Eine einfache Implementierung half ihnen, schnell Prototypen von Datenpipelines zu erstellen, um einen robusten, genauen und zukunftssicheren Ansatz für Daten zu finden.
Durch den Wechsel von Hyper zu NashTech konnten sie die Herausforderungen in Tableau lösen und Skalierbarkeit ohne Leistungseinbußen erreichen.
Automatisierung von Prozessen und Verbesserung der Datenverarbeitung von 6 Stunden auf 6 Sekunden für komplexe Analysen.
NashTech führte einen einheitlichen Data Lake ein und rationalisierte den Lebenszyklus des maschinellen Lernens, so dass Data Science und Analysten leichter gemeinsam an den Daten
Die Multi-Cluster-Architektur für gemeinsam genutzte Daten von NashTech ermöglichte es dem amerikanischen multinationalen Unternehmen, ein skalierbares Datennetz aufzubauen und die regelmäßige Datennutzung im gesamten Unternehmen
NashTech stellte eine Lakehouse-Lösung bereit, die eine skalierbare und kollaborative Umgebung für die Datenwissenschaft förderte und zu einer Senkung der Betriebskosten um 70 % führte.
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