Integrar datos grandes con el almacén de datos tradicional
Mientras que los mundos de grandes datos y el almacén de datos tradicional se cruzan, es poco probable que fusionar en cualquier momento pronto. Piense en un almacén de datos como un sistema de registro para la inteligencia de negocios, como una gestión de relaciones con clientes (CRM) o el sistema de contabilidad. Estos sistemas son muy estructurado y optimizado para propósitos específicos. Además, estos sistemas de registro tienden a ser altamente centralizada.
El diagrama muestra un enfoque típico de los flujos de datos con almacenes y marts:
Organizaciones inevitablemente seguirá utilizando almacenes de datos para gestionar el tipo de datos estructurada y operativa que caracteriza a los sistemas de registro. Estos almacenes de datos aún proporcionarán los analistas de negocio con la capacidad de analizar los datos clave, tendencias, y así sucesivamente. Sin embargo, la llegada de grandes datos es a la vez un reto el papel del almacén de datos y proporcionar un enfoque complementario.
Piense en la relación entre el almacén de datos y datos grandes como la fusión para convertirse en una estructura híbrida. En este modelo híbrido, los datos de funcionamiento optimizado altamente estructurada permanece en el almacén de datos estrictamente controlado, mientras que los datos que se altamente distribuida y sujeta a cambios en tiempo real es controlado por un (NoSQL o similar) la infraestructura Hadoop-basado.
Es inevitable que los datos operativos y estructuradas tendrán que interactuar en el mundo de los grandes datos, donde las fuentes de información tienen no (necesariamente) sido limpiados o perfilada. Cada vez más, las organizaciones están entendiendo que tienen un requisito de negocio para poder combinar los almacenes de datos tradicionales con sus fuentes de datos históricos negocio con fuentes de datos grandes menos estructurados y examinados. Un enfoque híbrido apoyar las fuentes de datos tradicionales y grandes puede ayudar a lograr estos objetivos de negocio.
-
La modernización del almacén de datos con Hadoop -
Hadoop como un motor de pre-procesamiento de datos -
Análisis de datos grandes y el almacén de datos -
Extracción de los datos, el movimiento y la carga de data warehouse suprema -
Mercados de datos proceden de un almacén de datos -
Fuentes de datos y herramientas de inteligencia de negocios para almacenamiento de datos suprema
El almacenamiento de datos: una definición de trabajo Así que, ¿qué es un almacén de datos? En un sentido literal, se describe correctamente a través de las definiciones específicas de las dos palabras que componen el término:Datos: Datos e información acerca de algoAlmacén: Una ubicación o…
Almacén de datos: fuentes de datos fuente Un almacén de datos es, por su propia naturaleza, un almacén de datos física distribuida. Distribución de sus activos de información ayuda en el rendimiento y la facilidad de uso a través de sistemas y en toda la empresa. Hacer este nivel de…
El almacenamiento de datos: ¿qué es un activo de datos? LA almacén de datos es una casa para sus datos de alto valor, o los activos de datos, que se origina en otras aplicaciones corporativas, como la que su empresa utiliza para cumplir con los pedidos de los clientes para sus productos, o alguna fuente…
Asegúrese de que sus implementaciones son únicos No hay dos implementaciones de almacenamiento de datos son exactamente iguales. Un almacén de datos se compone de muchos componentes diferentes, cada uno de los cuales se pueden implementar en varios (quizá muchas) formas. Estos componentes…
Cómo determinar el tamaño de su almacén de datos Un error común que los aficionados al almacén muchos retención de datos es que la única buena data warehouse es un almacén de datos grande -un enorme gran almacén de datos. Muchas personas incluso toman la postura de que a menos que tengan…
Capa 4 de la pila de datos grande: almacenes de datos analíticos El almacén de datos, la capa 4 de la pila de datos grande, y su compañero de la despensa de datos, han sido durante mucho tiempo las técnicas primarias que las organizaciones utilizan para optimizar los datos para ayudar a los tomadores de…
La creación de estructuras de datos grandes y manejables Como la computación se movió en el mercado comercial, los datos se almacenan en archivos planos que impusieron ninguna estructura. Hoy en día, los grandes datos requiere estructuras de datos manejables. Cuando las empresas necesitan para llegar a…
La evolución de los modelos de despliegue en la era de los grandes datos Con la llegada de grandes volúmenes de datos, los modelos de implementación para la gestión de datos están cambiando. El almacén de datos tradicional se lleva a cabo normalmente en un solo sistema, grande dentro del centro de datos. Los costes…
El futuro de los almacenes de datos en la era de los grandes datos El mercado de almacenamiento de datos de hecho ha empezado a cambiar y evolucionar con la llegada de grandes datos. En el pasado, simplemente no era económico para las empresas a almacenar la cantidad masiva de datos de un gran número de sistemas…
Mejores prácticas para la gran integración de datos Muchas empresas están explorando problemas de datos grandes y dar con algunas soluciones innovadoras. Ahora es el momento de prestar atención a algunos mejores prácticas, o principios básicos, que serán muy útiles a medida que comienza su…
Definición de los grandes datos: el volumen, la velocidad, y la variedad Big Data permite a las organizaciones almacenar, gestionar y manipular grandes cantidades de datos dispares a la velocidad adecuada y en el momento adecuado. Para obtener los conocimientos adecuados, grandes datos se suelen dividirse por tres…
Cómo priorizar gran calidad de los datos Conseguir la perspectiva correcta sobre calidad de los datos puede ser muy difícil en el mundo de los grandes datos. Con la mayoría de las fuentes de datos grandes, es necesario asumir que se está trabajando con datos que no está limpio. De…