Data fabric

Analisi self-service e governance dei dati moderna, tutto in uno

 
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    Che cos'è il data fabric?

    Il data fabric è un'architettura di gestione dei dati che consente di unificare dinamicamente le diverse origini dati in modo intelligente e sicuro. I data fabric applicano l'automazione alla gestione completa dei dati, automatizzando anche i metadati, per un'analisi self-service in tempo reale e scalabile.

     

    aiuta tutti a lavorare meglio

    Aiuta tutti ad analizzare ed esplorare i dati

    Crea una cultura dei dati eliminando i silos, grazie a un ambiente federato.

    approfondisci l'integrazione

    Approfondisci l'integrazione con l'architettura aziendale

    Fai emergere metadati ricchi di informazioni nei momenti e negli ambienti opportuni, per migliorare il time-to-value.

    gestisci tutti i dati

    Gestisci tutti i dati da analizzare, senza compromessi

    Migliora l'accesso ai dati ovunque: nel cloud, in locale o in un ambiente ibrido.

    L'approccio di Tableau

    Tableau supporta le architetture di data fabric mettendo l'analisi al primo posto. Il nostro pacchetto di soluzioni basato su Tableau Data Management crea un data fabric unico, progettato specificamente per l'analisi dei dati.

     

    Lavora in modo più intelligente, più veloce e più soddisfacente

    60%

    di riduzione dei tempi di preparazione dei dati

    12x

    di aumento dell'adozione
    dell'analisi self-service

    34%

    di aumento della collaborazione
    tra i team

    56%

    di aumento della velocità di elaborazione per l'analisi dei dati in tempo reale

    30%

    di aumento della velocità di accesso alle informazioni

     

    Scopri, comprendi, interagisci e proteggi

    Le soluzioni di Tableau mettono a disposizione un livello di gestione dei dati direttamente all'interno della piattaforma, aiutandoti a eliminare i silos e a supportare al meglio l'intero ciclo di vita dei dati e dell'analisi.

    • Analisi aumentata
    • Orchestrazione
    • Catalogo dati
    • Gestione dei metadati
    • Qualità dei dati e derivazione
    • Preparazione dei dati
    • Dati, sicurezza e governance delle risorse
    • Integrazione dei dati
    • Virtualizzazione e scoperta

    Ci siamo quasi!

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