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利用大數據和分析來發展業務,您準備好了嗎?

大數據
許多企業已經發現,他們的內部數據訪問和整合系統面臨基于云的信息和大數據所帶來的新挑戰。如今的企業通常使用多個數據管理平臺來完成內部分析和運營工作。由于平臺增加和數據分散在不同的地理位置,許多企業發現數據虛擬化對其成功至關重要。

許多企業已經發現,他們的內部數據訪問和整合系統面臨基于云的信息和大數據所帶來的新挑戰。如今的企業通常使用多個數據管理平臺來完成內部分析和運營工作。由于平臺增加和數據分散在不同的地理位置,許多企業發現數據虛擬化對其成功至關重要。數據虛擬化使企業能夠提供遠程數據訪問,避免以物理方式轉移數據,從而助力他們打造更加靈活敏捷的 IT 基礎架構,節省時間和資金,改進復雜數據環境的管理。

 

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廣泛使用的標準數據管理方法,通常也被稱為“提取、傳輸和加載”(ETL)流程。

數 據整合是擁有多平臺的企業所面臨的另一個挑戰。與數據聯合不同,數據整合并不嘗試給數據強加一種單一的數據模式(異構數據)。數據整合也支持將交易數據更 新回寫到源系統。為了解決源和消費格式及語義的差異,企業采用了不同的提取和轉換方法。專事于業務情報、面向服務的架構數據服務、云計算、企業搜索和數據管理的企業普遍采用這種方法。

數據虛擬化助您加速實現業務成效和成本節省

經常利用數據分析來幫助制定重要決策的任何行業或企業都能從數據虛擬化中獲益。利用數據虛擬化潛力***的一些領域包括銀行、保險、制造、醫療、醫藥以及采礦和資源行業。

有一個實際例子可以證明數據虛擬化的好處。這是一家致力于為客戶探索適當產品與服務組合的全球金融服務領導企業。該公司提供眾多事務方面的咨詢服務,包括投資組合經理人變更、投資管理和固定繳款計劃定制基金。該公司首先指導客戶完成戰略規劃和實施,然后幫助客戶評估成效。

為了完成這一過程,該公司的投資管理與 IT 調研團隊為不同部門的300多名員工提供數據和信息。要想訪問數據,這些員工必須精通調研數據庫(其中包含幾個不同格式的數十個不同數據源)以及 Transact-SQL

 

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思科數據虛擬化方法

數據虛擬化的實際投資回報

鑒于可用的資源有限,該公司的開發人員利用現成的結構化查詢語言(SQL)服務器來盡可能高效地幫助其300多名員工。雖然這一設置具有實用性,但也極其耗費資源,并且維護成本高昂。因此,該公司設法加快開發速度和確保快速的關鍵調研數據訪問。數據虛擬化為該公司提供了一個簡單、統一和自適應的解決方案。

在 采用數據虛擬化之后,該公司的整體業績和上市速度大幅提高,同時,設置和持續維護成本降低。除了生產力提高之外,這些變化還使該公司每年節省了 200-400萬美元。通過加快重要業務信息的訪問速度,數據虛擬化也使該公司的收入上升了1.5%。例如,基金管理人的6個月投資回報率(ROI)提高 了150%,開發時間縮短了60%。同期,該公司一項數十萬美元預算的見效速度提高了250%。

您是否制定了數據虛擬化計劃以抓住商機?

思 科數據虛擬化是一種數據管理方法,可使企業快速輕松地檢索和操縱數據。您不必了解數據的任何技術細節,例如數據格式或物理位置。與采用傳統 ETL 流程不同,數據的位置不變。數據虛擬化可讓您實時訪問數據的源系統,從而降低了數據出錯的風險,并且無需轉移可能從未使用過的數據。

數據呈爆炸性增長,但許多企業仍然采用傳統方式來存儲和處理數據。新型數據十分分散,難以訪問,并且通常必須實時進行分析。因此,數據虛擬化***重要。最終,為 IoE 帶來價值的將是大數據與分析所提供的情報。

 
 
責任編輯:王雪燕 來源: 中國綠色數據中心
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