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Talend accelera le implementazioni Apache Spark e Machine Learning
Talend, leader globale in soluzioni di integrazione cloud, in occasione della Strata Data Conference di New York presenta la nuova sandbox

Talend accelera le implementazioni Apache Spark e Machine Learning


La nuova sandbox offre un modo semplice e veloce di creare pipeline di dati intelligenti ad alte prestazioni


Talend, leader globale in soluzioni di integrazione cloud, in occasione della Strata Data Conference di New York presenta la nuova sandbox che mette a disposizione di sviluppatori e data engineer sofisticate tecnologie per l’apprendimento automatico, in modo che possano facilmente creare pipeline più intelligenti di dati.

Grazie alla soluzione Talend Big Data and Machine Learning Sandbox, i data engineer possono seguire una “guida” passo passo che include proof of concept prestabiliti e utilizza Apache Spark, la Library Machine Learning Spark (MLlib) e Spark Streaming in pochi minuti senza attività di codifica. La Sandbox è disponible gratuitamente qui.

“Esiste un enorme divario di competenze per cui sviluppatori e data engineer faticano a implementare big data e apprendimento automatico quali elementi strategici e funzionali al business delle aziende”, ha affermato Ashley Stirrup, CMO di Talend. “Le integrazioni Big Data con codifica manuele sono spesso causa di inefficienze quando si entra in fase di produzione, tra cui costi elevati di manutenzione, attività di integrazione manuale e reimplementazione degli algoritmi di machine learning. Con Talend Big Data and Machine Learning Sandbox, i team sono in grado di sfruttare l’apprendimento automatico in pochi minuti e passare più rapidamente dalla fase pilota a quella di produzione”.

Quattro proof of concept predefiniti per l’apprendimento automatico sono inclusi in una “guida passo passo” insieme a Talend Big Data and Machine Learning Sandbox.

Sviluppatori e data engineer possono iniziare rapidamente con un ambiente di elaborazione Spark completamente configurato e drag-and-drop e scoprire informazioni dettagliate per il business utilizzando gli scenari di Talend pronti per l’uso, tra cui:

● Motore di suggerimenti: automatizza l’offerta del film migliore con l’utilizzo dell’apprendimento automatico

● Motore di valutazione dei rischi in tempo reale: diminuisce i rischi con la previsione dei prestiti in tempo reale

● Manutenzione predittiva IoT: ottimizza le prestazioni e il ciclo di vita dei distributori automatici utilizzando i dati del sensore

● Ottimizzazione del data warehouse: porta l’elaborazione dei dati su Spark per una visione più rapida e approfondita, a un costo inferiore

Oltre agli esempi pratici di apprendimento automatico, la Sandbox Talend Big Data e Machine Learning offre una prova gratuita della pluripremiata piattaforma di Big Data in tempo reale di Talend che include:

• Oltre 900 componenti drag-and-drop tra cui Spark, Spark Streaming, Spark Machine Learning Library (MLlib), Kafka, NoSQL, AWS, Azure, Google, Salesforce e altro

• Componenti di apprendimento automatico preconfigurati per: Classificazione, Cluster, Suggerimenti e Regressione

• Piattaforme Big Data di Cloudera, Hortonworks e MapR in un ambiente virtuale Docker pronto per l’uso

La nuova Sandbox consente ai professionisti IT di lavorare in modo più intelligente grazie ad apprendimento automatico e data integration rendendo facilmente operativi i modelli di machine learning creati dagli esperti di Data Science. Tramite un abbonamento Talend, i clienti godranno della massima portabilità per eseguire progetti sandbox su cloud privato, multi-cloud (AWS, Google, Azure), ibrido, Talend Cloud o ambienti on-premise.

Talend presenta la sua nuova Sandbox per l’apprendimento automatico allo stand #1321 in occasione della Strata Data Conference che si tiene a New York dall’11 al 13 settembre. Ulteriori informazioni sulla Sandbox Talend Big Data and Machine Learning Sandbox sono disponibili qui. Approfondimenti e dettagli sull’intera offerta delle soluzioni Talend sono disponibili sul sito: https://it.talend.com/


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