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Das Low-Code Data Fabric ist eine Plattform, die darauf ausgelegt ist, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Datenagilität und -flexibilität zu verbessern. Sie ermöglicht es Unternehmen, Daten etwa 5-10 Mal schneller bereitzustellen, was die Produktivität fördert. Das Tool bietet eine Low-Code- und Multi-Persona-Plattform für die Datenvorbereitung und explorative Datenanalyse, die es Benutzern ermöglicht, prädiktive Modelle schnell und einfach einzusetzen. Die Plattform zielt darauf ab, den Wert des Data-Scientist-Teams eines Unternehmens zu maximieren und Lösungen anzubieten, um Herausforderungen bei der Datenproduktivität zu überwinden. Sie bietet eine zuverlässige und effiziente Möglichkeit, Einblicke aus Daten zu gewinnen, mit Multi-View-Fähigkeiten, die die Analyse von Marketing-Intelligenz vereinfachen. Die Low-Code Data Fabric-Lösung basiert auf einer Cloud-Infrastruktur, die die Ressourcennutzung und Skalierbarkeit optimiert. Sie stellt sicher, dass Unternehmen nur für die benötigten Ressourcen bezahlen, wodurch unnötige Kosten reduziert werden. Die Plattform konzentriert sich auch auf die Datenbeobachtbarkeit und ermöglicht es Benutzern, handlungsrelevante Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen. Sie vereinfacht die Analyse individueller Kundenbeziehungen und bietet eine visuell verknüpfte Ansicht der Kundeninteraktionen. Mit einem Schwerpunkt auf Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit vereinfacht das Low-Code Data Fabric den Prozess des Erstellens und Bereitstellens von Machine-Learning-Modellen. Es bietet sowohl private als auch öffentliche Cloud-Bereitstellungen und unterstützt verschiedene Technologien wie Apache Nifi, Delta Lake, Airflow, Spark, Parquet, Google Cloud, Azure Cloud und Kubernetes. Insgesamt ist das Low-Code Data Fabric ein vielseitiges Tool, das darauf abzielt, Data Science für Unternehmen zugänglich zu machen und sie zu befähigen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Es bietet eine Reihe von Funktionen, einschließlich Datensicherheit, prädiktive Modellierung, Daten-Governance und mehr, und eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen.