Obtenga un mayor valor de sus datos con una experiencia de datos ágil,
fácil de desplegar y de alto rendimiento, que proporciona análisis modernos en tiempo real e IA.
Pure proporciona una experiencia moderna que convierte los cuellos de botella en grandes avances. Las soluciones de análisis e IA de Pure simplifican el funcionamiento, impulsan las analíticas y transforman la infraestructura tradicional, para unos resultados ágiles con los datos modernos estructurados y no estructurados.
Simplifique el funcionamiento, para poder centrarse en la información. Disponga de un almacenamiento eficiente y desagregado, fácil de instalar y actualizar y que no exige ajustes del rendimiento. Planifique la capacidad y el rendimiento con la gestión de Pure1® y ejecute Kubernetes sin complicaciones con Portworx.
Acelere las analíticas a cualquier escala, con un rendimiento homogéneo y previsible. Potencie sus búsquedas y operaciones de datos. Optimice los indexadores de ráfagas. Incorpore más datos con un caudal de datos elevado o use los sistemas all-flash de baja latencia para acelerar los plazos de obtención de información.
Adáptese a cualquier carga de trabajo y potencie todas las herramientas de análisis con una infraestructura ágil. Disfrute de la agilidad de la nube híbrida, con un soporte del almacenamiento rápido y unificado de archivos y objetos, un despliegue de Kubernetes en cualquier parte gracias a Portworx y un consumo como el de la nube en on-premises gracias a Pure as-a-Service™.
Descubra los factores que impulsan el crecimiento exponencial de los datos en esta serie de cuatro capítulos y vea por qué Pure Storage puede ayudarle a sacar a la luz una información muy valiosa y necesaria para el éxito actual de las organizaciones.
Los análisis de datos son el proceso que permite extraer información práctica de los datos en bruto. En el caso de las empresas, se trata de aplicar las técnicas de análisis adecuadas para identificar las pautas y las tendencias ocultas que pueden usarse para mejorar el negocio.
Los cuatro tipos de análisis de datos más importantes son:
Los análisis descriptivos: se usan para describir lo que ha ocurrido a lo largo del tiempo (por ejemplo, el seguimiento del kilometraje de un automóvil).
Los análisis de diagnóstico: se utilizan para determinar por qué ha ocurrido algo o por qué está ocurriendo (por ejemplo, el uso de los archivos de registro de eventos para determinar las causas de un accidente).
Los análisis predictivos: se emplean para predecir o prever los eventos futuros (por ejemplo, la previsión de los cuellos de botella en función de sus necesidades de almacenamiento de datos).
Las métricas son fundamentales para mejorar, por ello, todo, desde las aplicaciones y los dispositivos del IdC hasta los servidores y los servicios en la nube, genera automáticamente archivos de logs, que contienen métricas útiles que informan del estado operativo de una máquina o de la conducta de un programa durante su funcionamiento. El análisis de registros es la práctica de analizar estos archivos de registro para extraer información práctica procesable.
Estas son algunas de las ventajas de la supervisión y el análisis del sistema de almacenamiento de datos:
Mejora de la toma de decisiones: los análisis predictivos pueden ayudarle a tomar mejores decisiones sobre la realización de mejoras y actualizaciones, gracias a lo cual podrá prevenir los problemas en el almacenamiento antes de que se produzcan.
Mejora de la seguridad: la visibilidad detallada de la salud y el rendimiento de su sistema de almacenamiento de datos puede ayudarle a mejorar la seguridad.
Trabajamos con los mejores de todos los sectores.
“Pure ha sido muy beneficioso para nosotros, ya que nos permite mantenernos por delante de la competencia”.
“Nuestros datos trabajan tan duro como nuestros repartidores. Todo es cuestión de velocidad — la capacidad de incorporar datos, de analizarlos y de devolverlos a los canales procesables —”.
