Erstellen Sie Datenlakes oder Datensümpfe?

Allein das Verschieben von Daten auf eine Hadoop- oder Hortonworks-Datenplattform beschleunigt keine Analyseverfahren. Ohne entsprechende Regulierung oder Qualität werden aus Datenlakes schnell nicht verwaltbare, riesige Datenmengen. Die Datennutzer wissen, dass die Daten, die sie benötigen, in diesen riesigen Datenmengen verborgen sind. Ohne eine klare Strategie zur Datengovernance werden sie diese aber weder finden, noch sich darauf verlassen oder sie nutzen können.
Ein regulierter Datenlake enthält bereinigte, relevante Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen, die sich problemlos finden, aufrufen, verwalten und schützen lassen. Die Plattform, auf der sich Ihre Daten befinden, ist äußerst sicher und zuverlässig. Daten, die in Ihren Datenlake übertragen werden, wurden mithilfe aktueller, gesteuerter Datenfeeds bereinigt, klassifiziert und geschützt. Die Datenfeeds übertragen die Daten und dokumentieren den Vorgang mit zuverlässigen Informationsressourcen und Metadaten.

Vorteile:

Mehr Möglichkeiten für Datenbenutzer
Bieten Sie allen Datenkonsumenten in Ihrem Unternehmen die Möglichkeit, intelligente, datengesteuerte Entscheidungen mit Self-Service-Zugriff auf vertrauenswürdige, nutzbare Daten zu treffen.

 

Steuerung immer größerer Datenmengen und immer höherer Kosten
Wenn die Datenmenge größer wird, können Sie sie in Ihrem Datenlake unabhängig von dessen Typ und Struktur skalieren und verarbeiten. Sie sparen Kosten, wenn Sie von einer traditionellen Speicherlösung auf dieses Modell umstellen.

Schnellere Vorbereitung und Umwandlung von Daten
Durch das Verschieben strukturierter und unstrukturierter Daten in Datenlakes können Sie Zeit und Ressourcen bei der Datenaufbereitung und -transformation sparen. Bieten Sie Ihren IT-Teams mehr Möglichkeiten, sich auf die Entwicklung von Innovationen konzentrieren zu können.

Implementierung von Datensicherheit und -Compliance
Wenden Sie Governancefunktionen auf die Daten in Ihrem Datenlake an, um die immer strengeren Vorschriften und anspruchsvolleren Compliance-Anforderungen erfüllen zu können.

Höhere Agilität und schnellere Wertschöpfung
So können Sie schneller fundierte Entscheidungen treffen. Bieten Sie den Datenbenutzern Self-Service-Zugriff auf die Daten und führen Sie explorative Analysen durch, um bessere Ergebnisse zu erreichen.

 

Funktionsspektrum

Datenverarbeitung
Ihre Unternehmensdaten werden auf mehreren Systeme und in mehreren Repositorys gespeichert. Von diesen Systemen müssen kontinuierlich Echtzeitdaten in den Datenlake übertragen werden. Sorgen Sie dafür, dass die Daten im Datenlake aktuell bleiben, indem Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus allen Datenquellen aufnehmen.

Einstieg

→ IBM InfoSphere® DataStage

→ IBM InfoSphere Data Replication

→ IBM BigInsights® BigIntegrate

→ IBM BigInsights BigReplicate

Symbol, das die Verarbeitung Ihrer Daten darstellt

Katalogdaten
Ein unternehmensweiter Datenkatalog vereinfacht den Bestand aller strukturierten und unstrukturierten Informationsressourcen im Unternehmen. Durch die Verwendung eines intelligenten Metadaten-Katalogs können Sie Daten geschäftsbezogen definieren, die Herkunft Ihrer Daten verfolgen und visuell untersuchen, um die Daten im Datenlake besser zu verstehen.
Erste Schritte

→ IBM InfoSphere Information Governance Catalog

→ Branchenmodelle

→ IBM Watson® Knowledge Catalog

Symbol, das Katalogdaten darstellt

Datensteuerung
Schützen Sie die Integrität und Zuverlässigkeit Ihrer Daten mithilfe von Governance-Richtlinien. Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten konform und revisionssicher bleiben, indem Sie einen bereinigten, regulierten Datenlake einrichten.
Erste Schritte

→ IBM InfoSphere Information Governance Catalog 

→ Branchenmodelle

Symbol, das Funktionen zur Datensteuerung darstellt

Self-Service-Zugriff auf Daten
Der Zweck eines Datenlakes wird zunichte gemacht, wenn die Datenkonsumenten keinen Self-Service-Zugriff erhalten.Stellen Sie Data-Scientists, Data-Steward sowie Governance- und Compliance-Teams zuverlässige, qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung und bieten Sie ihnen die Möglichkeit, die Zielsetzungen des Unternehmens bei Analysen zu erreichen. Mit IBM Analytics-Lösungen können Sie die regulierten Daten in Ihrem Datenlake besser nutzbar machen.
Erste Schritte

→ IBM Watson Knowledge Catalog

→ IBM Cognos® Analytics 

→ IBM Data Science

Symbol, das Funktionen für den Self-Service-Zugriff auf Daten darstellt

Ressourcen

Steuerung Ihres Datenlakes mit Branchenmodellen und einheitlicher Steuerung
Erfahren Sie, warum geschäftliche Begriffe und Metadaten-Management für die erfolgreiche Verwendung eines regulierten Datenlakes von entscheidender Bedeutung sind.

 

Jetzt mit IBM Branchenmodellen beginnen
Erfahren Sie mehr über branchenspezifische geschäftliche Begriffe und Compliance, auf die Sie bei der Einrichtung eines eigenen regulierten Datenlakes zurückgreifen können.

Die Entwicklung geht weiter: Vom Datenlake zum datengesteuerten Unternehmen
Erfahren Sie mehr über die Entwicklung bei ING von einem Datenlake zu einem datengesteuerten Unternehmen.

Verbindung aufnehmen

Besuchen Sie uns:

Besuchen Sie uns: