数据仓库是专用于获取、存储和处理大量信息的平台。在30年前,当我开始设计数据仓库时,最初的推动力是提高操作系统的性能–通过将报告工作负载转移到单独的平台。
随着报告系统不断成熟,用户意识到他们能够使用新环境将原始数据转换为可操作的见解,以供业务人员使用以做出更好的决策。从一线部门到执行团队,所有级别的业务人员都可利用信息来提高组织效率。
现在,大数据平台的使用范围包括车间机器人访问现代数据仓库以改善其机器人动作,到日常工作中业务人员使用越来越智能的分析工具。
为什么要考虑数据仓库?
现代数据仓库可帮助提高商业智能,主要通过提高数据质量和一致性、允许用户更好地理解数据的含义、促进数据驱动的文化,并促进历史智能和预测功能。
在开始评估不同平台之前,重要的是了解不同类型的大数据部署。现代数据仓库只是满足企业需求的众多平台选项之一。
选择满足你需求的数据仓库
各种规模的供应商都在试图利用企业对商业智能的兴趣赚钱,他们向IT社区提供大量的大数据产品。在这个竞争激烈的市场,所有现代数据仓库平台供应商都被迫加快发布新产品以及增强现有产品。
我们会看到,这些竞争对手经常发布功能,以扩展其产品的管理、数据集成、元数据管理、分析和信息治理功能。最新趋势是AI和机器学习增强工具,可帮助员工收集、准备和分析大数据并分享业务见解。
为了正确地为其企业选择和部署最合适的大数据平台,IT部门必须对竞争产品进行全方位的对比分析。由于云计算和内部部署架构以及数据基础架构的组合种类繁多,因此评估团队需要扩展其分析范围,以包括现代数据仓库生态系统。
评估团队不仅需要了解现代数据仓库产品,而且团队成员还必须学习该产品的基础架构的复杂性。选择正确的大型数据存储生态系统对于存储和处理大型数据的任何应用程序的成功至关重要,该生态系统包括类型、平台、服务器、存储架构、现场或云基础架构,数据存储和辅助工具集。
数据仓库评估技巧
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