Datenarchitektur

Data Warehouse-Modernisierung überdenken

Actian Germany GmbH

30. Juli 2019

Datenumwandlung

Data Warehouse-Modernisierung

Klingt wie ein Kinderspiel. Verschieben Sie Ihr Netezza-, Teradata- oder Exadata-Data-Warehouse, das wahrscheinlich auf veralteter, proprietärer Hardware läuft, in ein glänzendes neues System, das in der Cloud läuft, nur einen Bruchteil dessen kostet, was Sie vorher bezahlt haben, und das wie ein Lichtschalter ein- und ausgeschaltet werden kann.

Ist es so einfach? So einfach? Diskutieren wir...

Projekte zur Modernisierung von Data Warehouses gibt es in vielen Varianten. Bei einigen handelt es sich um einfache Datenbank-Upgrades oder Anpassungen der Datenmodelle. Andere sind ehrgeiziger, wie die Neugestaltung der primären Datenplattform Ihres Unternehmens. Die Modernisierung kann die Integration bisher ungenutzter Funktionen beinhalten, wie z. B. vektorisierte Verarbeitung, spaltenbasierte in-memory in Echtzeit, datenbankinterne Algorithmen oder SPARK-basierte KI/ML-Analysen. Darüber hinaus bieten die heutigen Cloud der nächsten Generation aufgrund ihres elastischen Pay-as-you-go-Verbrauchsmodells eine noch nie dagewesene Wirtschaftlichkeit. Zunehmend kann die Modernisierung alle oben genannten Aspekte umfassen, um neue Datenquellen wie soziale, mobile und IoT zu berücksichtigen.

Meinen vollständigen Artikel können Sie hier lesen.

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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.