Что представляет собой виртуализация данных?

В течение десятилетий компании стремились получить контроль над информацией, копируя данные из разных операционных систем в централизованные хранилища, включая киоски и озера данных, для анализа. Эти мероприятия дорого обходятся и чреваты ошибками. Большинство компаний с трудом справляется с управлением в среднем 33 источниками данных самой разной структуры и типов. Зачастую они оказываются погребены под массой труднодоступной информации, которую сложно найти.

Виртуализация позволяет получать данные из разных систем без копирования и репликации, что помогает сократить затраты. Это также может упростить аналитику и повысить точность и актуальность анализа, поскольку вы работаете с новейшими данными непосредственно в их источнике.

Достоинства IBM Cloud Pak for Data

Женщина в городе с телефоном

Доступ к актуальным данным

Анализируйте актуальные данные из разнообразных источников без необходимости размещать их за пределами центра обработки данных. Разверните единое хранилище данных, к которому могут подключаться все приложения SQL.

Спортсмены на беговой дорожке

Беспрецедентная скорость

Пользуйтесь сетевыми устройствами для наращивания вычислительной мощности. Автоматически объединяйте узлы данных в сеть коллективной работы для повышения эффективности вычислений. Группируйте данные из больших и малых источников.

Помещение банка с серверами

Безопасность и конфиденциальность

Данные не кэшируются ни в облаке, ни на других устройствах. Идентификационные данные для доступа к частным базам данных хранятся в зашифрованном виде на локальном устройстве и доступны только с него.

Осьминог в океане

Гибкость

IBM Cloud™ Pak for Data поддерживает разные языки запросов (SQL, языки хранимых процедур, R и Python) и источники данных, например Cloudera Impala, IBM Db2®, Db2 Event Store, IBM Informix®, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server и Teradata.

Женщина на велосипеде у стены

Простота использования

Воспользуйтесь единой веб-консолью с интерактивным интерфейсом для выполнения запросов, управления пользователями и визуализации групп узлов данных. Система автоматически оптимизируется с помощью средств машинного обучения и адаптивных алгоритмов.

Виртуализация данных в действии

Узнайте у IBM и Intel, как виртуализация данных ускоряет инновации в ИИ, помогает систематизировать данные и обеспечивает доступность данных для эффективной аналитики.

Примеры применения виртуализации данных

Анализ соблюдения требований в филиалах финансового учреждения

Быстрый поиск и блокирование транзакций с нарушениями помогает финансовым учреждениям работать более прибыльно. Благодаря виртуализации данных организациям не нужно перемещать данные на центральные сервер или в облако для обработки и анализа. Выполнение запросов через центры микроданных в филиалах финансового учреждения позволяет пользоваться аналитикой в режиме реального времени.  

Прореживание мобильных данных

Как компании быстро отфильтровать всё незначительное и определить, какая реклама оказывает максимальное влияние? Виртуализация данных и периферийная аналитика позволяют оптимизировать прореживание больших данных и анализировать только ту информацию, которая необходима для выполнения запроса. Это помогает сократить затраты денег и времени.

Анализ поведения розничных клиентов

Традиционным магазинам нужные конкурентные преимущества перед онлайн-ритейлерами. Виртуализация данных позволяет практически мгновенно анализировать данные и получать уникальную информацию о поведении потребителей. Это помогает предприятиям розничной торговли оптимизировать выкладку товаров, продажи и рекламные акции, а также прибегать к другим инициативам по обеспечению исключительного качества взаимодействия с покупателями.

Мониторинг и анализ данных с датчиков IoT

Датчики IoT создают огромные объемы данных. Увеличение количества датчиков, осуществляющих сбор данных, приведет к резкому росту объемов данных. Перенос аналитики на периферию с помощью платформы, способной анализировать пакетные и потоковые данные, позволяет ускорить и упростить аналитику, а также получать информацию там, где она нужна.

Повышение эффективности производства

Автоматизированные производственные среды способны расставлять приоритет тревог, дополняя свои методы анализа качества и процессов средствами метаобучения и правилами. Виртуализация данных и методы машинного обучения помогают производителям анализировать огромные объемы сигналов тревоги и трансформировать их в практическую информацию.

Дистанционный мониторинг и анализ процессов в нефтегазовой отрасли

Виртуализация данных и периферийные вычисления помогают повысить надежность производственных операций. Анализ данных практически в реальном времени непосредственно там, где эти данные создаются, помогает быстро выявлять проблемы и предотвращать развитие нештатных ситуаций и помех.