为何要进行企业数据仓库卸载?

数据的爆炸式增长迫使组织将企业数据仓库 (EDW) 用于以前从未想过的用途 - 包括运行抽取、转换和装入 (ETL) 工作负载以及存储海量未使用的数据。新的数据类型、更新的分析实践以及更为经济有效的数据存储和访问方法对 EDW 基础架构造成了额外的压力。

最有效的现代化方法之一,就是将 EDW 数据和 ETL 工作负载卸载到 Apache Hadoop 数据湖,从而降低成本,缓解 EDW 性能压力。

IBM 经过验证的完整 EDW 解决方案支持数据移动、质量、监管和复制。它提供可扩展的高性能平台,使您能够利用团队的现有技能和数据集成作业资产,同时实现数据卸载的所有优点。

IBM 具有无人能及的模块化解决方案,用于数据仓库卸载

移动

在不影响性能的情况下,使用非共享的并行平台抽取、移动和采集海量数据。

开始:

-> IBM InfoSphere® DataStage®

-> IBM BigInsights® BigIntegrate

表示抽取、移动和采集数据的功能的图标

转换与集成

使用现有的开发人员技能和 ETL 资产,只需构建作业一次,无需修改即可在企业数据仓库、Hadoop 以及抽取、转换、装入 (ETL) 网格中运行。

开始:

-> IBM Infosphere DataStage

-> IBM BigInsights BigIntegrate

表示转换与集成功能的图标

提高数据质量

通过实施全面、快速而且可扩展的数据质量处理,消除“垃圾进,垃圾出”式的分析和报告。

开始:

-> IBM QualityStage®

-> IBM BigInsights BigQuality

-> IBM InfoSphere Information Analyzer

表示提高数据质量的功能的图标

监管数据

通过实施全面的数据监管,包括针对所有业务用户的端到端数据沿袭,避免数据湖成为数据沼泽。

开始:

-> IBM Information Governance Catalog

表示数据监管功能的图标

复制

优化资源使用,根据需要随时随地提供数据,同时缩短延迟,确保及时更新。

开始:

-> IBM Infosphere Data Replication

表示数据复制功能的图标

扩充与丰富

准备海量结构化和非结构化数据,实现丰富的分析、机器学习和人工智能。

开始:

-> IBM QualityStage

-> IBM BigInsights BigQuality

-> IBM InfoSphere Information Analyzer

-> IBM Information Governance Catalog

 

表示扩充与丰富数据能力的图标

使用 IBM DataStage 执行企业数据仓库卸载

了解加载企业数据仓库时的传统 ETL 处理;以及通过 Hadoop 与 IBM DataStage 实施 EDW 卸载时的企业数据湖架构。

IBM DataStage 促进企业数据仓库卸载

了解 IBM DataStage 如何通过将数据和 ETL 处理卸载到低成本的 Hadoop 集群,帮助企业提高企业数据仓库的效率。

数据卸载的五个挑战和机遇

了解如何通过将企业数据仓库卸载到 Hadoop,改进数据湖的数据集成、质量、监管和元数据管理。

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