利用数据虚拟化来建立一个现代数据系统-bt365平台app

在数据驱动的组织中，创建旨在支持当前和未来需求的现代数据平台至关重要. bt365平台app领导者需要快速访问数据，并信任数据的准确性，以便做出更好的决策.

随着组织的成长和发展, 许多人发现，在不断增长的数字和消费者数据中，需要更复杂的分析. 但是，大多数遗留数据架构都没有统一的数据模型, 它们被硬连接到不支持自助分析的特定BI工具.

实现这种所需的敏捷性的最大障碍之一是数据集成不佳, 这导致了五个关键挑战:

无法支持逻辑数据仓库架构来支持高级分析
不可靠数据即服务(DaaS)实现
在整个企业中创建不一致的临时模型开发
对云、本地和混合数据架构设计的限制
大数据实现中的竖井

除了, 许多组织缺乏在不同数据源上实现可信bt365平台app视图所需的专业知识, 抑制了他们在追求商业目标时凝聚行动的能力. 应对这些挑战的一个解决方案是利用数据虚拟化.

使用数据虚拟化改善数据访问

数据虚拟化是一种逻辑数据层，它集成了跨不同系统(不管数据格式如何)的所有企业数据, 位置, 或延迟), bt365平台统一的数据，以实现集中的安全性和治理, 并将其实时交付给bt365平台app用户. 它提供了一个集中的, 编目的安全层, 搜索, 发现和bt365平台统一数据及其关系. 随着bt365平台app用户深入到报表中, 数据虚拟化从底层源系统获取数据.

帮助支持拥有大量数据的组织的关键bt365平台app需求, 小天狼星已经和迪诺多搭档了, 数据虚拟化的领导者, 将最先进的专业服务与业界最先进的数据虚拟化平台相结合，简化数据访问.

Sirius和Denodo利用数据虚拟化来使遗留系统现代化, 像传统的数据仓库一样, 通过将数据卸载到云，使它们能够轻松伸缩, 例如, 而不需要替换这些关键系统或撕毁现有bt365平台app流程.

Denodo是如何工作的?

Denodo平台位于数据消费者和实际数据源之间的一层. 平台不包含任何数据, 只有每个源所需要的访问信息, 是什么使消费者免受这种复杂性的影响. 通过向数据使用者提供单一的虚拟数据层，提供跨多个不同数据源的实时视图, 数据使用者可以跨异构数据源访问真实情况的单一版本并进行查询，而无需了解它们的不同需求.

使用dendo平台, 可以相对较快地添加新的源, 包括云或大数据等新兴数据存储架构. 因为Denodo平台支持各种传统数据源和现代数据源, 它使数据基础设施现代化，而不强迫组织替换现有的投资, 包括传统的数据仓库, 数据集市, 或ETL流程.

公司获得了真相的单一视图，并获得了bt365平台安全性和治理协议的单一点，同时将所有源数据保留在原始位置. 甚至当源数据被移动时, 数据虚拟化层代表用户和任何消费应用程序bt365平台这种复杂性, 提供对集成数据的实时访问，而不考虑其位置.

使用Denodo的好处:

结合web，提供企业信息的全景图, 云, 流媒体, 和结构化数据
让bt365平台在6个月内实现ROI，并灵活地适应不可预见的变化
在资源和技术方面降低了80%的集成成本
实现实时集成和数据访问，支持更快的bt365平台app决策
将6到12个月的ETL项目时间线减少到3到6周

建立自助分析的途径

Sirius可以帮助企业解决数据访问的缺陷，从而实现统一的数据环境和数据模型, 启用自助分析的核心方面是什么. 通过使用Denodo数据虚拟化软件虚拟地统一您的数据, 您可以大大加快启用自助分析的时间. Sirius参考架构允许您通过连接到适当的数据源来统一数据.

Denodo和Sirius解决方案的主要特点:

它不需要大量的数据工程
BI包可以被移植到dendo，并扩展到其他BI工具
无需数据工程即可连接到外部数据源
分析师可以使用中等的技术技能创建自己的数据集
使数据共享
在平均不到3个月的时间内实现自助分析

查看此解决方案如何工作的示例, 查看下面的“Exhibit A”示例参考架构, 它将使用Denodo的数据与来自雪花数据云和IBM云包数据(Netezza Performance Server)的数据统一起来，以打破壁垒并允许通过任何可用的BI工具进行数据访问. 这种体系结构使以前专属于Cognos的数据可以从Tableau访问，反之亦然.

附录A:自助分析的示例参考架构

一起工作, Sirius和Denodo使公司能够克服数据挑战，获得灵活响应快速变化的bt365平台app需求的灵活性.