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能夠滿足需求

運行數據倉庫業務分析和數據湖泊AI是昂貴的,複雜的,低效的,不必要的。事實上,大型語言模型應用程序像ChatGPT破壞一切,成千上萬的組織正在生成AI他們最大的技術轉移(和董事會的優先級)。不同係統之間需要同步數據將organizational-wide,高質量的數據在一起從來沒有更大的。

觀察了解lakehouse以及為什麼它的所有數據正確的數據架構,分析和人工智能的用例。然後我們將討論結合現代工具你有今天如Fivetran和印度生物技術部,或者明天你可能會采用新技術,從任何地方訪問最新鮮的數據。

從磚,Fivetran和印度生物技術部實驗室專家如何:

1. 自動運動,將原始數據轉換成數據分析完畢表像Fivetran和印度生物技術部使用你最喜歡的工具
2. 統一和管理大規模業務關鍵型數據為數據倉庫構建策劃數據湖,SQL和BI
3. 降低成本和按需在幾秒鍾內開始,彈性SQL serverless計算
4. 使用自動化和實時血統監控端到端數據流
5. 從攝取與磚SQL和聯合編目的洞察力一流數據倉庫、細粒度的治理,Lakehouse和分享
6. 擴大與三角洲共享和協作不僅僅是數據共享和數據磚市場