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服务器排名_美国_自助建站平台系统

时间:2021-02-23 15:05 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

博客在当今的商业环境中,唯一比构建一个用数据回答问题的技术堆栈更好的事情是构建一个更高效的堆栈来更快地回答这些问题。数据分析工作流的每一步都是缩短发现数据驱动见...

服务器排名_美国_自助建站平台系统

博客在当今的商业环境中,唯一比构建一个用数据回答问题的技术堆栈更好的事情是构建一个更高效的堆栈来更快地回答这些问题。数据分析工作流的每一步都是缩短发现数据驱动见解所需时间的机会。对于每一个发现,更快的分析直接转化为洞察价值的增加。为了帮助每个团队以最快的速度做出数据驱动的决策,我们创建了数据引擎,它为任何类型的工作负载提供更快的查询性能和大规模的数据摄取,而不考虑并发性、大小或复杂性。数据引擎增加了我们已经令人印象深刻的数据科学平台,允许团队将其与任何仓库配对,在定制的堆栈上运行每个查询,以获得最快的结果。Sisense for Cloud Data Teams高级分析平台为任何数据科学家提供了结合强大数据语言以揭示更深入见解的灵活性。Sisense for Cloud Data Teams可以快速聚焦于您在Snowflake中构建的数据模型,同时也允许数据科学家使用SQL、Python和R来具体化视图。上周,销售工程经理Ryan Waters在2019年雪花峰会上发言,分享了我们的一位客户的故事,他将Sisense用于云数据团队和Snowflake的数据仓库结合起来,以加快复杂的工作负载。为了解决查询运行缓慢的问题,ezCater实现了Snowflake来分离计算和存储,使他们能够更好地控制查询的优先级,并让他们尽快回答最紧迫的问题。使用Sisense for Cloud Data Teams作为端到端的数据平台,ezCater可以连接他们的数据源、分析信息、可视化洞察并与团队成员分享所有这些信息。在不需要为流程的不同步骤切换工具的情况下,ezCater的分析得到了显著的改进。为了加快速度,他们的数据科学家团队使用物化视图来避免未来查询的重复工作。通过云数据团队和雪花的强大的Sisense堆栈,ezCater团队提高了运行复杂的新即席查询的速度,为他们提供了更强大的答案。这些结果可以立即与团队其他成员分享,以便进一步探索,从而缩短从问题到行动的时间。使用物化视图,当出现类似的问题时,它们甚至可以重用这些复杂的新查询的一部分。使用这一强大的技术堆栈,他们减少了回答过程中每一步的时间。要了解有关数据引擎如何工作的更多信息,请查看下面的视频。如果您想了解我们的创新技术能让您的查询运行得有多快,请亲自尝试Sisense for Cloud Data Team。标签:云数据团队的Sisense |雪花

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