Что такое виртуализация данных?

Делает запросы к нескольким источникам данных быстрым и легким без перемещения ваших данных. IBM Cloud Pak for Data предоставляет все преимущества виртуализации данных и помогает вам лучше управлять своими данными.

Виртуализация данных

Интеграция больших данных является сложной задачей

Сегодняшние компании ищут лучший способ обработки больших данных. Каждый день создается 2,5 квинтиллиона байтов данных. К 2020 году эксперты прогнозируют десятикратный взрыв до 44 зетабайт (или 44 триллиона гигабайт).

Большие данные равняются большому бизнесу, но многие компании не открывают ценность, которую они хотели бы получить от своих данных. Большинство из них изо всех сил пытаются управлять в среднем 33 уникальными источниками данных, которые различаются по структуре и типу и часто оказываются в ловушке в хранилищах данных, которые трудно найти и получить к ним доступ.

Что такое виртуализация данных?

В течение десятилетий компании пытались разбить бункеры, копируя данные из разных операционных систем в центральные хранилища данных для анализа, такие как витрины данных, хранилища данных и озера данных. Это дорого и подвержено ошибкам.

Виртуализация данных позволяет запрашивать данные во многих системах без необходимости копировать и реплицировать данные, что снижает затраты. Это также может упростить вашу аналитику и сделать ее более актуальной и точной, поскольку вы запрашиваете самые последние данные у ее источника.

Устранить бункеры данных (289 КБ)

Почему IBM Cloud Pak для данных?

Доступ к текущим данным

Получайте всегда актуальную аналитику по распределенным источникам данных без необходимости хранить данные вне вашего центра обработки данных. Воспользуйтесь единым хранилищем данных, где ваши приложения SQL могут подключаться и запускаться.

Беспрецедентная скорость

Использование сетевых устройств для получения полиномиальной обработки. Автоматически самоорганизуйте свои узлы данных в совместную сеть для эффективности вычислений. Определите созвездия с большими или маленькими источниками данных.

Безопасность и конфиденциальность

Данные не кэшируются в облаке или на других устройствах. Учетные данные для ваших личных баз данных хранятся в зашифрованном виде на локальном устройстве и являются частными для этого устройства.

Гибкость

IBM Cloud ™ Pak for Data поддерживает несколько языков запросов приложений (SQL, языки хранимых процедур, R и Python) и источники данных, такие как Cloudera Impala, IBM Db2®, Db2 Event Store, IBM Informix®, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server и Teradata.

Простота использования

Воспользуйтесь преимуществами единой веб-консоли с интерактивным интерфейсом для запроса данных, управления пользователями и визуализации созвездий узлов данных. Оптимизация системы автоматизирована с помощью машинного обучения и адаптивных алгоритмов.

Промышленное использование виртуализации данных

Анализ соответствия в финансовых отделениях

Для финансовых учреждений быстрый поиск и остановка несоответствующих транзакций может оказать положительное влияние на их итоги. Благодаря виртуализации данных учреждениям не нужно перемещать свои данные в центральный центр обработки данных или в облако для обработки и анализа. Запросы в центры микроданных в филиалах финансовых учреждений позволяют проводить аналитику в режиме реального времени.

Утончение мобильных данных

Как компания может быстро найти, какое объявление оказывает наибольшее влияние, при этом устраняя шум вокруг него? Виртуализация данных и аналитика границ позволяют компаниям лучше понять, как обрабатывать большие данные и обрабатывать их, а также анализировать только информацию, необходимую для запроса, экономя затраты и время.

Анализ поведения розничных клиентов

Обычные магазины ищут любое конкурентное преимущество, которое они могут получить по сравнению с интернет-магазинами. Виртуализация данных обеспечивает практически мгновенную аналитику границ, обеспечивая беспрецедентное понимание поведения потребителей. Это помогает ритейлерам лучше ориентироваться на товары, продажи и рекламные акции, а также делать больше для обеспечения исключительного качества обслуживания клиентов.

Мониторинг и анализ данных датчика IoT

Датчики IoT создают огромные объемы данных. С ростом числа датчиков, собирающих данные, объем данных увеличивается. Перемещение аналитики данных на край с платформой данных, которая может анализировать пакетные и потоковые данные, ускоряет и упрощает аналитику, одновременно предоставляя информацию о том, где и когда это необходимо.

Повышение эффективности производства

Автоматизированные производственные среды отдают приоритет сигналам тревоги, дополняя их качество и методы обработки метаобучением или правилами. С помощью методов виртуализации данных и машинного обучения производители могут все чаще анализировать шаблоны аварийных сигналов и преобразовывать их в полезную информацию.

Удаленный мониторинг и анализ для нефтегазовых операций

Виртуализация данных и периферийные вычисления могут обеспечить надежную работу для обрабатывающей промышленности. Выполнение аналитики практически в реальном времени на месте, где генерируются данные, может помочь организациям быстро выявлять проблемы и, тем самым, предотвращать непредвиденные сбои и перебои в работе.

Как решить, что лучше для вашей ситуации

Большая часть решения о выборе Tableau против TIBCO Spotfire будет в значительной степени зависеть от требований конечного пользователя, который пытается обслуживать любая организация. Организации, которые имеют много опытных аналитиков, вероятно, должны склоняться к Таблице.Следует отметить, что Tableau находится немного дальше по пути к предоставлению как встроенной расширенной подготовки данных, так и возможностей визуализации данных. Организации, которые пытаются расширить возможности более традиционных приложений BI с помощью расширенной аналитики, могут найти TIBCO Spotfire более привлекательным вариантом.

Таблица продолжает набирать обороты. Прибыль компании за квартал выросла на 15% до 282,5 млн долларов, а операционный убыток по GAAP составил 93,2 млн долларов, что сопоставимо с убытком в 50,4 млн долларов за тот же период год назад. Несмотря на эти потери, организации также должны учитывать количество аналитиков, которые уже могут знать, как использовать все преимущества Tableau при принятии решений.

TIBCO Software – частная компания, которая не занимается продажами TIBCO Spotfire. Однако компания ясно дала понять, что рассматривает аналитику как основную возможность более масштабной инициативы Connected Intelligence Cloud, которая определяет стратегию исследований и разработок TIBCO Software.

Корпоративные ИТ-организации, которые для достижения этой цели стандартизировали различные платформы промежуточного программного обеспечения от TIBCO Software, могут рассматривать TIBCO Spotfire как естественное продолжение этой стратегии. Таким образом, TIBCO Software, вероятно, будет немного более гибкой в ценах для клиентов, которые привержены своему общему портфелю. Однако TIBCO Software необходимо учитывать, сколько ресурсов для исследований и разработок можно применить к TIBCO Spotfire по сравнению с остальной частью его портфеля.

Однако, независимо от выбранного пути, очевидно, что TIBCO Software начинает устранять многие исторические разрывы, которые существовали между Tableau и TIBCO Spotfire.