Rozwiązania dla 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.

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.