Модернизация хранилища данных по-настоящему

Getty Images/iStockphoto

Хранилище данных является важнейшим компонентом управления корпоративными данными. Однако с распространением больших данных, а также обработки и анализа данных в реальном времени традиционные подходы к хранению данных устарели.

Хранилище данных — это централизованное хранилище, в котором хранятся исторические данные из различных источников. Он обеспечивает единый источник достоверной информации для бизнес-аналитики и отчетности.

Традиционные хранилища данных построены на модели пакетной обработки. Данные периодически извлекаются, преобразуются и загружаются (ETL) из различных исходных систем в хранилище данных, обычно ежедневно или еженедельно. Такой подход затрудняет получение аналитической информации в режиме реального времени и оперативное реагирование на потребности бизнеса.

Модернизация хранилища данных необходима предприятиям, чтобы оставаться конкурентоспособными на современном быстро развивающемся рынке. Для управления данными в режиме реального времени изучите модернизацию хранилища данных в таких областях, как хранение, обработка и аналитика.

Традиционные решения для хранения данных не могут работать с огромными объемами данных, генерируемых в режиме реального времени, что затрудняет предоставление немедленной информации лицам, принимающим решения.

Модернизация хранилища данных дает несколько ключевых преимуществ:

Модернизация хранилища данных для управления данными в режиме реального времени требует комплексного подхода, включающего хранение, обработку и анализ данных.

Хранилище данных. Чтобы модернизировать хранилище данных, организация должна начать с хранения данных. Системы управления реляционными базами данных не оптимизированы для обработки и анализа данных в реальном времени и поэтому не подходят для современных хранилищ данных.

Для сравнения, распределенные файловые системы обладают высокой масштабируемостью и могут обрабатывать огромные объемы данных без ущерба для производительности. Распределенные файловые системы также включают отказоустойчивость, которая гарантирует постоянную доступность данных.

Обработка данных. Для управления данными в режиме реального времени требуется современное решение для обработки данных. Модели пакетной обработки не подходят для обработки и анализа данных в реальном времени.

Механизмы обработки данных в реальном времени, такие как Confluent, Imply, Rockset и DataStax, могут обрабатывать огромные объемы данных и обеспечивать обработку и анализ данных с малой задержкой.

Аналитика. Другим компонентом управления данными в режиме реального времени является аналитика. Инструменты онлайн-аналитической обработки анализируют данные для традиционных хранилищ данных, но не оптимизированы для обработки и анализа данных в реальном времени.

Хотя процесс модернизации хранилища данных может быть сложным и трудоемким, преимущества обработки и анализа данных в реальном времени стоят вложений. Комплексный подход к модернизации, охватывающий хранение, обработку и анализ данных, позволяет предприятиям превратить свое хранилище данных в мощный инструмент управления и анализа данных.