Big Data

BIGDATA Dernières nouvelles

Dans cette chronique régulière, nous vous apporterons toutes les dernières nouvelles de l’industrie centrées sur nos principaux sujets d’intérêt: le big data, la science des données, l’apprentissage automatique, l’IA et l’apprentissage en profondeur. Notre industrie s’accélère constamment avec de nouveaux produits et services annoncés chaque jour. Heureusement, nous sommes en contact étroit avec les fournisseurs de ce vaste écosystème, nous sommes donc dans une position unique pour vous informer sur tout ce qui est nouveau et passionnant. Notre énorme base de données de l’industrie ne cesse de croître, alors restez à l’affût des dernières nouvelles décrivant les technologies susceptibles de vous rendre, vous et votre organisation, plus compétitifs.

Hazelcast fait progresser le leadership et abaisse la barrière de l’adoption des centres d’intégration numérique en mémoire

Hazelcast , l’une des principales plates-formes informatiques open source en mémoire, a annoncé une nouvelle fonctionnalité majeure et un certain nombre d’améliorations à sa grille de données en mémoire (IMDG), Hazelcast IMDG. Parmi les mises à jour figurent la prise en charge de la préversion pour la gestion des données distribuées à l’aide de SQL, la prise en charge immédiate de Kerberos, des options de réglage supplémentaires pour les modules de mémoire persistante Intel® Optane ™ DC et un rééquilibrage plus rapide des clusters. Avec la dernière version de Hazelcast IMDG, les cas d’utilisation tels que les hubs d’intégration numérique améliorent les performances, l’évolutivité et la résilience.

La combinaison de chefs d’entreprise nécessitant des vues personnalisées des données et la prolifération des sources de données met l’accent sur les architectures et l’infrastructure héritées. Une nouvelle réponse à ces défis est une nouvelle architecture, des hubs d’intégration numérique, c’est-à-dire une architecture de données qui fournit un point d’accès unique et une API standardisée pouvant être utilisée par plusieurs applications. Ces hubs sont souvent déployés pour réduire les charges de travail sur les systèmes backend, pour accélérer l’accès aux données hébergées dans les bases de données backend et les mainframes, et pour fournir une API commune à une variété de sources de données pour intégrer les nouvelles technologies dans les architectures héritées. Hazelcast renforce les concentrateurs d’intégration numérique en mémoire éprouvés en fournissant un stockage d’objets dans la RAM, une mise en cache à écriture directe, un traitement distribué et des connecteurs prédéfinis à de nombreuses sources de données populaires.

«L’évolution des architectures héritées, en particulier celles avec des backends hétérogènes, vers de nouveaux canaux de données pose un défi technologique quant à la façon de rassembler toutes les pièces tout en maintenant la complexité globale maintenable. Les hubs d’intégration numérique fournissent un point d’accès central à ces sources de données backend auxquelles plusieurs applications peuvent faire appel de manière uniforme », a déclaré Kelly Herrell, PDG de Hazelcast. «Étant donné que les hubs sont le composant central de ces architectures, il doit être rapide, évolutif, fiable et sécurisé. La plate-forme de calcul en mémoire Hazelcast fournit les capacités nécessaires qui non seulement répondent aux exigences des plus grandes entreprises, mais simplifient considérablement le déploiement et les expériences opérationnelles lorsque vous travaillez avec ces nouvelles architectures innovantes de hub d’intégration numérique. »

Dgraph Labs lance Slash GraphQL, le backend-as-a-service de base de données natif GraphQL

Dgraph , créateur de la base de données de graphes avancée, a annoncé le lancement de Slash GraphQL, un service de backend GraphQL entièrement géré alimenté par la première base de données GraphQL native du secteur, Dgraph.

GraphQL devient rapidement le langage de données du Web moderne. Depuis que Facebook a publié GraphQL en tant que langage de requête open source en 2015, la technologie a introduit des avancées majeures qui simplifient la façon dont les développeurs accèdent, interrogent et itèrent sur les données.

Malgré l’intérêt croissant pour GraphQL, une pierre d’achoppement courante est que GraphQL est un langage API, pas un système en cours d’exécution. Pour démarrer avec GraphQL, les développeurs sont confrontés au choix difficile de créer et de maintenir leur propre backend GraphQL, ce qui prend du temps et de ressources d’ingénierie excessives, ou d’utiliser une superposition compliquée au-dessus d’une base de données relationnelle qui se heurte inévitablement au n Problème +1, vitesse de requête lente et profonde et autres problèmes d’évolutivité. Les deux choix imposent une complexité supplémentaire avec les services sous-jacents et les structures de table qui ralentissent les développeurs.

«Slash GraphQL supprime le travail de création d’un backend GraphQL rapide et évolutif», a déclaré Manish Jain, PDG et fondateur de Dgraph. «Avec Slash GraphQL, les développeurs cliquent sur un bouton et se voient présenter un point de terminaison / graphql. Ils définissent leurs schémas GraphQL et obtiennent immédiatement un backend prêt pour la production. Tout de suite, ils peuvent commencer à interroger et à muter des données, sans aucun codage. »

SirionLabs lance SirionM & A, une plateforme de fusions et acquisitions basée sur l’IA qui accélère de 70% l’examen juridique et l’analyse des contrats

SirionLabs a annoncé la sortie de sa nouvelle plateforme SirionM & A. La plate-forme basée sur l’IA simplifie le processus complexe de fusions et acquisitions en réduisant de 70% le temps associé à la diligence manuelle, permettant une transparence totale des clauses et obligations contractuelles et raccourcissant les temps de cycle d’examen des contrats. 

«Nous avons entendu de nombreuses organisations qui souhaitent un moyen plus simple de mener à bien la diligence raisonnable des fusions et acquisitions à la vitesse requise sans sacrifier l’intégrité du processus d’examen», a déclaré Ajay Agrawal, fondateur et président de SirionLabs. «SirionM & A réduit l’examen et l’analyse à quelques heures par rapport à des semaines et des mois, ce qui changera la donne en termes de rapidité d’exécution des transactions d’entreprise. Avec une précision, une rapidité et des informations bien meilleures que les solutions de diligence raisonnable traditionnelles, les entreprises peuvent désormais consacrer plus de temps à des stratégies axées sur la meilleure façon de fusionner et d’intégrer pour réaliser de véritables économies de synergie. »

Teradata étend la prise en charge de Vantage pour la science des données

Teradata  (NYSE: TDC), la société de plate-forme d’analyse de données cloud, a annoncé des améliorations à sa plate-forme Vantage, faisant de la science des données collaborative et sans friction une réalité. En augmentant considérablement la collaboration entre les scientifiques des données, les analystes commerciaux, les ingénieurs de données, les chefs d’entreprise et d’autres personnes qui peuvent utiliser différents outils et langages,  Vantage  permet aux entreprises de réaliser une rentabilisation plus rapide et de réduire les coûts grâce à une gouvernance et une sécurité des données renforcées.

Avec ce niveau de prise en charge amélioré de la science des données sur Vantage, les entreprises peuvent réaliser des workflows de science des données de bout en bout sur une plate-forme unique, évolutive, fiable et sécurisée, sans avoir à créer des silos de données ou des échantillons de données. Cela permet à un large éventail de personnes d’exécuter en collaboration des analyses complexes en libre-service, sur une seule plateforme et avec les mêmes données, garantissant une opérationnalisation efficace. Ce parcours partagé garantit l’adhésion cohérente des parties prenantes, une approche rapide qui apporte des corrections de cap en temps opportun et une méthode basée sur le consensus pour obtenir des résultats commerciaux à long terme.

«Alors que les entreprises s’appuient de plus en plus sur la connectivité virtuelle pour maintenir leurs opérations, la collaboration est devenue le facteur clé de succès pour de nombreuses fonctions, en particulier l’analyse», a déclaré Sri Raghavan, directeur du marketing des produits Data Science et Advanced Analytics chez Teradata. «Grâce à une plus grande fonctionnalité et à une prise en charge étendue de la science des données pour aider les utilisateurs d’analyse à mieux communiquer et collaborer, Vantage aide à éliminer les frictions du processus de science des données afin que les clients puissent obtenir des informations essentielles à leur mission à une vitesse et à une échelle record. Et étant donné les larges options de déploiement de Vantage – Clouds publics, y compris AWS, Azure et Google Cloud Platform plus tard cette année, ainsi qu’hybride et multi-cloud – les clients ont la possibilité d’exploiter les capacités de science des données améliorées de la plateforme dans l’environnement. de leur choix. »

Qlik étend Insight Advisor pour offrir l’ expérience d’analyse cloud basée sur l’IA la plus robuste du secteur

Qlik ® a annoncé des améliorations à Insight Advisor, son assistant IA intelligent intégré directement à Qlik Sense® , afin de fournir les capacités d’ intelligence augmentée les plus robustes du secteur pour l’analyse du cloud. S’appuyant sur le moteur associatif unique de Qlik, combiné à des investissements dans le traitement du langage naturel (PNL) et la technologie cognitive, Insight Advisor approfondit l’analyse augmentée de Qlik avec une assistance basée sur l’IA qui ajoute de la valeur à chaque interaction avec les données pour les utilisateurs de l’analyse cloud.

«Les utilisateurs d’Analytics veulent faire plus avec leurs données, mais ont souvent du mal à savoir où chercher ou quelles sont les prochaines étapes à suivre. Insight Advisor offre à ces utilisateurs un assistant AI complet et puissant, intégré directement à Qlik Sense, pour les guider à chaque étape de leur parcours d’exploration et d’analyse des données », a déclaré James Fisher, directeur des produits chez Qlik. «Les utilisateurs de Qlik Sense ne sont qu’à un clic ou à une question de l’assistance nécessaire pour tirer davantage d’informations et de valeur des données. Et, à chaque interaction, Insight Advisor apprend à leurs côtés, créant un cercle vertueux où ils deviennent plus intelligents ensemble, augmentant ainsi la maîtrise des données et l’utilisation des données par les utilisateurs.

L’entrepôt de données Kinetica Streaming élimine la latence des analyses héritées grâce au streaming et à l’analyse des données simultanés

Kinetica a annoncé la dernière version de Kinetica Streaming Data Warehouse, une plate-forme d’analyse de données unifiée qui fournit une analyse en temps réel des flux de données entrants, tout en incorporant toutes les données d’une organisation et en appliquant une intelligence de localisation de pointe et des analyses prédictives basées sur l’apprentissage automatique. Cette version de Kinetica Streaming Data Warehouse répond aux exigences d’entreprise les plus exigeantes, notamment la sécurité, la résilience et les analyses ad hoc de premier ordre sur des ensembles de données à l’échelle du pétaoctet.

Alors que l’entrepôt de données traditionnel ingère et stocke les données par lots pour analyse, Kinetica Streaming Data Warehouse ingère et stocke une grande variété de types de données et analyse les données en temps réel au fur et à mesure qu’elles sont reçues. La principale différence est que les entrepôts de données traditionnels peuvent effectuer des analyses, mais ne peuvent pas les exécuter en temps réel et sont limités dans le type d’analyse qu’ils prennent en charge. Le Kinetica Streaming Data Warehouse est la seule plate-forme capable de transformer les données en mouvement en informations immédiates et utilisables, qui nécessitent un entrepôt de données en continu.

«Le Kinetica Streaming Data Warehouse sert les organisations exécutant des analyses à grande échelle qui sont bloquées par des résultats analytiques inacceptables», a déclaré Irina Farooq, CPO chez Kinetica. «C’est une solution idéale pour les organisations qui essaient à la fois d’incorporer des données de streaming à haute vitesse et de glaner le contexte commercial complet de toutes leurs données, en tenant compte de facteurs tels que l’emplacement, l’heure et les interrelations. La plate-forme est particulièrement puissante car elle analyse et déduit des données en continu et historiques de nombreux types différents en temps réel à l’échelle du pétaoctet. »

L’Université du Maryland lance un nouveau centre de science des données sociales avec le soutien de Facebook

Le College of Behavioral and Social Sciences (BSOS) de l’Université du Maryland et le College of Information Studies (iSchool) lancent un centre de science des données sociales pour aider les chercheurs à mieux accéder, analyser et utiliser des données puissantes en sciences sociales. Ces données sont essentielles pour comprendre et relever bon nombre des défis urgents auxquels la nation et le monde sont confrontés.

Le nouveau Social Data Science Center (SoDa) d’UMD tire parti des atouts de l’université en matière de méthodes d’enquête, de mesure, de gestion de l’information, de visualisation de données et d’analyse. Facebook soutient les programmes de recherche et d’éducation du centre au cours des trois prochaines années. SoDa collabore déjà avec Facebook et avec d’autres universités pour lutter contre la pandémie de COVID-19 grâce à un outil d’enquête public.

DataStax réduit les obstacles à l’adoption de NoSQL avec l’indexation liée au stockage pour Apache Cassandra

DataStax a annoncé la réalisation technique et la disponibilité générale de l’indexation liée au stockage (SAI), qui fait fondamentalement progresser l’indexation dans Apache Cassandra ™. L’indexation liée au stockage est un index hautement évolutif et distribué à l’échelle mondiale pour Apache Cassandra disponible sur Astra et DataStax Enterprise (DSE). DataStax a également ouvert une proposition d’amélioration Cassandra ( CEP ) avec le projet Apache Cassandra pour la partager avec la communauté open source afin que tous les utilisateurs de la base de données open source populaire puissent en bénéficier. 

Les développeurs ont besoin d’une expérience simple pour tirer parti de la puissance d’Apache Cassandra pour le développement d’applications. Apache Cassandra est la base de données NoSQL open source éprouvée des plus grandes applications Internet et renforcée par les plus grandes entreprises du monde. L’indexation liée au stockage est un index robuste et puissant dans Apache Cassandra, rendant la base de données NoSQL open source, évolutive et native du cloud plus utilisable. Avec l’indexation liée au stockage, les développeurs ont désormais accès à l’indexation et aux requêtes familières – telles que les clauses WHERE – dans Apache Cassandra. 

«Les développeurs ont généralement été confrontés à un compromis entre l’évolutivité, la facilité d’utilisation et les opérations lors du choix de NoSQL», a déclaré Ed Anuff, directeur des produits chez DataStax. «L’indexation liée au stockage offre aux développeurs une nouvelle indexation robuste qui élimine bon nombre de ces compromis, rendant le développement et la modélisation des données dans Apache Cassandra plus faciles à utiliser, tout en augmentant la stabilité et les performances et en donnant aux architectes et aux opérateurs moins de pièces mobiles à gérer. 

Cloudian annonce un logiciel de stockage d’objets optimisé pour Flash offrant un rapport prix / performances trois fois plus élevé que les offres concurrentielles

Cloudian® a annoncé que son logiciel de stockage d’objets HyperStore® est désormais optimisé pour la mémoire flash, permettant aux entreprises de répondre aux besoins de charges de travail gourmandes en performances telles que l’analyse de données, l’IA / ML, les applications cloud natives et la sauvegarde et la restauration rapides. Par rapport aux systèmes de stockage d’objets flash concurrents, la nouvelle solution de Cloudian offre un rapport prix / performances plus de 3 fois supérieur. Il offre également la capacité unique de déployer des nœuds Flash et HDD dans une architecture hybride adaptative. Cela permet aux clients de réduire davantage le coût total de 40% en hiérarchisant les données moins fréquemment utilisées vers un stockage sur disque dur à moindre coût. L’HyperStore optimisé pour le flash de Cloudian est disponible à la fois en tant que solution logicielle uniquement et en tant qu’appliance préconfigurée, la série HyperStore Flash 1000.

«Le stockage objet remplaçant de plus en plus les anciens systèmes SAN et NAS, nos clients ont besoin de nouvelles options pour les charges de travail gourmandes en performances telles que l’analyse et la restauration ultra-rapide des données», a déclaré Jon Toor, directeur du marketing chez Cloudian. «Notre nouvelle solution flash répond non seulement à ce besoin, mais comprend également une fonctionnalité novatrice qui gère automatiquement les données sur les plates-formes Flash et HDD pour offrir une combinaison optimale de performances, de coût et de capacité.»

Hasura apporte Instant GraphQL à MySQL et SQL Server pour le développement rapide d’API afin de déverrouiller les données en silo

Hasura , la société d’infrastructure d’accès aux données, a annoncé qu’elle avait ajouté la prise en charge de GraphQL pour MySQL et la prise en charge de l’accès anticipé pour SQL Server à sa prise en charge existante de PostgreSQL. Hasura prend désormais en charge trois des technologies de base de données les plus populaires. Un grand nombre de données précieuses se trouvent dans les bases de données MySQL et SQL Server existantes, et les développeurs veulent accéder à ces données pour créer de nouvelles applications. En étendant sa prise en charge à plus de types de bases de données, Hasura permet aux développeurs d’accéder facilement à ces données avec une API moderne basée sur GraphQL avec sécurité, évolutivité et gouvernance intégrées.

«Les données se trouvent dans de nombreux endroits et dans de nombreuses bases de données différentes. Nous voulons que nos utilisateurs puissent accéder instantanément à ces données grâce à l’infrastructure d’accès aux données sécurisée et évolutive de Hasura.Ajouter la prise en charge de MySQL et SQL Server était donc notre prochaine étape évidente. Il ouvre un énorme potentiel pour tous les développeurs qui ont besoin d’accéder aux vastes quantités de données qui vivent dans MySQL et SQL Server aujourd’hui. Ils peuvent désormais profiter d’un accès instantané aux données avec une API GraphQL moderne, et les fonctionnalités intégrées de sécurité, de gouvernance et d’évolutivité de Hasura permettront à leurs applications de passer rapidement et en toute sécurité à la production », a déclaré Tanmai Gopal, cofondateur et PDG de Hasura.

ScyllaDB dévoile une migration en une étape d’Amazon DynamoDB vers la base de données Scylla NoSQL

ScyllaDB a annoncé une nouvelle mise à jour majeure de son outil Scylla Migrator, qui permet désormais la réplication en direct des bases de données DynamoDB vers les bases de données Scylla NoSQL en une seule étape. Les nouvelles fonctionnalités offrent aux utilisateurs de DynamoDB un moyen facile d’exploiter les performances supérieures de Scylla et de réduire les coûts globaux.

Le clonage de bases de données n’a jamais été aussi simple. Scylla Migrator utilise Spark pour dupliquer les tables existantes, capturant automatiquement le flux en direct des modifications et les dirigeant vers la base de données Scylla. Les organisations utilisant DynamoDB peuvent désormais passer rapidement à des déploiements de bases de données hybrides ou multi-cloud, avec certaines données sur les serveurs DynamoDB et d’autres sur Scylla avec une synchronisation complète. Scylla Migrator prend également en charge toutes les migrations de bases de données DynamoDB.

«Nous avons porté notre API compatible DynamoDB à un autre niveau en intégrant les capacités de streaming de DynamoDB dans Scylla», a déclaré Dor Laor, PDG et cofondateur de ScyllaDB. «Désormais, les utilisateurs de DynamoDB peuvent facilement migrer ou étendre leurs systèmes vers une plateforme plus rapide, plus fiable et plus rentable.»

dunnhumby réduit le temps d’action pour les scientifiques des données grâce à un nouvel outil sur Microsoft Azure

dunnhumby , un leader de la science des données clients, a lancé sa nouvelle application Web sur Microsoft Azure, permettant aux scientifiques des données de fournir des informations sur les clients plus rapidement, ce qui favorise la rentabilité et la fidélité des clients.

dunnhumby Model Lab automatise de nombreuses tâches répétitives et chronophages pour les scientifiques des données, leur permettant de se concentrer plutôt sur la modélisation qui offre la plus grande valeur. L’application utilise une technologie d’apprentissage automatique, hébergée dans Azure pour atteindre des performances élevées, réduire le temps d’exécution et permettre aux scientifiques des données d’explorer rapidement de nombreux algorithmes.

Model Lab est conçu pour résoudre les défis complexes de la vente au détail, tels que la compréhension du taux de désabonnement des clients et la prévision de la propension à acheter et dans quel canal, en magasin ou en ligne. L’outil aide les détaillants et les marques à fidéliser et à rentabiliser en se concentrant sur l’expérience client. Azure permet aux data scientists de tirer parti de Model Lab via un simple abonnement et de les rendre opérationnels pratiquement instantanément. Le service basé sur Azure offre aux utilisateurs l’avantage de toujours travailler avec les derniers logiciels, sans avoir à se soucier des mises à jour. De nouvelles fonctionnalités et expériences sont fournies automatiquement, afin que les utilisateurs puissent découvrir les toutes dernières technologies avancées d’apprentissage automatique.

«Dunnhumby Model Lab habilite déjà les data scientists de dunnhumby, et il a joué un rôle essentiel en leur permettant de créer rapidement et efficacement des millions de modèles pour les détaillants et les marques du monde entier», a déclaré Kyle Fugere, responsable de l’innovation et des entreprises chez dunnhumby. «Nous démocratisons la science des données client pour tous et en rendant Model Lab disponible sur Microsoft Azure, il est désormais accessible aux détaillants, aux marques et aux entreprises, grandes et petites.»

Fujitsu propose une solution Qumulo haut de gamme définie par logiciel pour maîtriser des pétaoctets de données non structurées

Fujitsu présente une nouvelle solution de stockage qui exploite la technologie de stockage défini par logiciel pour permettre aux entreprises de maîtriser des pétaoctets de données répartis sur plusieurs centres de données et le cloud. La plate-forme de données de fichiers disruptive de Qumulo est la solution la plus avancée pour gérer et accéder aux données de fichiers, ouvrant la voie à la création de nouveaux services et applications dans des solutions de stockage d’entreprise à grande échelle.

Les entreprises reconnaissent les opportunités de l’analyse de plusieurs sources de données pour dynamiser les opérations commerciales. Des processus aussi divers que l’imagerie diagnostique, la modélisation, les simulations, le LIDAR, le SIG, le séquençage génétique et la production vidéo tournent tous autour de la création et de l’utilisation de données non structurées. Cependant, la gestion de quantités importantes de données de fichiers est souvent difficile, d’autant plus qu’elles peuvent être réparties entre la périphérie du réseau – provenant d’appareils IoT – ainsi que sur site et dans le cloud.

«Nous voyons beaucoup d’affirmations selon lesquelles les données sont le nouvel or», déclare Olivier Delachapelle, responsable de la gestion des catégories, Product Sales Europe chez Fujitsu. «C’est certainement le cas, mais avant que les données n’aient une valeur, tous ces pétaoctets de données non structurées doivent être extraits, gérés et affinés. La nouvelle approche de Fujitsu avec la solution Qumulo est un référentiel d’informations hautes performances construit sur mesure. Il évolue sans limites et permet aux clients de passer rapidement à travers de vastes quantités de données pour trouver les pépites de valeur réelle. »

GigaSpaces annonce la version 15.5, simplifiant et étendant les déploiements hybrides et multi-cloud pour renforcer les initiatives de transformation numérique

GigaSpaces, le fournisseur d’InsightEdge, la plate-forme de traitement rapide des données et des analyses en mémoire, a annoncé la sortie de GigaSpaces InsightEdge version 15.5, pour simplifier et faire évoluer les déploiements hybrides et multicloud pour renforcer les initiatives de transformation numérique. GigaSpaces version 15.5 ajoute de nouvelles capacités d’efficacité et d’automatisation à son module Ops Manager pour faciliter la surveillance, la gestion et le provisionnement automatique des ressources dans tous les environnements, afin de garantir des performances et une disponibilité maximales au coût optimal. La plate-forme permet également de tester et de déployer en douceur les microservices sans frais de gestion ni interruption de service. Avec la version 15.5, GigaSpaces est le seul fournisseur d’informatique en mémoire qui permet la création d’un cluster hybride pouvant être provisionné à la fois sur site et dans un cloud public,

«Nos clients accélèrent leurs initiatives de transformation numérique et déplacent les processus et services hors ligne vers en ligne», a déclaré Yoav Einav, vice-président produit chez GigaSpaces. «Avec la version 15.5, nous continuons à atteindre notre objectif de simplifier les déploiements et la gestion dans tous les environnements, y compris les environnements hybrides et multicloud avec une surveillance intelligente et une mise à l’échelle automatique pour garantir les niveaux de service les plus élevés, même pendant les pics imprévus, tout en éliminant les opérations manuelles et les ressources chronophages. surapprovisionnement.”

ThoughtSpot 6.2 est lancé pour permettre aux entreprises de se connecter, de partager et d’utiliser des informations plus rapidement que jamais

Au milieu d’une main-d’œuvre distribuée, la collaboration entre équipes et le besoin d’un accès instantané aux informations pour un éventail de fins de planification d’entreprise n’ont jamais été aussi critiques. La plate-forme de recherche et d’analyse basée sur l’IA de ThoughtSpot a été conçue pour obtenir des informations précieuses pour les employés à tous les niveaux d’une organisation, de l’employé de première ligne au dirigeant de la suite. La société annonce ThoughtSpot 6.2, qui comprend de nouvelles capacités d’exploration, de collaboration et de visualisation, pour aider les organisations à tirer une valeur sans précédent de leurs données en un temps record. 

Les organisations peuvent connecter leurs données, partager et collaborer sur l’analyse, et agir sur les informations plus rapidement que jamais avec ThoughtSpot 6.2. Avec de nouvelles fonctionnalités telles que DataFlow, Embrace for SAP et Teradata, et le chargeur en bloc ThoughtSpot, les entreprises ont plus de flexibilité et de choix sur la façon dont elles exploitent leurs données pour la recherche et les analyses basées sur l’IA, d’où qu’elles proviennent. Les utilisateurs peuvent désormais partager une visualisation particulière avec un collègue afin de pouvoir travailler à partir de la même vue dans un seul tableau via le partage de graphiques individuel. Avec la même facilité d’utilisation que Google Docs, les utilisateurs peuvent partager et demander un accès en modification pour une visualisation spécifique, plutôt que pour un rapport ou un tableau de bord complet, ce qui facilite la collaboration sur des ensembles de données spécifiques et pertinents. Avec une nouvelle fonctionnalité d’assistant d’abonnement,

«Chez ThoughtSpot, nous savons que les données ne sont aussi précieuses que les informations qu’elles produisent, et notre mission est de rendre aussi rapide et facile que possible l’accès aux bonnes informations qui permettent à nos clients de prendre les décisions les plus éclairées. Aujourd’hui plus que jamais, le temps presse pour les entreprises, qui ont besoin d’intelligence infusée dans chaque décision qu’elles prennent », a déclaré Ajeet Singh, cofondateur et président exécutif de ThoughtSpot. «La combinaison de fonctionnalités que nous lançons dans ThoughtSpot 6.2 est un grand pas en avant pour aider nos clients à collaborer, partager des informations et, surtout, agir plus rapidement que jamais.»

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