Solutions de data warehouse

Data warehouse

Booster les data warehouses et les pipelines d’analytique en streaming

Prenez des décisions ultrarapides à partir de données factuelles en exécutant des pipelines de données adaptés aux data warehouses modernes, aux data lakes et à l’analytique en streaming en temps réel. Profitez des avantages et du modèle économique du cloud, tout en bénéficiant du contrôle et de la cohérence d’un environnement sur site.

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Solutions de data warehouse

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Une nouvelle approche des moteurs d’analytique

La croissance continue des données met en évidence la nécessité d’adopter une toute nouvelle approche des pipelines de l’analytique, qui consiste à désagréger le calcul et le stockage. Faites évoluer vos déploiements d’analytique sans transiger sur les performances pour alimenter la business intelligence et l’analytique en temps réel.

Conteneuriser les pipelines de données modernes

Obtenir plus rapidement des informations stratégiques

Le déploiement rapide du stockage d’objets on-premises offre un choix plus large et réduit les risques grâce à une architecture native cloud. ɫ�ش�ý accélère l’obtention d’informations avec un « time to first byte » rapide et un débit élevé, tout en simplifiant les opérations de stockage pour des déploiements plus aisés.

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Consolider et faire évoluer les charges de travail

Les charges de travail d’entreprise requièrent de la flexibilité. Oubliez les data silos. La désagrégation du stockage par ɫ�ش�ý garantit une évolutivité élastique, grâce à une source de données unique hautement performante. L’exécution des charges de travail peut être séparée, et le calcul à la demande permet d’extraire plus rapidement des informations stratégiques.

Simplifier vos workflows

Concentrez votre attention sur les résultats et les applications, et non sur l’administration complexe de votre infrastructure. Lancez-vous rapidement, mettez en service votre infrastructure facilement au fil de votre évolution et déployez des mises à jour sans interruption, tout cela en profitant d’une expérience semblable à celle du cloud.

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« Avec Vertica sur Pure Storage, nous disposons d'une vue à 360° sur nos clients ainsi que d'outils analytiques rapides et sophistiqués qui nous offrent des insights à foison, pour dynamiser encore plus la réussite de nos clients. »

Chris « CB » Bohn

Ingénieur données principal, Micro Focus

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« À l’ère de l’intelligence, les données constituent notre bien le plus précieux. Ce sont elles qui nous permettent de prendre une longueur d’avance sur nos concurrents. Avec ɫ�ش�ý FlashBlade®, nous disposons d’un système de stockage à la fois fiable, rapide et facile à gérer. »

Calvin Cheng

Directeur des technologies de l’information, KGI Asia Limited

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Gérez les charges de travail de manière plus dynamique et simplifiez les opérations au-delà des clouds publics.

Améliorez l’accessibilité des données et optimisez la valeur de vos données sur site.

Obtenez des informations en temps réel avec la toute première solution de stockage sur site à plusieurs niveaux dédiée au streaming de données.

Ressources consacrées aux data warehouses

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Qu’est-ce qu’un data warehouse ?

Un data warehouse est un système de stockage optimisé pour stocker les données structurées afin d’exécuter très rapidement les requêtes SQL nécessaires et fournir la Business Intelligence (BI) en temps voulu. Du traitement des transactions à haute vitesse à l’analytique prédictive, les data warehouses sont depuis des décennies la norme de stockage de facto utilisée par les entreprises afin d’alimenter leur Business Intelligence.

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Autres questions posées:

1. Quels sont les avantages d’un data warehouse ?

Voici quelques avantages des data warehouses :

Consolidation de données structurées provenant de diverses sources disparates
Requêtes d’analytique rapides grâce aux bases de données relationnelles
Solution de stockage dédiée pour des requêtes moins onéreuses et des rapports plus rapides

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2. Data warehouse, data lake ou data hub Quelle est la différence ?

Les différences entre un data warehouse, un data lake et un data hub sont les suivantes :

Data warehouse : un entrepôt unique pour l’intégration et le stockage de données structurées extraites de diverses sources de données non structurées au sein de l’entreprise.
Lac de données : un entrepôt unique brut contenant toutes les sources de données brutes structurées et non structurées d’une entreprise (y compris les data warehouses). Les données doivent toutefois être traitées afin d’extraire des informations stratégiques de BI.
Data hub : une interface unique qui consolide toutes les données, structurées comme non structurées, dans une couche de données centrale et accessible. La différence avec un data warehouse, c’est qu’un data hub peut aussi prendre en charge les données opérationnelles et contrairement à un data lake, il est capable de fournir des données dans plusieurs formats.

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3. Pourquoi consolider plusieurs data warehouses dans un data hub ?

Le data hub offre la gouvernance de données nécessaire pour rationaliser le partage de données sur un ensemble hétérogène de terminaux. De cette façon, les data hubs consolident les data lakes et les data warehouses en une seule couche d’accès. Le data hub fait abstraction du traitement de données pour que votre entreprise puisse bénéficier d’un emplacement centralisé afin d’extraire les informations stratégiques de BI.

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