Verlagerung
Mit einer parallelen Shared-Nothing-Plattform können Sie ohne Leistungseinbußen riesige Datenmengen extrahieren, verlagern und verarbeiten.
Einstieg:
Warum sollten Sie Ihr Enterprise Data Warehouse auslagern?
Die enorme Zunahme der Datenmenge hat Unternehmen gezwungen, ihr Enterprise Data Warehouse (EDW) für Zwecke zu verwenden, für die es nie gedacht war, z. B. die Durchführung von ETL-Workloads (Extraction, Transformation and Loading) und die Speicherung großer Mengen nicht verwendeter Daten. Neue Datentypen, aktualisierte Analyseverfahren und effizientere, kostengünstigere für die Datenspeicherung und den Datenzugriff führten zu einer zusätzlichen Belastung der EDW-Infrastrukturen.
Eines der wirksamsten Konzepte für die Modernisierung ist die Auslagerung von EDW-Daten und ETL-Workloads in einen Apache Hadoop-Datenlake. So können Kosten gesenkt und Leistungsengpässe im Enterprise Data Warehouse vermieden werden.
Die umfassende, bewährte Lösung von IBM für ein EDW ermöglicht eine bessere Verlagerung, Qualität, Governance und Replikation von Daten. Sie umfasst eine skalierbare und leistungsfähige Plattform, mit der Sie das vorhandene Fachwissen Ihrer Mitarbeiter und Ressourcen für die Datenintegration optimal nutzen können und dabei von allen Vorteilen der Datenauslagerung profitieren.
IBM bietet für die Auslagerung eines Data-Warehouse eine bisher unübertroffene modulare Lösung
Umwandlung und Integration
Erstellen Sie einen Job einmal und führen Sie ihn ohne Änderungen im Enterprise Data Warehouse, in der ETL-Struktur (Extract, Transform, Load) und in Hadoop aus. Sie können dabei auf das vorhandene Know-how der Entwickler und ETL-Ressourcen zurückgreifen.
Einstieg:
Höhere Datenqualität
Vermeiden Sie „Garbage in, Garbage out“-Analysenund -Berichte, indem Sie umfassende, schnelle und skalierbare Verarbeitungsfunktionen für eine hohe Datenqualität implementieren.
Einstieg:
Kontrolle über Ihre Daten
Führen Sie umfassende Funktionen zur Datengovernance ein, z. B. durchgängige Funktionen zur Datenabstammung für alle Geschäftsbenutzer, damit Ihr Datenlake nicht zu einem Datensumpf wird.
Einstieg:
Replikation
Optimieren Sie die Ressourcennutzung und die Bereitstellung von Daten, wo und wann dies erforderlich ist, mit kürzerer Latenzzeit und rechtzeitiger Aktualisierung.
Einstieg:
Aufwertung und Aufbereitung
Bereiten Sie große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten für aufbereitete Analysen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz vor.
Einstieg:
-> IBM InfoSphere Information Analyzer
-> IBM Information Governance Catalog
Auslagerung eines Enterprise Data Warehouse mit IBM DataStage
Informieren Sie sich über die traditionelle ETL-Verarbeitung beim Laden eines Enterprise Data Warehouse und einer unternehmensweiten Datenlake-Architektur, wenn Sie die Auslagerung eines EDW in Hadoop mit IBM DataStage implementieren.
IBM DataStage vereinfacht die Auslagerung eines Enterprise Data Warehouse
Erfahren Sie mehr darüber, wie IBM DataStage Unternehmen dabei hilft, die Effizienz ihrer Enterprise Data Warehouses zu steigern, indem Daten und die ETL-Verarbeitung in kostengünstige Hadoop-Cluster ausgelagert werden.
Fünf Herausforderungen und Chancen bei der Auslagerung von Daten
Erfahren Sie, inwieweit die Auslagerung eines Enterprise Data Warehouse in Hadoop die Grundlagen für die Integration, Qualität und Governance von Daten und das Metadatenmanagement Ihres Datenlakes schafft.
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