Benutzerfreundliche Schnittstelle, schnelle Integration, Metadatenverwaltung, Automatisierung und Ressourcenoptimierung für Spark-Jobs mit Vorschlägen und Empfehlungen, um das Leben zu erleichtern.

Mit der Nutzung von Unravel-Daten können wir nun große Daten-Workloads auf modernen Datenplattformen wie Hadoop, Spark und Kafka verwalten und optimieren. Es wird von unserem Datenteam verwendet, um telemetrische Informationen über Pipelines, Datenlayout, Herkunft, Parallelität und Kosten zu erfassen. Es hilft, multidimensionale Beziehungen und Abhängigkeiten innerhalb des gesamten Datenstapels zu visualisieren. Wir können unsere direkten Kosten und SLAs messen.

Ich mag es, weil es eines der Datenvisualisierungssysteme ist, das die Effizienz der künstlichen Intelligenz mit Zugänglichkeit integriert, um Geschäftsdaten für größere strategische Pläne zu verwalten und die für die Erstellung von Projekten erforderliche Analysezeit zu verkürzen, aufgrund der großen Informationsmengen, die eine Organisation über Jahre hinweg speichern kann, insbesondere wenn sie groß ist. Darüber hinaus ermöglicht dieses Tool, dass jede Datenkategorie so gestaltet wird, dass sie noch einfacher zu visualisieren ist.