Modernizando um data warehouse de verdade

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O armazenamento de dados é um componente crucial do gerenciamento de dados corporativos. No entanto, com a proliferação de big data e do processamento e insights de dados em tempo real, as abordagens tradicionais de armazenamento de dados tornaram-se obsoletas.

Um data warehouse é um repositório centralizado que armazena dados históricos de várias fontes. Ele fornece uma única fonte de verdade para inteligência de negócios e relatórios.

Os data warehouses tradicionais são construídos em um modelo de processamento orientado em lote. Os dados são extraídos, transformados e carregados (ETL) de vários sistemas de origem no data warehouse periodicamente, normalmente diariamente ou semanalmente. Essa abordagem torna desafiador obter insights em tempo real e responder prontamente às necessidades de negócios.

Modernizar um data warehouse é uma necessidade para as empresas permanecerem competitivas no mercado acelerado de hoje. Para gerenciamento de dados em tempo real, explore a modernização de um data warehouse em áreas como armazenamento, processamento e análise.

As soluções tradicionais de armazenamento de dados não conseguem funcionar com o enorme volume de dados gerados em tempo real, dificultando o fornecimento de insights imediatos aos tomadores de decisão.

A modernização de um data warehouse oferece vários benefícios importantes:

Modernizar um data warehouse para gerenciamento de dados em tempo real requer uma abordagem abrangente que aborde o armazenamento, o processamento e a análise de dados.

Armazenamento de dados. Para modernizar um data warehouse, a organização deve começar pelo armazenamento de dados. Os sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional não são otimizados para processamento e análise de dados em tempo real e, portanto, não são adequados para data warehouses modernos.

Em comparação, os sistemas de arquivos distribuídos são altamente escaláveis ​​e podem lidar com grandes volumes de dados sem comprometer o desempenho. Os sistemas de arquivos distribuídos também incluem tolerância a falhas, o que garante que os dados estejam sempre disponíveis e acessíveis.

Processamento de dados. O gerenciamento de dados em tempo real requer uma solução moderna de processamento de dados. Os modelos de processamento orientados em lote não são adequados para processamento e análise de dados em tempo real.

Mecanismos de processamento de dados em tempo real – como Confluent, Imply, Rockset e DataStax – podem lidar com grandes volumes de dados e fornecer processamento e análise de dados de baixa latência.

Análise. O outro componente do gerenciamento de dados em tempo real é a análise. As ferramentas de processamento analítico online analisam dados para data warehouses tradicionais, mas não são otimizadas para processamento e análise de dados em tempo real.

Embora o processo de modernização de um data warehouse possa ser complexo e desafiador, os benefícios do processamento e análise de dados em tempo real valem o investimento. Uma abordagem abrangente à modernização que abrange o armazenamento, o processamento e a análise de dados permite que as empresas transformem o seu armazém de dados numa ferramenta poderosa para gestão e análise de dados.