原創|大數據新聞|編輯:況魚杰|2021-02-20 10:16:02.753|閱讀 215 次
概述:一些組織已經在其商業智能策略中不再使用數據倉庫。 閱讀本文以了解BI數據存儲方法的變化。
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數據倉庫是跨組織的不同應用程序生成并收集到一個地方的數據存儲庫。數據倉庫中的數據通常具有定義的分析目的,并且已經過清理和組織。
由于在存儲庫中對數據進行分類的方式很多年以來,使用數據倉庫進行商業智能已成為一種普遍做法。分析人員更容易收集已經準備好的數據,以收集見解。但是,近年來分析渠道發生了變化。這也造成一些數據團隊開始探索數據倉庫之外的選項。
數據倉庫曾經代表組織的整個數據領域。對于很多公司,情況仍然如此。更常見的是使用混合了私有云和公共云的混合環境,而不是依靠現場數據倉庫來獲得商業智能。隨著公司移動更多數據并構建新的云原生應用程序,這些混合策略也在發生變化。
數字轉型公司SPR Consulting的客戶堅持將所有內容保存在私有云中,但該公司花費了數百萬美元來構建他們認為可能需要的一切。SPR的首席架構師Erik Gfesser表示:“有趣的是,有些客戶將如何以成本為借口(而不是遷移到公共云),但是如果您真的看一下,您會付出更多。”
Gfesser說,組織在研究如何收取公共云費用,但他們并不總是考慮所有因素,例如每分鐘AWS成本是多少。
公共云現在具有用于集成本地和云數據的服務。云供應商希望在其云中擁有盡可能多的客戶數據,以便他們可以向這些客戶出售其他服務。客戶不僅從數據和分析存儲在云中,而且還受益于利用機器學習等新服務的優勢,從而獲得競爭優勢,他們也從中受益。
軟件開發公司Kopis的BI負責人兼首席運營官Kevin Wentzel表示:“最適合您的架構是一種能夠及時可靠地生成所需信息,可擴展且安全的架構。 “有些組織只需要每晚刷新一次,或者可以等待兩分鐘才能運行報告,而其他組織則需要近實時的可見性和不到10秒的可視化更新。”
AWS咨詢公司Pilotcore Systems的創始人兼首席解決方案架構師Nelson Ford表示,其他考慮因素包括成本,安全性,可伸縮性,耐用性,高可用性以及易于使用和維護。
這并不是說用于商業智能的數據倉庫并不重要。問題在于收集,存儲和分析的數據量呈爆炸性增長,而傳統的體系結構跟不上。沒有任何IT部門會為設備和人員配備無限的預算,而內部管理所有事情最終將變得笨拙且不必要地昂貴。
Nelson Ford說:“由于與在物理服務器上構建,維護,保護和擴展大數據存儲和分析相關的高成本和風險,本地數據中心在BI中的作用正在逐漸減弱。” “存儲成本很高,硬件可能會-最終會失敗-,維護和安全性需要專門的技能和持續的關注。”
在混合云模型中,可以使用基于云的工具(例如Amazon QuickSight)或ETL工具(例如AWS Glue)來分析本地數據。許多組織已經采用數據湖來應對數據的數量,種類和速度,而不是使用數據倉庫進行商業智能。
Kevin Wentzel說:“傳統數據倉庫和數據湖之間的區別在于,必須在加載數據之前定義所有內容。” “數據湖中沒有負載。您正在定義如何在已經存在的數據之上解釋該數據。”
與其根據公司要回答的問題建立數據倉庫,不如將數據湖用于數據探索。然后是第三方數據。公司希望能夠訪問所需的數據,無論它們位于何處。
Qlik首席數據官Joe DosSantos說:“組織需要考慮如何設計和實現數據管道,以便為BI提供最新的和上下文感知的數據。”
數據倉庫并不是改變分析渠道以提供更好的數據和見解的唯一方法。
DosSantos說:“組織正在應用各種技術,例如變更數據捕獲,數據目錄和數據編排層,以確保來自各種來源的數據在進行任何分析之前都經過審查,管理和信任。”
在考慮數據倉庫在商業智能中的作用時,考慮分析平臺的位置也很重要。商業智能供應商提供本地和SaaS選項。
供應商經常鼓勵客戶采用其產品的SaaS版本,因為云遷移已成事實,但更重要的是,它往往對供應商和客戶來說是雙贏的。一些SaaS供應商甚至在基于云的部署中包括數據倉庫。
DosSantos說:“除非您在一個嚴格的數據法規行業中運作,而該行業法規限制了您利用云進行分析的能力,否則沒有新客戶不應利用SaaS的理由。” “這使您可以避免硬件和運營管理的麻煩,并且SaaS可以在幾分鐘內啟動并運行,而不是大多數本地解決方案所需的數周和數月。”
對于現有客戶,何時遷移到SaaS取決于客戶的業務需求和數據策略。遷移可能包括一個混合步驟,其中一些分析在內部運行,而某些分析在SaaS產品中運行。
“如果客戶愿意,可以將內部部署作為私有云的一部分,但是說實話,如果他們正在使用云,即使是在私有模型中,SaaS在滿足您希望的可擴展性和節省成本方面也更具意義。借助云模型實現。” DosSantos說。
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