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数据仓库

过渡数据仓库解决方案

现代企业的股份很高。现在是超越传统数据仓库解决方案的时候了。获得大量数据容量,无与伦比的性能和操作易用性。

数据仓库的一种新方法

随着数据量的不断增长,是时候考虑数据仓库的现代方法了。未充分利用的计算和存储可能导致成本高昂的效率低下。在不影响性能的前提下,对存储资源进行规模调整,以最大化数据的价值。

转移到现代平台

纯粹的带来专注于现代数据体验™到分析。纯粹加速时间才能快速地欣赏到快速“第一个字节”和高吞吐量。部署Fast Object Storage On-Premises会增加选择并通过云原生架构降低风险。

规模工作量

企业工作负载需求灵活性。告别数据孤岛。从纯尺度分解存储作为单个高性能数据来源。运行多个孤立的工作负载并利用按需计算,以便更快的洞察力。

为地球上的云提供能量

获取混合动力和预估的生态系统的云级功率。与业界的第一个分析数据库解决方案分开从存储空间内的环境,Vertica和Pure提供新的简单性和灵活性。

什么是数据仓库?

数据仓库是用于存储结构化数据的存储系统,以执行提供及时商业智能所需的高速SQL查询(BI)。从加工高速交易到预测分析,数据仓库有数十年的历史,作为企业使用的事实上的存储标准来为BI提供动力。

人们也问:

1。数据仓库有哪些好处?

数据仓库的好处包括:

  • 从多个不同源的结构化数据的整合

  • 关系数据库的快速分析查询

  • 用于更便宜的查询和更快的报告的专用存储解决方案

2。数据仓库与数据湖与数据集线器:有什么区别?

数据仓库,数据湖泊和数据集线器之间的差异如下:

  • 数据仓库:用于集成和存储从组织中的多个非结构化数据源中拉动的结构化数据的单个存储库。

  • 数据湖:组织内的所有结构化和非结构化原始数据源的单个未精制存储库(包括数据仓库)。仍必须处理数据以提取双洞察力。

  • 数据集线器:单个接口,可将所有数据整合到结构化和非结构化为中央可访问数据层。它与数据仓库不同,因为它还可以处理操作数据,并且通过拥有以多种格式服务数据的能力来实现来自数据湖的不同。

3.为什么将您的数据仓库整合到数据集线器中?

数据集线器提供了简化数据共享之间的数据共享所需的数据治理。以这种方式,数据集线器将数据湖泊和数据仓库整合到单个访问层中。数据处理在数据集线器后面抽象,使您组织成为提取双洞察力的集中处。

不要把我们的话语带来它

我们在所有行业中最好地工作。

“我们全力以赴,现在一切都在纯粹的存储阵列上运行。爱游戏ayx双赢彩票我们不再有讨论储存是否是任何性能问题的原因。“

乍得普朗斯
数字运营总监

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