Datenarchitektur

Haben Sie Angst, den "Deckel" der Cloud zu öffnen?

Actian Germany GmbH

April 23, 2020

actian lüftet das Geheimnis der Cloud

Die Öffnung der Box

Wie bei der Büchse der Pandora kann es zu spät sein, die Richtung zu ändern, sobald der Deckel der Cloud geöffnet wird und Sie feststellen, dass das glänzende neue Objekt im Inneren vielleicht nicht das bietet, was Sie von Ihrer Investition in die Technologie erwartet haben. So ist es auch bei vielen neuen und sich entwickelnden Data Warehouse Cloud , die wichtige Geschäftsanalysen und Cloud unterstützen.

Lehren aus den neuen Technologieboxen

Basierend auf meiner mehr als 25-jährigen Erfahrung in der Unterstützung vieler, vieler Unternehmen beim kennenlernen, Evaluieren, Einführen und Integrieren neuer Technologien, sind die neuesten Cloud , die heute zum De-facto-Standard geworden sind, nicht das, was sie zu sein scheinen. Bevor Sie den Deckel heben, sollten Sie kennenlernen vor dem Kauf gründlich kennenlernen . Allzu oft befolgen wir als Technologie- oder Unternehmensführer den Rat von Verkäufern, das neue, glänzende Objekt anzunehmen, das sich nur von dem unterscheidet, was wir heute haben. Da wir nicht wissen, wie die Technologie funktionieren wird oder wie viel sie langfristig kosten wird, überstürzen wir den Kauf. Wenn die Technologie dann nicht mit minimalem Aufwand und Kosten ausgetauscht werden kann, sind wir auf sie angewiesen.

Testfahrt und Extrapolation

Die meisten von uns kaufen kein Auto, ohne vorher eine Probefahrt gemacht zu haben und einen zertifizierten Mechaniker zu beauftragen, den "Deckel" zu heben und sicherzustellen, dass unser Kauf unsere kurz- und langfristigen Transportbedürfnisse erfüllt. Bei der Cloud ist dies über den üblichen Proof of Concept (POC) hinaus, der in der Regel in Umfang und Größe begrenzt ist, nicht immer möglich. Was können Sie also tun? Stellen Sie die Technologie des Data-Warehouse-as-a-Service-Anbieters in Frage und heben Sie den Deckel", um die tatsächliche Leistung und die Kosten besser zu verstehen, in großem Maßstab. Dabei geht es nicht um den Umfang, den der potenzielle Anbieter für eine POC anbietet, sondern um den Umfang, der für die Wachstumsanforderungen Ihres Unternehmens repräsentativer wäre. Führen Sie auch einige Ihrer eigenen extrapolierten Modelle unter Verwendung der Preis- und Leistungsmodelle des Anbieters durch, um zu sehen, ob diese vergleichbar sind.

Machen Sie Ihre Hausaufgaben

Immer mehr Unternehmen stellen fest, dass die von ihnen eingesetzte Cloud im Einstiegsbereich hervorragende Leistungen erbringt. Sobald jedoch die Analyseanforderungen mit mehr Daten und mehr gleichzeitigen Nutzern (Datenwissenschaftler, Geschäftsanalysten, Echtzeit-Entscheidungsfindung und verbundene Daten ) drastisch ansteigen, lässt die Leistung deutlich nach und die Kosten steigen exponentiell an. Vor dem Kauf sollten Sie Ihre Hausaufgaben machen und jede Cloud Data-Warehouse-Technologie unter die Lupe nehmen. Stellen Sie schwierige Fragen und modellieren Sie Ihre Anforderungen im großen Maßstab. Sie möchten nicht in einer Büchse der Pandora mit hohen Kosten und geringerer Leistung stecken bleiben! Wir freuen uns, Ihre Fragen zu beantworten. Warum werfen Sie nicht einen Blick auf das hybride Cloud und sehen, wie es im Vergleich zu unseren Wettbewerbern abschneidet?

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Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.