同クラスの分析ソリューションよりもハードウェアとストレージの使用量が少ない効率的な分析データベースを利用することで、コストを削減し、カーボンフットプリントを改善することができます。
SQL、Python、またはお好みの可視化ツールで動作するプラットフォームで、記述的分析から予測的分析まで、すべての分析を向上させます。
クラウドリソースを迅速かつ容易に拡張し、ピーク時のワークロードを満たすと同時に、ユーザーが10~50倍の速度でクエリを実行できるようにします。
高速でスケーラブルなアナリティクス・プラットフォームで、AI、機械学習(ML)、ビジネスインテリジェンス(BI)を活用。
ANSI標準SQL、Python、またはその他の言語を使用できる分析データベースを採用し、最も要求の厳しい分析ユースケースにも対応します。
データレイクハウスのパワーを活用することで、データがどこに存在し、どのような一般的なフォーマットであっても、あらゆるデータを分析し、より優れたBIとAIに必要なスピードとスケールを引き出すことができます。
最小限のハードウェアリソースでインテリジェントかつ効率的にスケーリングし、コンピュートコストとストレージコストの両方を削減することで、データ分析を最適化します。
クラスタに最適化された機械学習アルゴリズム、R、Pythonを活用し、データベース内MLでサポートされた膨大なデータセット上で高度なMLモデルの作成、トレーニング、テストを行う。
エンドツーエンドのデータ保護により、使用中、移動中、および静止中のデータを暗号化し、機密データを保護してデータ漏洩のリスクを低減します。
既存のアーキテクチャとシームレスに統合し、数百ものコネクタを使用してあらゆるデータ統合ツールや可視化ツールに接続します。
SQL、R、Python、Java、C/C++、その他の言語に対応しているため、特別なクエリーを書いたり、データ構造を考慮したりすることなく、組織の誰もが分析にアクセスできる。
時系列、イベントパターンマッチング、地理空間、データベース内MLなど、650以上の組み込み分析機能を提供。
データが存在する場所-HDFSまたはCloud Object Storage-を問わず、またあらゆる一般的なフォーマット-ORC、Parquet、JSON、またはROS(ネイティブVertica)で分析できるため、ユーザーはより迅速かつ効率的に洞察を得ることができます。
LDAP、Kerberos、TLS、FIPS 140-2、AWS IAM、Apache Sentryなどの業界標準プロトコルやパートナーソリューションのサポートにより、エンドツーエンドのセキュリティを提供します。
すでにお持ちのサーバーやストレージを活用して、どこにでもアナリティクスを導入できます。
データベース内のMLを使用して、最大規模のデータセットを学習し、決定することで、情報を提供し、予測する幅広いアナリティクスを開発する。
ParquetやAVROのような一般的なレイクハウス形式をサポートし、データウェアハウスのデータと同じようにデータレイクに保存されたデータにアクセスできます。
OpenTextのコンサルティングサービスは、エンドツーエンドのソリューション導入と包括的なテクノロジーサービスを組み合わせて、システムの改善を支援します。
OpenTextは、お客様が適切なソリューションやサポート、そして期待通りの結果が得られるよう支援します。
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