Perfekt abgestimmt auf Ihre aktuelle und künftige AI-Konfiguration
AI besteht nicht nur aus Experimenten und Initiativen: Es handelt sich vielmehr um ein komplettes Ökosystem aus Dateien, Scripts und Ergebnissen. Ganz gleich, wo Sie investieren: Wir arbeiten mit führenden Anbietern zusammen, um Ihnen Integrationen zu bieten, die Zeit sparen, das Management erleichtern und die Qualität sichern.
Databricks
ML-, AI- und Data-Science-Initiativen beschleunigen
Low-Code/No-Code-Datenintegration: Automatisieren Sie Datenpipelines und führen Sie im laufenden Betrieb Datentransformationen mit Unterstützung für den Databricks Unity Catalog durch.
Erhöhen Sie Ihre Produktivität und nutzen Sie die gewonnene Zeit, um in der Lakehouse-Umgebung von Databricks völlig neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Interaktive Produkttour: Sehen Sie, wie Sie eine automatisierte Pipeline einrichten, die Echtzeitdaten an Databricks übergibt.
Der Zugriff auf genaue Echtzeitdaten sorgt in der Plattform J. B. Hunt 360 für deutliche Verbesserungen. Hierdurch können neue ML-Modelle im Handumdrehen erstellt und Datensilos aufgelöst werden. So lassen sich Lösungen in Echtzeit optimieren und die Entwicklung von Predictive Analytics für Verlader und Spediteure wird möglich.“
AWS
Die Lücke zwischen Daten und Maßnahmen schließen
Komplexe Datenumgebungen vereinheitlichen: Stellen Sie automatisch Echtzeitdaten in Data Warehouses oder Data Lakes in AWS bereit und erleichtern Sie den Zugriff auf diese Daten über einen verwalteten Katalog.
Leistungsfähige LLMs für Qlik Cloud Analytics™: Über unsere neue Integration mit Amazon Bedrock stellen Sie problemlos Verbindungen zu wichtigen Large Language Models (LLMs) wie A21 Labs, Amazon Titan, Anthropic, Cohere und Meta her.
Die Möglichkeiten prädiktiver Modellierung erweitern: Qlik bietet eine nahtlose Integration in die hochentwickelten Machine-Learning-Funktionen von Amazon Sagemaker, um mit AutoML™ prädiktive Berechnungen in Echtzeit durchzuführen.
Live-Demo anfordern: Erleben Sie Qlik Data Integration™ und AWS in Aktion.
„Jetzt, wo Qlik Data Integration unsere AWS-Umgebung mit SAP-Daten versorgt, können wir deren gesamtes Potenzial auf unserem Weg zum komplett datengesteuerten Unternehmen voll ausschöpfen.“
Qlik weitet die Einsatzmöglichkeiten von AI für Kunden mit AWS aus: Dank der nahtlosen Integration mit Amazon Bedrock können AWS-Kunden nun problemlos LLMs mit Analysefunktionen nutzen und AI-gestützte Erkenntnisse gewinnen.
Microsoft
Das Potenzial von Azure- und AI-Investitionen voll ausschöpfen
Einfache Datenerfassung von Anfang an: Übertragen Sie automatisch AI-fähige Daten in Azure und Synapse und unterstützen Sie zugleich die Feinabstimmung von Large Language Models (LLMs).
Microsoft Fabric mit Qlik Cloud Data Integration™ einsetzen und ergänzen: Wir bieten Ihnen das branchenweit größte Spektrum unterschiedlichster Datenquellen mit Transformationsdiensten direkt für Fabric – in Echtzeit und mit Low-Code- oder No-Code-Funktionen.
Azure-OpenAI-Analysekonnektor: Erweitern Sie Ihre Qlik-Sense®-Apps mit zusätzlichem Kontext und Analysen aus GenAI-Modellen.
Live-Demo anfordern: Erleben Sie Qlik Data Integration und Microsoft Azure in Aktion.
Beim Roll-out in dieser Cloud-Umgebung mit Qlik Data Integration geht es vor allem darum, mit Daten den Wandel in unserem Unternehmen voranzutreiben. Qlik und Azure Synapse liefern uns dafür die passenden Tools.“
Mit Insight Advisor, dem intelligenten AI-Assistenten von Qlik, können Sie Ihre Daten in natürlicher Sprache direkt in Microsoft Teams auswerten.
Was ist der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse?
Dieses E-Book befasst sich mit den Unterschieden zwischen Data Lakes und Data Warehouses, den sechs wichtigsten Vorteilen beider Systeme, den Hauptanbietern und den Möglichkeiten zur optimalen Nutzung der beiden Konzepte.
Nahtlose Zusammenarbeit für einen starken gemeinsamen Auftritt
Wie Ihrer Daten aussehen, spielt keine Rolle. Beginnen wir, sie für AI zu optimieren.