Talorik vs. soluzioni tradizionali
Come Talorik OS si distingue da BI, warehouse e piattaforme di training dei modelli.
| Funzione | Talorik OS | Soluzioni tradizionali |
|---|---|---|
Inputless Analytics Continua a leggere. Non scrivete prima una query. | ||
Elaborazione in tempo reale Elaborazione eventi sotto i 100 ms contro i ritardi batch | Latenza <100ms | Batch (ore/giorni) |
Installazione on-premise On-prem. Nessun cloud richiesto. | Dipendente dal cloud | |
Kinetic Graph Mappa delle relazioni contro storage a righe/colonne | ||
Flag prima del ticket Segnala cosa è cambiato. I report aspettano un ticket. | ||
Niente schema pass prima Inferenza automatica del contesto contro disegno manuale dello schema | ||
Il modello si aggiorna Pesi e link dagli esiti. I report statici no. | ||
Cognitive Modeling Modelli di ragionamento organizzativo contro aggregazione dati |
Come ci confrontiamo
Piattaforme BI tradizionali
Tableau, Power BI, Looker
Dashboard che dovete interrogare voi
Nessuna dashboard da accudire. Il modello continua ad aggiornarsi.
Data warehouse
Snowflake, BigQuery, Redshift
Sistemi di storage e query che richiedono pipeline ETL
Nessun job ETL prima. Gli stream arrivano come sono.
Piattaforme AI/ML
Databricks, DataRobot, H2O.ai
Piattaforme di training che richiedono data scientist
Nessun team di data science per ottenere un passo successivo.
Differenziatori chiave
Non scrivete prima la domanda
La BI aspetta una query. Talorik OS continua a leggere e indica cosa è cambiato.
Gira come infrastruttura
Talorik OS resta su. Aggiorna il modello man mano che arrivano i dati, non su un batch notturno.
Resta sulla vostra rete
On-prem. Nessun cloud richiesto. La BI tipica spedisce i dati sullo stack di qualcun altro.
Contesto senza uno schema pass
La maggior parte delle piattaforme vuole prima uno schema pulito. Talorik inferisce i link dalle fonti che avete già.
Volete vederlo sui vostri dati?
Prenotate un walkthrough, o scrivete a sales.