数据仓库

大数据时代已经来临,伴随着一张张照片的上传,一次次鼠标的点击和GPS定位过程,数据也随之创建,今天85%的数据由传感器和设备自动生成。无需置疑,深入分析大数据产生的洞察力能促使我们革命性的改变用户体验,发现新的商业机会和重构商业模式。而问题是您的IT系统已经准备好迎接大数据的挑战了么?

大数据数据仓库解决方案

深圳大数据
深圳大数据
深圳大数据现代数据库允许用新的方式探索您的数据

强大的数据库是获得大数据洞察力的基石

如何整合数据以提供更深入的见解?
深圳大数据帮助您整合 Hadoop 和您的核心数据库,通过数据可视化技术
将非结构化数据和结构化数据带入现实生活。

整合结构化关系数据与非关系数据

当今,各个企业都会收集网络日志、传感器数据、社会舆论和设备等非关系数据源,以从中获得更深入的洞察力并增强竞争优势。将关系数据提取并清理到中央存储库的传统策略需要适应这个崭新的数据时代。深圳大数据的现代数据仓库解决方案可以适应 Hadoop等新的存储技术,让数据在关系仓库和Hadoop群集之间实现整合。

任意数量、速度和种类的数据

传统的结构化关系数据仓库在设计上绝对无法应对爆炸式数据增长、半结构化和非结构化数据类型,以及更快的数据处理速度。深圳大数据的现代数据仓库解决方案将传统数据仓库与非关系数据进行集成—从而可以处理各种规模和类型的数据,并提供实时性能。

通过现代数据仓库来实现
数据的扩充性

我们现代企业的IT系统基本上是建立在IOE(IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储)+Cisco模型基础上的,这样的模型是Scale-UP型的架构,在解决既定模型下一定数据量的业务流程是适配的,但如果是大数据时代,很快会面临成本、技术和商业模式的问题。深圳大数据数据仓库可以让您自由扩充您的数据,您可以通过在现有基础结构中逐渐增加节点从数十 TB 字节扩展至数 PB 字节。