データウェアハウスを実際に最新化する

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データ ウェアハウジングは、企業データ管理の重要なコンポーネントです。 しかし、ビッグデータとリアルタイムのデータ処理と洞察の普及に伴い、従来のデータ ウェアハウジングのアプローチは時代遅れになってきました。

データ ウェアハウスは、さまざまなソースからの履歴データを保存する集中リポジトリです。 ビジネス インテリジェンスとレポート作成のための唯一の信頼できる情報源を提供します。

従来のデータ ウェアハウスは、バッチ指向の処理モデルに基づいて構築されています。 データは、さまざまなソース システムからデータ ウェアハウスに定期的に (通常は毎日または毎週) 抽出、変換、ロード (ETL) されます。 このアプローチでは、リアルタイムの洞察を取得し、ビジネス ニーズに迅速に対応することが困難になります。

今日のペースの速い市場で企業が競争力を維持するには、データ ウェアハウスの最新化が必要です。 リアルタイムのデータ管理については、ストレージ、処理、分析などの分野でのデータ ウェアハウスの最新化を検討してください。

従来のデータ ウェアハウス ソリューションは、リアルタイムで生成される大量のデータを処理できないため、意思決定者に即座に洞察を提供することが困難になります。

データ ウェアハウスを最新化すると、次のような重要な利点が得られます。

リアルタイム データ管理のためにデータ ウェアハウスを最新化するには、データの保存、処理、分析に対処する包括的なアプローチが必要です。

データストレージ。 データ ウェアハウスを最新化するには、組織はデータ ストレージから始める必要があります。 リレーショナル データベース管理システムは、リアルタイムのデータ処理と分析用に最適化されていないため、最新のデータ ウェアハウスには適していません。

それに比べ、分散ファイル システムは拡張性が高く、パフォーマンスを損なうことなく大量のデータを処理できます。 分散ファイル システムにはフォールト トレランスも含まれており、データが常に利用可能でアクセス可能であることが保証されます。

情報処理。 リアルタイム データ管理には、最新のデータ処理ソリューションが必要です。 バッチ指向の処理モデルは、リアルタイムのデータ処理と分析には適していません。

Confluent、Imply、Rockset、DataStax などのリアルタイム データ処理エンジンは、大量のデータを処理し、低遅延のデータ処理と分析を提供します。

分析。 リアルタイム データ管理のもう 1 つのコンポーネントは分析です。 オンライン分析処理ツールは、従来のデータ ウェアハウスのデータを分析しますが、リアルタイムのデータ処理と分析には最適化されていません。

データ ウェアハウスを最新化するプロセスは複雑で困難な場合がありますが、リアルタイムのデータ処理と分析の利点には投資する価値があります。 データのストレージ、処理、分析をカバーする最新化への包括的なアプローチにより、企業はデータ ウェアハウスをデータ管理と分析のための強力なツールに変えることができます。