Résultats de la recherche

Le moyen le plus efficace de tirer parti de la data virtualization de Denodo

Denodo pour AWS vous permet d’accéder plus rapidement aux informations et aux services de données grâce à la technologie de data virtualization moderne et prête à l’emploi de Denodo pour AWS

Denodo Platform pour Microsoft Azure vous permet d’accéder plus rapidement aux informations et aux services de données grâce à la technologie de data virtualization moderne et prête à l’emploi de Denodo pour Azure.

Développer et optimiser les activités en ligne est plus important que jamais à l'heure actuelle, ce qui signifie que les entreprises investissent massivement dans la transformation numérique. Il s'agit notamment de se concentrer sur le client, ses besoins et ses idées : Les clients ont le choix, il est facile de changer de fournisseur et la fidélisation des clients est devenue plus difficile.

Découvrez en quoi la Data Virtualization peut être une alternative complémentaire à l’ETL et permet de résoudre vos défis d’intégration et de livraison des données

Dans ce livre blanc, Mike Ferguson, expert du secteur et directeur général d'Intelligent Business Strategies, vous explique en quoi consiste un data mesh. Ce livre blanc traite des fonctionnalités essentielles du data mesh en tant que concept architectural qui contribue à rendre l’analyse des données plus efficace.

L'une des plus anciennes et des plus grandes compagnies de réassurance de Suisse a décidé d'utiliser la data virtualization pour s'adapter rapidement aux demandes croissantes des nouvelles géographies d’Asie.Cette étude de cas client couvrira les points suivants :

Denodo vous propose un webinar exclusivement consacré au data mesh, et sa complémentarité avec la data virtualization.

D'après la dernière étude du cabinet Forrester The Total Economic Impact™️ of Data Virtualization Using The Denodo Platform, l’impact de la Data Virtualization avec Denodo permet un ROI de 408% et inférieur à 6 mois, une réduction de 65 % des délais de livraison des données par rapport à l'ETL, de 83 % du time-to-revenue et de 67 % du temps alloué à la préparation des données.

Vous avez mis en place un data lake ou envisagez de le faire pour résoudre vos problèmes big data ? Un data lake vous permettra de conserver toutes vos données brutes et détaillées dans un référentiel unique et consolidé ; votre problème est donc résolu. Mais est-ce vraiment le cas ? Est-ce vraiment si simple ?