Pourquoi décharger l'analyse dans un entrepôt de données ?
Modern businesses are fueled by data. The insights that your data brings are what power decision-making, enable you to optimize business processes, and respond to changing market conditions. The organizations that have data and manage it well excel. Those who lack data or struggle to harvest actionable insights from their data have a tougher time.
One of the most significant challenges IT has as the stewards of company data is striking a balance between high-performance real-time data processing of individual business processes and the deep/enterprise-scale analytics required for solving the company’s biggest problems. By offloading analytics from Online Transaction Processing (OLTP) systems into a cloud data warehouse like the Actian Data Platform, your company can achieve both objectives at the same time.
Soutenir la de haute performance de vos systèmes d'entreprise
Les systèmes OLTP sont vos systèmes transactionnels, c'est-à-dire les outils avec lesquels vos employés, partenaires et clients interagissent dans le cadre de leurs activités quotidiennes. Ces systèmes sont optimisés pour le traitement des données en temps réel (comme il se doit). Tout impact sur les performances a une incidence directe sur les temps de cycle de vos processus et sur la productivité de vos employés. Chaque nouvelle transaction commerciale génère davantage de données.
Lorsque la taille de votre base de données OLTP augmente, les applications qui s'y exécutent commencent à ralentir. L'ajout d'une charge analytique au traitement transactionnel aggrave encore le problème. Le maintien d'un système d'entreprise performant nécessite un réglage actif et continu du système OLTP afin d'éliminer toutes les activités non essentielles. Une technique clé employée par les équipes informatiques consiste à décharger le traitement analytique dans un entrepôt de données, libérant ainsi la capacité de calcul du système OLTP, de sorte que le logiciel d'entreprise dispose de plus de ressources système dans lesquelles puiser.
Tirer parti de la capture des données de changement pour l'analyses des données en temps réel
La capture des données de changement est une fonction d'analyse disponible dans presque toutes les bases de données, mais elle est surtout utilisée pour alimenter les entrepôts de données. Cette fonction permet de surveiller les changements dans vos données transactionnelles qui peuvent correspondre à des événements commerciaux représentant des opportunités ou des menaces pour votre entreprise. Certains changements dans les transactions commerciales sont positifs, par exemple une augmentation progressive de la valeur des transactions de vente. D'autres changements sont négatifs, comme une baisse soudaine du nombre d'utilisateurs connectés à votre site web. La saisie des données de changement peut vous aider à comprendre quand quelque chose ne va pas, afin que vous puissiez évaluer l'impact et déterminer si des mesures correctives sont nécessaires.
L'exécution d'opérations de capture de données de modification sur des systèmes OLTP peut s'avérer problématique. La surcharge qu'elle impose au système doit être surveillée afin de minimiser l'impact sur les performances de vos systèmes d'entreprise. La capture des données de changement est particulièrement utile pour analyser les tendances à partir d'ensembles de données plus importants. Si vous disposez d'une bonne gestion de l'archivage des journaux, les surcharges de performance peuvent être limitées. Il est donc logique d'utiliser la capture des données de changement pour alimenter votre système d'entrepôt de données avec des données opérationnelles en temps quasi réel.
Prolonger la durée de vie utile de vos systèmes d'entreprise
Les systèmes d'entreprise tels que les progiciels de gestion intégrés (ERP), les systèmes de gestion de la relation client (CRM), les systèmes de gestion des ressources humaines (HRM), les systèmes de gestion des services informatiques (ITSM) et les systèmes de commerce électronique sont coûteux à installer, mais perturbent l'activité de l'entreprise lorsqu'il faut les remplacer. Si les systèmes que vous utilisez aujourd'hui fonctionnent sur site dans votre centre de données, les mises à niveau de l'infrastructure matérielle pour augmenter la capacité de calcul peuvent nécessiter de nouvelles dépenses d'investissement et/ou une migration vers le nuage. Le transfert des données analytiques de ces systèmes vers un entrepôt de données peut vous aider à prolonger le fonctionnement de ces systèmes avec les ressources existantes, ce qui permet de retarder l'impact des mises à niveau des systèmes.
Au cours des prochaines années, de nouvelles solutions de systèmes d'entreprise, natives du cloud, intégrant Fonctionnalités d'intelligence artificielle (IA) et offrant support améliorée streaming , devraient faire leur apparition sur le marché, créant ainsi une occasion propice à la mise à niveau. Prolonger la durée de vie de vos systèmes existants offre à votre entreprise la flexibilité nécessaire pour attendre les nouvelles fonctionnalités qui seront bientôt disponibles et surfer sur la prochaine vague de technologies émergentes, afin de maximiser le retour sur investissement de vos projets de mise à niveau.
Offloading analytics from your OLTP system into a data warehouse is a smart IT decision. It helps keep your business systems running faster, gives you the real-time data insights you need for agile decision-making, and extends the useful lifespan of your existing systems, so you capture the next wave of technology innovations that are just over the horizon. Actian Analytics AI Platform can help. As a data warehouse solution, the Actian Analytics AI Platform can run on-premises, in the cloud, or even as a hybrid, split across different environments, giving you the analytics capabilities and scale that you will need to manage your company’s data successfully.
To learn more, visit Actian Analytics AI Platform.
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