Veri sanallaştırma nedir?

Şirketler, onlarca yıldır analiz için verileri farklı operasyonel sistemlerden veri reyonları, veri ambarları ve veri gölleri gibi merkezi veri depolarına kopyalayarak siloları ortadan kaldırmaya çalıştı. Bu, yüksek maliyetli ve hataya açık bir yöntem. Çoğu şirket, yapısı ve tipi bakımından farklı olan ve genellikle bulunması ve erişilmesi zor olan veri silolarında sıkışıp kalmış ortalama 33 benzersiz veri kaynağını yönetmekte zorlanıyor.

Veri sanallaştırmayla, verileri kopyalamak ve eşlemek zorunda kalmaksızın çok sayıda sistem genelinde verileri sorgulayabilirsiniz ve bu da maliyetleri düşürür. Ayrıca, en son verileri kaynağında sorgulamanız nedeniyle, analitik süreçlerinizi basitleştirebilir ve bunları daha güncel ve doğru hale getirebilir.

Neden IBM Cloud Pak for Data?

Şehirde akıllı telefon kullanan kadın

Güncel verilere erişim

Verileri veri merkezinizin dışında depolamaya ihtiyaç duymadan, dağıtık veri kaynakları genelinde her zaman güncel analitik elde edin. SQL uygulamalarınızın bağlanabileceği ve çalışabileceği tek veri havuzunu deneyin.

Atletler pistte koşuyor

Benzeri görülmemiş hız

Polinom işlem kazançları için ağa bağlı aygıtlardan yararlanın. Veri düğümlerinizi, bilgi işlem verimliliği için otomatik olarak işbirliğine dayalı bir ağ şeklinde kendi kendinize düzenleyin. Büyük ya da küçük veri kaynaklarıyla gruplar tanımlayın.

İçinde sunucular bulunan açık banka kasası

Güvenlik ve gizlilik

Veriler bulutta ya da diğer aygıtlarda önbelleğe alınmaz. Özel veri tabanlarınız için kimlik bilgileri, yerel aygıt üzerinde şifrelenmiş olarak saklanır ve o aygıta özeldir.

Okyanusta yüzen ahtapot

Esneklik

IBM Cloud™ Pak for Data, çok sayıda uygulama sorgu dilini (SQL, kayıtlı yordam dilleri, R ve Python) ve Cloudera Impala, IBM Db2®, Db2 Event Store, IBM Informix®, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server ve Teradata gibi veri kaynaklarını destekler.

Duvarın önünde bisiklete binen kadın

Kullanım kolaylığı

Verileri sorgulamak, kullanıcıları yönetmek ve veri düğümü gruplarını görselleştirmek için etkileşimli bir arabirime sahip olan tek web konsolundan yararlanın. Sistem optimizasyonu, makine öğrenimi ve uyarlanabilir algoritmalar aracılığıyla otomatikleştirilir.

Veri sanallaştırmayı iş başında görün

Veri sanallaştırma yapay zeka alanında inovasyonu hızlandırıyor, veri silolarını ortadan kaldırıyor ve verileri eyleme dönüştürülebilir içgörüler için işletmelerin kullanımına sunuyor. IBM ve Intel'den bunların nasıl mümkün olduğunu öğrenin.

Veri sanallaştırmanın sektörel kullanımları

Finans şubesi lokasyonlarında uyumluluk analizi

Finans kuruluşları için, uyumsuz işlemlerin hızla bulunması ve durdurulması, kârlılıkları üzerinde olumlu bir etki yaratabilir. Kuruluşlar, veri sanallaştırma sayesinde verilerini işlenmek ve analiz edilmek üzere bir merkezi veri merkezine ya da buluta taşımak zorunda kalmaz. Finans kuruluşu şubelerindeki mikro veri merkezlerinin sorgulanması, analitiğin gerçek zamanlı olarak gerçekleşmesine imkan tanır. 

Mobil veri daraltma

Bir şirket, hangi reklamın en fazla etkiyi yarattığını hızla belirlerken aynı zamanda bu reklamın çevresindeki dikkat dağıtan faktörleri nasıl azaltabilir? Veri sanallaştırma ve uç nokta analitiği, şirketlerin büyük veriyi nasıl daraltacaklarını daha iyi anlamalarına ve yalnızca sorgu için gerekli olan bilgileri işlemelerine ve analiz etmelerine imkan tanıyarak zamandan ve maliyetten tasarruf sağlar.

Perakende satış müşterisine ilişkin davranış analizi

Geleneksel yöntemle satış yapan mağazalar, web üzerinden satış yapan perakendecilere karşı mümkün olan her tür rekabet avantajını elde etmeye çalışır. Veri sanallaştırma, neredeyse anında uç nokta analitiğine imkan tanır ve tüketici davranışına ilişkin daha önce benzeri görülmemiş içgörüler sunar. Bu, perakendecilerin ürünleri, satışları ve promosyonları daha iyi hedeflemesine ve olağanüstü müşteri deneyimleri sunmak için daha fazlasını yapmasına yardımcı olur.

IoT sensörü verilerinin izlenmesi ve analizi

IoT (Nesnelerin İnterneti) sensörleri, çok yüksek miktarda veri üretiyor. Veri toplayan sensörlerin sayısı giderek artarken, veri hacminde de patlama yaşanmak üzere. Veri analitiğinin toplu haldeki ve akış içerisindeki verileri analiz edebilen bir veri platformu ile uç noktaya taşınması, analitiği aynı anda hem hızlandırır hem de basitleştirir ve bu da ihtiyaç duyulduğu yerde ve zamanda içgörüler sağlar.

Üretim verimliliğini artırma

Otomatikleştirilmiş üretim ortamları, kalite ve süreç yöntemlerini meta öğrenme ya da kurallar ile destekleyerek alarmları önceliklendirir. Üreticiler, sanallaştırma ve makine öğrenimi yöntemleriyle, alarm modellerini giderek artan oranda inceleyebilir ve bunları eyleme dönüştürülebilir bilgiler haline getirebilir.

Petrol ve gaz operasyonları için uzaktan izleme ve analiz

Veri sanallaştırma ve uç nokta bilgi işlemi, üretim sektörü için güvenilir operasyonlar sağlayabilir. Verilerin üretildiği tesiste gerçek zamanlıya yakın analitik gerçekleştirilmesi, kuruluşların sorunları en kısa süre içinde belirlemesine ve bunu yaparken beklenmeyen operasyonel kesintileri ve aksaklıkları önlemesine yardımcı olabilir.