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Apache Hadoop, Spark e big data: una guida spiega le best practice di TIBCO Spotfire

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Apache Hadoop, Spark e big data: una guida spiega le best practice di TIBCO Spotfire

20 dicembre 2017

I dati oggi rappresentano per il business un valore inestimabile: per questo è importante ottimizzarne l’utilizzo, implementando una soluzione in grado di visualizzare in tempo reale i flussi di dati e realizzare attività predittive

La rivoluzione digitale sta facendo sì che vengano create ogni giorno enormi quantità di dati, provenienti da sensori IoT, applicazioni, sistemi e dispositivi intelligenti. Tutte queste informazioni, se gestite in maniera ottimale, rappresentano un valore prezioso e costituiscono un asset fondamentale per il business.

Per sfruttare dunque tutte le opportunità che i dati hanno da offrire, ridurre i rischi e soddisfare le esigenze di clienti sempre più esigenti, è necessario dunque implementare una strategia di analisi efficace, sicura e completa. In questo scenario, TIBCO Spotfire è lo strumento ideale per supportare al meglio le operazioni aziendali: grazie ai suoi cruscotti interattivi, alle visualizzazioni chiare e alle analisi predittive, infatti, aiuta gli utenti a sviluppare insight da qualsiasi tipo (e qualsiasi volume) di dati.

Questo documento, fornito da TIBCO, fornisce le risposte ad alcune domande frequenti relative al supporto di TIBCO Spotfire per Apache Hadoop, Spark e big data. Proseguendo la lettura, tra le altre cose, scoprirete:

  • quali sono i tre modi con cui Spotfire può fornire informazioni utili partendo dai dati
  • la differenza tra il caricamento dati up-front e on-demand
  • le considerazioni da fare quando si intende sostituire i database SQL con Hadoop
  • come funziona la trasformazione dei dati unpivot di Spotfire
  • come implementare il row level security con dati incorporati di grandi dimensioni
  • cosa fare per migliorare la velocità di caricamento dei dati

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