数据仓库

转换您的数据仓库解决方案

现代企业的风险很高。是时候超越传统的数据仓库解决方案了。获得海量数据容量、无与伦比的性能和操作易用性。

数据仓库的一种新方法

随着数据量似乎无休止地增长,是时候考虑数据仓库的现代方法了。计算和存储利用率低会导致成本高昂的低效率。在不影响性能的情况下扩展存储资源,使数据价值最大化。

转向现代平台

Pure专注于现代数据体验™的分析。Pure加速时间洞察快速“时间到第一个字节”和高吞吐量。在本地部署快速对象存储增加了选择,并通过云原生架构降低了风险。

规模的工作负载

企业工作负载需要灵活性。向数据筒仓说再见吧。来自Pure的分解存储可弹性地扩展为单个高性能数据源。运行多个独立的工作负载并利用按需计算以获得更快的见解。

为地球上的云提供能源

为混合和预置生态系统获得云级电力。凭借业界首个将计算与存储分离的分析数据库解决方案,Vertica和Pure提供了新的简单性和灵活性。

什么是数据仓库?

数据仓库是一种优化的存储系统,用于存储结构化数据,以执行提供及时商业智能(BI)所需的高速SQL查询。从处理高速事务到预测分析,数据仓库作为企业用于BI的事实上的存储标准已经有几十年的历史了。

人们还会问:

1.数据仓库的好处是什么?

数据仓库的好处包括:

  • 整合来自多个不同来源的结构化数据

  • 来自关系数据库的快速分析查询

  • 一个专门的存储解决方案,更便宜的查询和更快的报告

2.数据仓库、数据湖和数据中心:有什么不同?

数据仓库、数据湖和数据中心的区别如下:

  • 数据仓库:用于集成和存储从整个组织的多个非结构化数据源提取的结构化数据的单个存储库。

  • 数据湖:组织内所有结构化和非结构化原始数据源的单一未细化存储库(包括数据仓库)。仍然必须处理数据以提取BI见解。

  • 数据中心:将所有数据(结构化和非结构化)整合到一个中央可访问数据层的单一接口。它与数据仓库的不同之处在于,它还可以处理操作数据;它与数据湖的不同之处在于,它拥有以多种格式提供数据的能力。

3.为什么要将数据仓库合并为数据中心?

数据中心提供简化不同端点集合之间的数据共享所需的数据治理。通过这种方式,数据中心将数据湖和数据仓库合并为单个访问层。数据处理被抽象到数据中心后面,为您的组织提供了一个集中的地方来提取BI见解。

不要轻信我们的话

我们与各行各业的精英合作。

“我们全力以赴,现在所有东西都在Pure Storage阵列上运行。爱游戏ayx双赢彩票我们不再讨论存储是否是性能问题的原因。”

乍得Plemons
数字运营总监

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