Die echte Modernisierung eines Data Warehouse

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Data Warehousing ist ein entscheidender Bestandteil des Unternehmensdatenmanagements. Mit der Verbreitung von Big Data und Echtzeit-Datenverarbeitung und -Erkenntnissen sind traditionelle Data-Warehousing-Ansätze jedoch obsolet geworden.

Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, das historische Daten aus verschiedenen Quellen speichert. Es bietet eine zentrale Informationsquelle für Business Intelligence und Reporting.

Herkömmliche Data Warehouses basieren auf einem stapelorientierten Verarbeitungsmodell. Daten werden regelmäßig, typischerweise täglich oder wöchentlich, aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert, transformiert und in das Data Warehouse geladen (ETL). Dieser Ansatz macht es schwierig, Einblicke in Echtzeit zu erhalten und umgehend auf Geschäftsanforderungen zu reagieren.

Die Modernisierung eines Data Warehouse ist für Unternehmen eine Notwendigkeit, um auf dem schnelllebigen Markt von heute wettbewerbsfähig zu bleiben. Erkunden Sie für die Datenverwaltung in Echtzeit die Modernisierung eines Data Warehouse in Bereichen wie Speicherung, Verarbeitung und Analyse.

Herkömmliche Data-Warehousing-Lösungen können mit den riesigen Datenmengen, die in Echtzeit generiert werden, nicht umgehen, was es schwierig macht, Entscheidungsträgern sofortige Erkenntnisse zu liefern.

Die Modernisierung eines Data Warehouse bietet mehrere entscheidende Vorteile:

Die Modernisierung eines Data Warehouse für die Datenverwaltung in Echtzeit erfordert einen umfassenden Ansatz, der sich mit der Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse befasst.

Datenspeicher. Um ein Data Warehouse zu modernisieren, muss die Organisation mit der Datenspeicherung beginnen. Relationale Datenbankverwaltungssysteme sind nicht für die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit optimiert und eignen sich daher nicht für moderne Data Warehouses.

Im Vergleich dazu sind verteilte Dateisysteme hoch skalierbar und können große Datenmengen ohne Leistungseinbußen verarbeiten. Verteilte Dateisysteme verfügen außerdem über Fehlertoleranz, die sicherstellt, dass Daten immer verfügbar und zugänglich sind.

Datenverarbeitung. Echtzeit-Datenmanagement erfordert eine moderne Datenverarbeitungslösung. Batch-orientierte Verarbeitungsmodelle sind nicht für die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit geeignet.

Echtzeit-Datenverarbeitungs-Engines – wie Confluent, Imply, Rockset und DataStax – können riesige Datenmengen verarbeiten und bieten eine Datenverarbeitung und -analyse mit geringer Latenz.

Analytik. Die andere Komponente des Echtzeit-Datenmanagements ist die Analyse. Online-Tools zur analytischen Verarbeitung analysieren Daten für herkömmliche Data Warehouses, sind jedoch nicht für die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit optimiert.

Auch wenn der Prozess der Modernisierung eines Data Warehouse komplex und herausfordernd sein kann, sind die Vorteile der Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit die Investition wert. Ein umfassender Modernisierungsansatz, der die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse umfasst, ermöglicht es Unternehmen, ihr Data Warehouse in ein leistungsstarkes Tool für Datenmanagement und -analyse zu verwandeln.