4 августа в 10:00 (PT) начнется вебинар "Data Engineering In The Enterprise: How to accelerate and scale your data pipelines" (на английском языке).
For enterprise organizations, building robust data pipelines has become increasingly resource-intensive. Modern data engineering requires more advanced data lifecycle integration for streamlining security, governance, and maintaining data quality to enable advanced analytics and machine learning at scale. To tackle these challenges, enterprise organizations need a comprehensive and integrated data engineering experience for data pipeline preparation and management.
Для организаций создание надежных каналов передачи данных становится все более ресурсоемким делом. Современная инженерия данных требует более совершенной интеграции жизненного цикла данных для оптимизации безопасности, управления и поддержания качества данных, чтобы обеспечить расширенную аналитику и машинное обучение в масштабе. Для решения этих задач организациям необходим всесторонний и интегрированный опыт проектирования данных для подготовки и управления конвейером данных.
Онлайн,Data Engineering In The Enterprise: How to accelerate and scale your data pipelines
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
4 августа в 10:00 (PT) начнется вебинар "Data Engineering In The Enterprise: How to accelerate and scale your data pipelines" (на английском языке).
For enterprise organizations, building robust data pipelines has become increasingly resource-intensive. Modern data engineering requires more advanced data lifecycle integration for streamlining security, governance, and maintaining data quality to enable advanced analytics and machine learning at scale. To tackle these challenges, enterprise organizations need a comprehensive and integrated data engineering experience for data pipeline preparation and management.
Для организаций создание надежных каналов передачи данных становится все более ресурсоемким делом. Современная инженерия данных требует более совершенной интеграции жизненного цикла данных для оптимизации безопасности, управления и поддержания качества данных, чтобы обеспечить расширенную аналитику и машинное обучение в масштабе. Для решения этих задач организациям необходим всесторонний и интегрированный опыт проектирования данных для подготовки и управления конвейером данных.
Указано тихоокеанское время (PT).
