您创造的是数据湖还是数据沼泽?

仅仅是将数据转储到 Hadoop 或 Hortonworks 数据平台并不会加速分析工作。如果没有适当的监管或质量,数据湖就会很快变成无法管理的数据沼泽。数据用户知道他们需要的数据存在于这些沼泽中,但如果没有明确的数据监管战略,他们就无法找到、信任或使用这些数据。
受监管的数据湖包含来自结构化和非结构化数据源的相关数据,可轻松找到、访问、管理和保护这些数据。数据所在的平台高度安全可靠。进入数据湖中的数据将在受控数据订阅源中及时进行适当的清理、分类和保护,并使用可靠的信息资产和元数据进行填充。

优势

赋能数据用户
支持组织中的所有数据使用者通过自助形式访问面向业务的可信数据,做出由数据推动的智慧决策。

 

管理不断增长的数据和成本
随着数据的增长,可以轻松扩展和采集数据湖中的数据,无论其类型和结构如何。告别传统存储,节省成本。

更快地准备和转换数据
通过将结构化和非结构化数据迁移至数据湖,可以节省用于数据准备和转换的时间和资源。赋能 IT 团队,使他们能够将精力集中于创新活动。

实现数据安全与合规
将监管应用于数据湖中的数据,确保数据位于更好的位置,以满足日益严格的法规与合规要求。

提高敏捷性,加快实现价值的速度
加速自信的决策。赋能数据用户,以自助方式访问数据,运行试探性分析,从而实现更出色的成果。

 

功能

采集数据
企业数据存储在多个系统和存储库中。您需要实时数据持续从这些系统流入数据湖。通过采集来自所有数据源的结构化和非结构化数据,让湖中的数据保持“新鲜”。

入门

→ IBM InfoSphere® DataStage

→ IBM InfoSphere Data Replication

→ IBM BigInsights® BigIntegrate

→ IBM BigInsights BigReplicate

表示数据采集的图标。

编目数据
企业数据目录有助于对所有结构化和非结构化的企业信息资产进行盘点。通过使用智能元数据目录,您可以定义业务术语中的数据,跟踪数据的沿袭并直观地探索数据,以便更好地了解数据湖中的数据。
入门

→ IBM InfoSphere Information Governance Catalog

→ 行业模型

→ IBM Watson® Knowledge Catalog

表示编目数据的图标

监管数据
通过监管策略保护数据的完整性和可靠性。通过构建干净的受监管数据湖,确保数据为合规与审计做好准备。
入门

→ IBM InfoSphere Information Governance Catalog 

→ 行业模型

表示监管数据功能的图标

以自助方式访问数据
如果数据使用者无法以自助方式访问数据,数据湖就发挥不了作用。向数据科学家、数据管理员以及监管与合规团队提供高质量的可靠数据,并增强他们的能力,以实现组织的分析目标。利用 IBM 分析解决方案,确保数据湖中的受监管数据发挥更大作用。
入门

→ IBM Watson Knowledge Catalog

→ IBM Cognos® Analytics 

→ IBM Data Science

表示以自助方式访问数据的图标

资源

利用行业模型和统一监管,全面管理数据湖
了解业务词汇表和元数据管理为何对于受监管数据湖的成功至关重要。

 

理解大数据:企业架构师的一天?

此企业管理协会(EMA)白皮书进行了评论企业架构师面临的挑战,包括新数据源,更多数据项目和更多数据平台。

从 IBM 行业模型开始
在创建自己的受监管数据湖时,了解有关特定于行业的业务术语和合规性的更多信息。

旅程继续:从数据湖转变为数据驱动型组织。

了解有关 ING 从数据湖转变为数据驱动型组织的旅程。

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