Interface facile à utiliser, intégration rapide, gestion des métadonnées, automatisation et optimisation des ressources pour les tâches Spark avec des suggestions et des recommandations pour faciliter la vie.

En utilisant les données d'unravel, nous pouvons désormais gérer et optimiser les charges de travail de big data sur des plateformes de données modernes telles que Hadoop, Spark et Kafka. Il est utilisé par notre équipe de données pour capturer des informations télémétriques sur les pipelines, la disposition des données, la lignée, le parallélisme et le coût. Il aide à visualiser les relations multidimensionnelles et les dépendances au sein de l'ensemble de la pile de données. Nous pouvons mesurer nos coûts directs et nos SLA.

Je l'aime parce que c'est l'un des systèmes de visualisation de données qui intègre l'efficacité de l'intelligence artificielle avec l'accessibilité, aidant à gérer les données commerciales pour des plans stratégiques plus importants et réduisant le temps d'analyse nécessaire pour créer des projets en raison des grands volumes d'informations qu'une organisation peut stocker pendant des années et plus encore si elles sont grandes. De plus, cet outil permet à chaque donnée d'être catégorisée afin qu'il soit encore plus facile de visualiser.