Konsolidieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen und erstellen Sie anspruchsvolle Data-Science-Projekte für Ihre Analyseanforderungen.
Nutzen Sie skalierbare, dedizierte Cloud-Rechenressourcen für jeden Daten-Pod für die fortschrittlichsten Data-Science-Aufgaben. Automatisieren Sie die Datenerfassung aus Ihren Flottenanwendungen und kombinieren Sie sie mit anderen Cloud-Daten für leistungsstarke benutzerdefinierte Analysen.
Erstellen Sie benutzerdefinierte Abfragen und Datentransformationen mit SQL oder Python innerhalb jedes Datenpods. Trainieren Sie KI-Modelle auf Ihren eigenen Daten und dokumentieren Sie Ihre Arbeit mit Markdown zusammen mit Ihrem Code.
Erstellen Sie anspruchsvolle benutzerdefinierte, einbettbare Infografiken mit HTML- und Javascript-Code, die direkt von den Daten-Pods aus gespeist werden.
Von der Datenintegration bis zu komplexen Analysen - der Prozess ist nahtlos
Nutzen Sie die vorinstallierten Python-Bibliotheken wie pandas, polars, pytorch oder scipy für Ihre individuellen Data Science- und Analyseaufgaben.
Die Datenpods basieren auf PostgreSQL und TimescaleDB. Erstellen Sie neue Daten-Pods für verschiedene Projekte mit unterschiedlichen Ressourcen, automatische Point-in-Time-Datenbank-Backups.
Keine gemeinsam genutzten Ressourcen zwischen den Daten-Pods gewährleisten eine stabile Leistung für die anspruchsvollsten Workloads, und zwar sofort nach dem Auspacken.
Integrieren Sie sich in Ihre bevorzugten BI-Tools wie PowerBI, Tableau oder Qlik, um Daten in Ihrer bestehenden BI-Umgebung zu kombinieren und zu präsentieren.
Andere Dienste können Ihre aggregierten und transformierten Daten über eine API-Schnittstelle abrufen, die durch granulare Zugriffskontrollschlüssel gesichert ist.
Ihre Datentransformationen können auf der Grundlage neu eingehender Daten oder nach einem Zeitplan ausgeführt werden.