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Qlik lanza Data Catalys 4.0

Para facilitar la gestión de datos en la empresa 

POR AltoDirectivo.com, 22-01-2019 14:15:00
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Qlik, empresa líder en visualización y análisis de datos, amplía su oferta de soluciones empresariales integrales de análisis y gestión de datos con el lanzamiento de Data Catalyst™ 4.0. La última versión de la herramienta de gestión de datos de Qlik (hasta el último trimestre de 2018, conocida como Podium Data) ahora es compatible con arquitecturas de servidor único y basadas en AWS, satisfaciendo la creciente necesidad empresarial de contar con una solución ágil que facilite la organización y unifique fuentes de datos en bruto y dispares para su análisis, independientemente de dónde se encuentren alojadas. El desarrollo de Data Catalyst 4.0, que ahora admite fuentes de datos más allá de Hadoop, permitirá a las empresas disponer de sus datos y su análisis a lo largo de toda la organización, facilitando su gestión y administración.

"Las empresas quieren utilizar mejor sus datos, ya sea en la nube, en un data lake o en data warehouse tradicionales", señala Paul Barth, director general de Gestión de Datos Empresariales de Qlik. “Data Catalyst crece para satisfacer las necesidades de gestión de datos de los clientes, donde sea que estén alojados sus datos y en la forma en la que sea necesaria. Esto se traduce en más orden y más valor para todos los datos de una organización, tanto hoy como en el futuro".

Aunque muchas grandes empresas tienen la infraestructura y capacidad necesarias para habilitar clústeres Hadoop on premise, muchas otras buscan una solución más sencilla. Data Catalyst 4.0 permite que sus usuarios organicen, traten y cataloguen datos en un solo servidor sin un clúster de Hadoop, aprovechando en su lugar una instancia de Linux con modelos de tabla gestionados a través de HSQL. Así, los clientes tienen la comodidad de saber que sus datos estarán seguros, ya que estas instancias aprovecharán la seguridad del sistema operativo Linux nativo, utilizado regularmente por las grandes empresas para la gestión de datos y procesos sensibles o confidenciales.

Las nuevas capacidades adicionales de administración de datos centrales en Data Catalyst 4.0 incluyen vínculos con la nube de Amazon, con soporte mejorado para clústeres EMR transitorios y S3, junto con la capacidad de publicar en RDBMS (incluido Redshift).

Qlik Data Catalyst 4.0: relaciones de datos ampliadas, integración más profunda con Qlik Analytics Platform® y una experiencia de usuario mejorada. La última versión de Qlik Data Catalyst también contiene muchas características nuevas para ayudar a los usuarios a obtener un conocimiento mayor y beneficiarse del catálogo de datos inteligente existente.

Relaciones de datos: más visibles y accionables

Qlik Data Catalyst proporciona la capacidad de inferir y etiquetar elementos en función de la estructura y el contexto de los datos a través de un nuevo motor de inferencia de relaciones. Estos metadatos se pueden ver en el catálogo y es posible actuar sobre ellos con un solo clic, ya sea para enviarlos a Qlik Sense® o como un nuevo conjunto de datos o grupo para su análisis posterior.

Además, los clientes que utilizan catálogos empresariales o herramientas de modelado pueden importar las relaciones definidas en esas herramientas en Qlik Data Catalyst.

Mayor integración con Qlik Analytics Platform

Ampliando las capacidades anunciadas a finales de 2018, Data Catalyst aprovecha las relaciones de datos tanto del nuevo motor de inferencia de relaciones como de otras herramientas cuando se publique una colección completa de conjuntos de datos relacionados, con un solo clic en Qlik Sense. Esto permite a los usuarios aprovechar las capacidades avanzadas de Inteligencia Aumentada y Aprendizaje Automático de Qlik Sense más fácilmente desde los datos de Data Catalyst, mejorando la capacidad de aprendizaje de los datos de un usuario y acelerando la toma de decisiones empresariales.

Usabilidad front end y una experiencia de usuario mejorada

Los administradores pueden beneficiarse de una mayor visibilidad y una monitorización mejorada de los procesos de preparación, muestra y análisis de datos.

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