Przegląd

Wysokowydajne rozwiązania dla hurtowni danych

Do wspierania inicjatyw inteligentnej analizy danych i przyspieszania procesu podejmowania decyzji potrzebna jest elastyczna platforma, która została zoptymalizowana pod kątem gromadzenia i analizowania dużej ilości danych pochodzących z różnych źródeł.

Rozwiązania IBM dla hurtowni danych są dostępne lokalnie, w chmurze lub jako rozwiązanie zintegrowane. Wykorzystują one uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do bardziej szczegółowej i szybszej analizy i działają w oparciu o mechanizm Common SQL Engine, który usprawnia przetwarzanie zapytań. Hurtownia danych IBM jest również dostępna na platformie IBM Cloud Pak for Data, która obsługuje wdrożenia w chmurze hybrydowej.

Przeczytaj: Forrester wskazuje IBM jako lidera w rankingu The Forrester Wave: Data Management for Analytics, 1 kw. 2020 r.

Dlaczego warto wybrać rozwiązania IBM dla hurtowni danych?

Hybrydowe środowisko wielochmurowe

Strategia wykorzystania środowiska wielochmurowego pozwala na uniknięcie uzależnienia od jednego dostawcy. Zacznij pracować na platformie chmury hybrydowej IBM Cloud Pak® for Data.

Skalowanie zgodnie z potrzebami

Skaluj pamięć masową i zasoby obliczeniowe niezależnie od siebie dzięki elastycznym cenom rozwiązań dla hurtowni danych oferowanych na platformie IBM Cloud®. Płać tylko za te funkcje, których aktualnie potrzebujesz.

Baza do pozyskiwania cennych informacji

Wykorzystaj pełen potencjał swoich danych — ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i geoprzestrzennych — dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie.

Vektis

Dowiedz się, jak w przypadku tego dostawcy usług IT dla sektora opieki zdrowotnej rozwiązanie IBM Db2® Warehouse on Cloud zapewnia elastyczność i możliwość skalowania w zależności od potrzeb, aby sprostać rosnącym wymaganiom klientów w dziedzinie analityki.

Zasoby

Wykorzystanie możliwości sztucznej inteligencji

Eksperci z IBM i Sirius wyjaśniają, w jaki sposób nowoczesna platforma danych i sztucznej inteligencji umożliwia ujednolicenie danych firmowych w celu uzyskania lepszych analiz.

Elastyczność dzięki hybrydowym hurtowniom danych

Ten raport wyjaśnia, dlaczego najlepsze firmy niemal dwukrotnie częściej korzystają z hybrydowej architektury hurtowni danych.

Obsługa przyrostu i złożoności danych

Grupa Aberdeen analizuje, w jaki sposób rozwiązania hurtowni danych radzą sobie z problemem złożoności i rozbieżności danych.

Netezza w chmurze

Rozwiązanie Netezza jest dostępne na platformach IBM Cloud oraz AWS.

Bardziej precyzyjne zaspokajanie potrzeb dotyczących zasobów

IBM Db2 Warehouse Flex One to baza danych w chmurze, która umożliwia lepszą obsługę danych o objętości poniżej 1 TB.

Zmniejszenie presji związanej z uzależnieniem od dostawcy

W pełni zarządzany, elastyczny produkt IBM Db2 Warehouse on Cloud jest dostępny na platformie AWS.

Dowiedz się więcej o hurtowniach danych

Czym jest hurtownia danych?

Hurtownia danych to narzędzie do agregacji rozproszonych źródeł danych w jednej, scentralizowanej lokalizacji w celu obsługi analityki, eksploracji danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Jest również znane pod nazwą korporacyjnej hurtowni danych (EDW), a jego funkcjonalność umożliwia organizacjom przeprowadzanie zaawansowanych analiz petabajtów danych, które nie mogłyby być obsługiwane przez tradycyjną, relacyjną bazę danych. Aby jeszcze bardziej wzbogacić analizy, można dodać aplikacje do wizualizacji i inteligentnej analizy danych.

Hurtownia danych to coś więcej niż tylko przechowywanie danych. Aby umożliwić integrację danych, budowany jest potok danych. Infrastruktura potoku obejmuje proces znany jako wyodrębnianie, transformowanie i ładowanie danych (ETL) lub proces znany jako wyodrębnianie, ładowanie i transformowanie danych (ELT). W tych procesach pochodzące z wielu źródeł dane są zbierane, oczyszczane i przekształcane. W przypadku procesu ETL dane są przekształcane przed załadowaniem do hurtowni danych za pomocą oprogramowania do integracji danych, takiego jak IBM DataStage. W procesie ELT dane są przekształcane w samej hurtowni danych.

Wybór hurtowni danych

Dzisiejsze złożone obciążenia analityczne wykorzystują różnorodne źródła i typy danych. Obejmują one zarówno ustrukturyzowane dane transakcyjne przechowywane lokalnie, jak i nieustrukturyzowane dane pochodzące z chmury, napływające z czujników internetu rzeczy (IoT) i urządzeń mobilnych. Aby zespoły analityków mogły wyłowić najbardziej przydatne informacje, wszystkie te dane muszą być zintegrowane. Wybór odpowiedniej hurtowni danych lub kombinacji rozwiązań może pomóc w optymalizacji wyników.

Hurtownia danych w chmurze
Do analizy danych, które powstają w chmurze, najlepsza może być hurtownia danych w chmurze. Pozwala ona analizować dane tam, gdzie się znajdują, co przyspiesza uzyskanie wyników i zmniejsza złożoność. Dodatkowo zyskuje się szybkie wdrożenie, szybką skalowalność i elastyczność budżetowania rozwiązań chmurowych.

Lokalna hurtownia danych

Gdy dane są dostępne lokalnie lub gdy przepisy prawne ograniczają przenoszenie danych poza granice kraju, najlepszym wyborem może być lokalna hurtownia danych. Również w tym przypadku można uzyskać korzyści wynikające z analizy danych w miejscu ich przechowywania i uniknąć kosztów związanych z przenoszeniem dużych ilości danych do innych środowisk. Można również zachować ścisłą kontrolę nad danymi, minimalizując opóźnienia w analizach.

Zintegrowane urządzenie do obsługi hurtowni danych

Zintegrowane rozwiązania analityczne, łączące sprzęt i oprogramowanie, mogą zaoferować wysoką wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu obciążeń związanych z zarządzaniem tradycyjną, „zdefiniowaną programowo” hurtownią danych. Rozwiązania te obsługują różnorodne źródła i typy danych, a także ich szybko rosnące ilości. Mogą one obejmować najnowsze technologie do analiz wielkich zbiorów danych, takie jak uczenie maszynowe czy sztuczna inteligencja, w celu wspierania zaawansowanych analiz.

Środowiska hybrydowe

Wiele firm może czerpać korzyści z połączenia platform. Kluczem do wykorzystania tego podejścia jest upewnienie się, że rozwiązania te opierają się na wspólnej platformie bazowej. Może ona korzystać z mechanizmu Common SQL Engine, wbudowanych funkcji analitycznych, wspólnych narzędzi i bazowego oprogramowania do obsługi danych.

Można również rozważyć wykorzystanie zintegrowanej platformy danych i sztucznej inteligencji, takiej jak IBM Cloud Pak for Data, która pozwala zmodernizować sposób gromadzenia, organizowania i analizowania danych. Oparta na platformie Open Source Red Hat® OpenShift® w celu obsługi hybrydowych wdrożeń wielochmurowych, udostępnia liczne funkcje zarządzania danymi, integracji i analityki, zaprojektowane z myślą o napędzaniu innowacji z pomocą sztucznej inteligencji. Oferuje również dostęp do rozwiązania IBM Db2 Warehouse.

Baza danych vs. hurtownia danych vs. jezioro danych

Różne systemy przechowywania danych są dostosowane do typów i ilości danych, które trzeba przechowywać, a także do sposobu, w jaki dane te będą wykorzystywane.

Baza danych przechowuje ustrukturyzowane dane i ma ograniczone możliwości w kontekście ilości danych, które może pomieścić. Jest używana głównie do szybkiej obsługi zapytań i przetwarzania transakcyjnego.

Hurtownia danych również przechowuje ustrukturyzowane dane, ale może pomieścić większe ilości zarówno bieżących, jak i historycznych danych pochodzących z wielu źródeł. Dane są zorganizowane w schematy wykorzystywane do analizy danych operacyjnych.

Z kolei jezioro danych przechowuje ogromne ilości surowych danych — ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych — otwierając drzwi do głębszej analizy danych, które wcześniej nie były dostępne. Dane są jedynie przechowywane, a nie organizowane w schematy. Nie są przekształcane, dopóki nie zajdzie taka potrzeba. Jeziora danych są zazwyczaj budowane na platformach obsługujących analizy wielkich zbiorów danych, takich jak Apache Hadoop.

Partnerzy technologiczni IBM

logo sparkflows.io
logo aginity
Logo DAISource

Zacznij od razu

Umów się na bezpłatną, indywidualną rozmowę z ekspertem IBM, aby poznać rozwiązania dla hurtowni danych.