Инновационные услуги в сфере больших данных

——Фокус на данных·Меняющийся бизнес

существуют Сегодняшняя цифровая эра,Сложность данных растет беспрецедентными темпами,Во многом это связано со стечением тенденций. резкий рост объема данных,Особенно с распространением устройств Интернета вещей и взрывным ростом социальных сетей.,привело кданныеогромное количество。IDC прогнозирует, что к 2025 году глобальная сфера данных (общий объем данных, генерируемых, хранящихся, распространяемых и обрабатываемых во всем мире) достигнет 175 ЗБ.。

Эти данные часто распределяются по разным географическим точкам и системам, образуя распределенную инфраструктуру данных. Такая распределенная природа требует от предприятий внедрения новых технологий и методов для интеграции и анализа данных. В то же время тенденция демократизации данных требует, чтобы больше бизнес-пользователей имели доступ к данным и анализировали их, а не только профессиональный ИТ-персонал, работающий с ними. Эта тенденция требует от предприятий предоставления более интуитивно понятных и простых в использовании инструментов, чтобы бизнес-пользователи могли проводить самостоятельный анализ данных, тем самым ускоряя процесс принятия решений и повышая эффективность.

В этом случае традиционные методы управления данными ETL и «точка-точка» больше не могут удовлетворить текущие потребности. Предприятиям нужна централизованная платформа для унифицированного управления и анализа данных, чтобы обеспечить согласованность и точность данных, а также удовлетворить потребности в управлении разнородными данными из нескольких источников и анализе данных в реальном времени. Именно на этом фоне появились технологии виртуализации данных и объединения данных, которые обеспечивают новый способ управления данными.

Так,данныевиртуализация、данныекоса,Как новый метод управления данными,Каковы характеристики,Какие проблемы можно решить? Следующий,Давайте возьмем в качестве примера Denodo, пионера создания данных.,анализироватьданныевиртуализация Особенности и последние разработки。（Denodo подготовила официальный документ по практике работы с клиентами, в котором подробно проанализирован практический опыт десятков типичных клиентов по объединению данных. Чтобы получить более подробную информацию о решении по виртуализации данных и примеры из практики клиентов в разных отраслях, вы можете получить их, найдя QR-код ниже или нажав ссылку «Прочитать исходный текст» в конце статьи.）

Виртуализация данных и объединение данных

Новый способ управления данными

История развития технологии управления данными,Это эволюционный процесс от простоты к сложности, от статики к динамике.,Это тесно связано со спросом и использованием данных предприятием. От ранней библиотеки данных до современной виртуальной реализации данных и объединения данных.,Каждый шаг предназначен для удовлетворения меняющихся потребностей в данных и проблем управления. Чтобы понять преобразующее значение переплетения данных,Нам необходимо рассмотреть эволюцию технологии управления данными.

В 1970-х годах IBM запустила систему управления реляционными базами данных (СУРБД), что стало первым крупным изменением в управлении данными. Реляционные базы данных хранят и извлекают данные в структурированном виде и становятся инфраструктурой для управления корпоративными данными. Это нововведение значительно повысило эффективность обработки данных, но по мере увеличения объема данных и источников данных единая система баз данных постепенно выявила свои ограничения.

В 1990-х годах, как того требовало время, появилась технология хранилищ данных, направленная на решение проблемы разрозненности и интеграции данных. В хранилище данных централизованно хранятся данные из разных источников посредством процесса ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для поддержки сложного анализа и запросов. Такие компании, как Teradata и Informatica, разработали мощные хранилища данных и инструменты ETL, которые делают возможной крупномасштабную обработку и анализ данных.

Однако,По мере увеличения объема корпоративных данных и ускорения бизнес-процессов традиционный процесс ETL начинает обнаруживать свои ограничения.。ETLобычно включает в себяданныеизвлечено из источника,Очищено и преобразовано,Затем загрузите его в хранилище данных или другую систему хранения. Этот процесс хорошо работает, когда объем небольшой и потребности бизнеса легко предсказуемы.,Но когда мы сталкиваемся с огромными объемами данных и сценами с высокими требованиями к работе в реальном времени,,Кажется бессильным.

Например,Характеристики пакетной обработки ETL приводят к задержкам в обработке данных и не могут удовлетворить потребности анализа и принятия решений в реальном времени.。и,С диверсификацией источников данных и ростом объема данных,Затраты на обслуживание и расширение ETL резко возрастают,И легко столкнуться с узкими местами в производительности. также,Перемещение и преобразование данных в процессе ETL может вызвать проблемы с согласованностью и качеством данных.,Повысьте сложность управления данными.

поэтому,Ищете более гибкий и эффективный метод управления данными,адаптироваться к меняющейся бизнес-среде,стала острой необходимостью в отрасли,Виртуализация данных и объединение Технология данных возникла именно на этом фоне.

Технология виртуализации данных обеспечивает интеграцию данных без физического копирования или перемещения данных за счет создания уровня логической абстракции.。Конкретно,Реализация этой основной логики,Опирается на два ключевых технических компонента:

уровень логической абстракции：данныевиртуализацияпроходитьуровень логической абстракции,Унифицируйте метаданные и структурную информацию из разных источников.,Сформируйте единую и логичную модель данных. Эта модель обеспечивает единый прозрачный интерфейс доступа к данным для пользователей и приложений.,Сложность и неоднородность лежащих в основе данных скрыта.

Механизм пересылки запросов：Когда пользователь инициирует запрос,Уровень виртуализации данных получает и анализирует запрос.,Затем это преобразуется в вызов внутреннего источника данных. в этом процессе,Методы оптимизации запросов используются для повышения эффективности запросов и скорости ответа.,Уменьшите нагрузку на производительность серверных источников данных. Платформы виртуализации данных часто включают в себя механизмы оптимизации производительности.,Например, кэширование и предварительная выборка результатов запроса.,Для дальнейшего повышения скорости доступа к данным.

Переплетение данных как расширение концепции виртуализации данных полностью меняет облик управления данными. Это не просто одна технологическая инновация, а изменение всего жизненного цикла управления данными: от сбора, очистки, хранения, управления, анализа до применения — каждое звено претерпело значительные изменения из-за переплетения данных.

Виртуализация данных основана на концепции снижения затрат и повышения эффективности для клиентов. Она основана на методе «подключения» на стороне «сбора» данных, заменяя традиционные методы копирования и извлечения для достижения «подключи и пользуйся». Если взять в качестве примера продукты Denodo, то виртуализация данных также поддерживает реализацию очистки данных на логическом уровне Denodo, и ее функции можно сравнить с облегченным ETL. Виртуализация данных Denodo не требует физического хранения данных, но также имеет несколько режимов кэширования.

Следует отметить, что в сценариях, где состояние сети среды источника данных плохое или ресурсы вычислительного механизма недостаточны, технология виртуализации данных также может улучшить производительность запросов за счет стратегий перемещения (копирования) данных, таких как интеграция озер данных, В качестве целевой среды для перемещения данных склады или базары реализуются посредством автоматизации таких технологий, как искусственный интеллект, что значительно сокращает человеческие, материальные и финансовые ресурсы, необходимые в процессе интеграции и хранения данных. та же цель, что и традиционные решения по интеграции данных (хранилище озера данных/центр обработки данных и т. д.), тот же пользовательский опыт.

Переплетение данных, как расширение концепции виртуализации данных, производит революцию в управлении данными. Это не просто одна технологическая инновация, а изменение всего жизненного цикла управления данными: от сбора, очистки, хранения, управления, анализа до применения — каждое звено претерпело значительные изменения из-за переплетения данных.

Среди них самым важным является изменение связи интеграции данных. Традиционные методы интеграции данных полагаются на процессы ETL для извлечения, преобразования и загрузки данных из источника в центральное хранилище. Объединение данных делает интеграцию данных более гибкой и эффективной за счет создания единого виртуального уровня данных поверх различных источников данных.

На этом уровне копирование и перемещение данных больше не является неизбежным способом, особенно для тех временных, одноразовых, исследовательских потребностей в доступе к данным, которые могут значительно сократить время доставки данных. Конечно, это также значительно снижает затраты времени и ресурсов на весь процесс интеграции и управления данными.

Изменения в интеграции данных вызвали «цепную реакцию» на всей цепочке управления данными, включая сбор, очистку, хранение, управление, анализ и применение.

Сбор данных, очистка и предварительная обработка данных：существоватьданныевиртуализацияпри поддержке,Сбор данных больше не требует обширной предварительной работы по форматированию и очистке. Эти задачи можно выполнять динамически во время выполнения запроса.,Удобство использования и производительность данных в режиме реального времени значительно улучшаются. Этот подход по требованию,Обеспечивает мгновенный анализ и применение данных,Обеспечивает поддержку быстрого реагирования бизнеса.

Ссылка на хранилище данных：данные Нет необходимости в централизованном хранилищесуществоватьодно физическое местоположение,Вместо этого вы можете оставить исходное место существования.,Доступ по требованию. Такой подход снижает риски и сложности, связанные с перемещением данных.,Это также снижает затраты на хранение,Повышенная безопасность данных.

В ответ на давление затрат на эксплуатацию и обслуживание существующей платформы управления данными предприятия Denodo провела опрос пользователей. По результатам опроса, 35% предприятий испытывают давление стоимости хранения, занимая второе место. Видно, что благодаря углубленному применению технологии объединения данных она будет играть значительную роль в снижении затрат на эксплуатацию и обслуживание платформ управления корпоративными данными.

Исследование стоимости эксплуатации и обслуживания существующих платформ управления корпоративными данными. Источник данных: опрос пользователей рынка Denodo 2024 (май).

Анализ и визуализация данных：Аналитики могут основывать свой анализ непосредственно на последнихданныепровести анализ,Вместо того, чтобы полагаться на предварительную обработку и хранение старых данных на существующих складах. существующиевизуальная презентационная сессия,Инструменты BI могут напрямую обращаться к уровню виртуализации данных.,Отражает текущий статус данных в режиме реального времени.

Это позволяет предприятиям быстро создавать динамически обновляемые информационные панели и отчеты, предоставляя лицам, принимающим решения, бизнес-аналитику в режиме реального времени. Согласно данным исследования рынка Denodo, почти 70% компаний нуждаются в гибком BI-персонале для реализации автономного анализа данных, а объединение данных закладывает хорошую основу для гибкого BI.

Потребности корпоративного бизнеса в управлении данными Источник данных: опрос пользователей рынка Denodo 2024 г. (март)

Подводя итог, можно сказать, что объединение данных, основанное на базовой концепции виртуализации данных, принесло революционные изменения в область управления данными. Это инновационное решение для управления данными демонстрирует значительные преимущества по сравнению с традиционными методами.

Например, с точки зрения экономической эффективности объединение данных значительно снижает затраты на хранение и управление данными за счет сокращения физического копирования и перемещения данных.

Помимо очевидной выгоды от экономии средств, объединение данных дает два ключевых преимущества:

Во-первых, более высокая гибкость и масштабируемость.данныевиртуализация Технология позволяет пользователям не беспокоитьсяданныефизическое место хранения и формат,Уметь получать доступ и интегрировать данные из разных источников. Эта абстракция упрощает доступ к данным.,Позволяет быстро и легко добавлять новые источники или изменять конфигурацию существующих источников.

Кроме того, технология объединения данных еще больше повышает эту гибкость, поддерживая доступ и обработку данных в реальном времени с помощью служб динамических данных и API. Эта функция доступа по требованию не только повышает эффективность обработки данных, но и позволяет системе быстро адаптироваться к изменениям потребностей бизнеса.

По мере развития бизнеса,предприятию может потребоваться доступ к большему количеству источников данных,Или внести коррективы в существующую Архитектуру данных.,Эта гибкость и масштабируемость, обеспечиваемые переплетением данных,Гарантирует возможность беспрепятственного расширения и развития системы управления данными.,для удовлетворения меняющихся потребностей. Например,Платформа обработки данных Denodo теоретически может поддерживать все физически распределенные источники данных.

Во-вторых, более сильные возможности анализа данных в реальном времени.данныекосасуществоватьв реальном времениданные Аналитические сильные стороны,Получено из фундаментальных изменений в способе доступа к данным. Традиционный анализ данных часто опирается на данные, предварительно загруженные в хранилище данных.,Это приводит к задержке хранения результатов анализа.,Невозможно отразить последний статус бизнеса. переплетение данных посредством прямого подключения к источнику данных,Позволяет принимать бизнес-анализ и управленческие решения на основе данных в реальном времени.,Это означает, что лица, принимающие решения, получают наиболее точное представление о стране.,Это приводит к более своевременным и эффективным решениям.

Этот метод динамического управления данными в режиме реального времени является важным вкладом технологии объединения данных в область современного управления данными. Это особенно важно для таких отраслей, как производство товаров, финансовые услуги, онлайн-торговля и Интернет вещей, поскольку компаниям в этих областях необходимо быстро реагировать на изменения рынка и вносить гибкие коррективы в бизнес.

Расширение возможностей доступа к данным и их анализа в реальном времени также является гарантией базы данных для продвижения крупномасштабного применения генеративного ИИ. Расширение доступа к данным в реальном времени имеет большое значение для предотвращения иллюзий ИИ, что поможет решить проблему «. отсутствие высококачественных данных» на предприятиях. «Качественные данные» являются препятствием на пути раскрытия ценности ИИ.

Еще один важный момент заключается в том, что объединение данных на основе виртуализации данных является «близким родственником» облачных вычислений и, естественно, больше подходит для управления облачными данными. Конечно, виртуализация данных и объединение данных также хорошо адаптируются к локальному развертыванию и имеют значительные преимущества при кроссплатформенной (локальное + облачное развертывание) интеграции данных.

Тесная связь между виртуализацией данных и облачными вычислениями проистекает из их общей основы виртуализации.облачные вычисленияпроходитьвычислитьвиртуализация、хранилищевиртуализацияи сетьвиртуализацияи другие технологии,Обеспечьте эффективное управление и гибкую настройку ресурсов.,Эти ресурсы могут динамически распределяться и корректироваться в зависимости от спроса.,адаптироваться к меняющимся бизнес-нагрузкам.

Аналогично, виртуализация данных создает уровень абстракции поверх источника данных, позволяя пользователям получать доступ к данным и управлять ими, не заботясь о физическом местоположении и деталях хранения данных. Эта логика согласуется с концепцией виртуализации облачных вычислений.

Поскольку предприятие все чаще перемещает данные и приложения в облако,Ожидается, что сфера применения виртуализации данных и объединения данных будет и дальше расширяться. Масштабируемость и гибкость, обеспечиваемые облачными средами.,Упрощает обработку больших наборов данных с помощью решения виртуализации данных.,Поддержка одновременного доступа большего количества пользователей и приложений. также,Возможности эластичных вычислений облачных вычислений также могут помочь повысить производительность системы виртуализации данных.,Особенно, когда существующие имеют дело со сложным анализом данных и задачами интеграции данных.

С точки зрения интеграции обработки данных и облачных вычислений сотрудничество Denodo с AWS (Amazon Cloud Technology) является образцом. Будучи включенной в список на AWS Marketplace (Китай) в качестве одного из первых «популярных решений» в планах сотрудничества в рамках новой модели в Китае, технология виртуализации данных Denodo предоставляет предприятиям новый способ управления данными, делая доступ к данным реальным. время, возможно безопасное и централизованное управление.

Такое сотрудничество не только упрощает процесс управления данными, но и позволяет предприятиям быстро реагировать на изменения рынка и повышать эффективность принятия решений за счет технологии виртуализации данных. В то же время глубокая интеграция платформы Denodo и сервисов AWS предоставляет пользователям комплексные решения для потоков данных и повышает масштабируемость платформы. Кроме того, технология логического объединения данных Denodo в сочетании с генеративным искусственным интеллектом AWS раскрывает потенциал искусственного интеллекта и повышает операционную эффективность предприятия и качество обслуживания клиентов. Это сотрудничество обеспечивает мощную поддержку цифровой трансформации предприятий и открывает новую эру развития, основанного на данных.

В целом, Виртуализация данных и объединение data совместно продвигали инновации в системе управления данными, преодолевая узкие места традиционного управления данными, позволяя более эффективно использовать ресурсы данных и повышать гибкость и конкурентоспособность бизнеса.

Легче сказать, чем сделать

Переплетение данных — нелегкий путь

Следует отметить, что,Хотя реализация виртуальных данных и объединение данных предлагают большие потенциальные решения для современного управления данными.,Но чтобы воплотить эти концепции в конкретные продукты и услуги,,Многие проблемы остаются. Эти задачи включают в себя повышение производительности платформы, эффективную обработку огромных объемов данных, достижение межплатформенной интеграции, а также обеспечение безопасности и соответствия нормативным требованиям.,А также обеспечение доступа к данным в режиме реального времени, возможности анализа и т. д.

Для решения этих проблем важнее всего компании, работающие в области виртуализации данных и объединения данных. Только благодаря постоянным технологическим и прикладным инновациям они могут продвинуть отрасль вперед.

В ходе разработки мы неоднократно упоминали испанскую компанию Denodo. Так в чем же разница?

Denodo с момента своего основания в 1999 году.,был привержен решениюданные Сложные проблемы интеграции。Вот этотпредприятие Профессор Университета Коруньи, Испания.Анхель Винья (он известен как «отец виртуализации данных» и «отец логического переплетения данных»)Основан,Первоначальное намерение заключалось в использовании технологии виртуализации данных.,Включите интеграцию в реальном времени и доступ к различным источникам,Без физического перемещения данных.

Первоначально Denodo сосредоточилась на технологии виртуализации данных, чтобы помочь предприятиям создать единое представление данных. С развитием больших данных и облачных вычислений Denodo продолжает расширять свою платформу для поддержки более широкого спектра источников данных и более сложных сценариев интеграции данных. В последние годы Denodo продолжила разработку концепции объединения данных, чтобы удовлетворить потребности современных предприятий в гибкости и масштабируемости данных за счет автоматизированного и интеллектуального управления данными.

в настоящий момент,Denodo превратилась в глобальную компанию,Одержимый повсюду30Тысячи компаний в разных отраслях500Сильный и глобальный2000Сильный ведущий клиент。существовать Gartner Отчет «Магический квадрант» по инструментам интеграции данных и Forrester Wave Denodo признан многолетним лидером в области отчетов по объединению корпоративных данных.。также,Denodo Также там Gartner Peer Insights «Голос клиента»: инструменты интеграции данных получили рейтинг «2023» в отчете Выбор клиентов года».

Таким образом, Denodo можно рассматривать как микромир истории развития виртуализации и переплетения данных. Мы можем использовать Denodo как окно, чтобы увидеть, как виртуализация данных и объединение данных преодолевают технические трудности, а также их будущие направления развития.

Denodo использует Denodo Enterprise Plus (DEP) в качестве своего основного репрезентативного продукта. DEP использует свою технологию виртуализации данных и логического объединения данных для прохождения всего жизненного цикла интеграции, управления и доставки данных, образуя мощную экосистему управления данными.

Архитектура Denodo Enterprise Plus

Что касается интеграции данных, DEP использует технологию виртуализации данных, позволяющую предприятиям создавать логические связи между различными источниками данных, избегая физического перемещения данных, тем самым снижая сложность интеграции данных и повышая гибкость. Эта технология позволяет обеспечить плавную интеграцию данных в общедоступных, частных и гибридных облачных средах, а также поддерживает соединение нескольких источников данных, включая реляционные базы данных, базы данных NoSQL, облачные сервисы и платформы больших данных.

С точки зрения управления данными, DEP предоставляет предприятиям унифицированное представление данных посредством логической архитектуры объединения данных, упрощая доступ бизнес-сторон к множеству систем данных. Централизованный уровень безопасности и управления данными DEP гарантирует, что данные доставляются в соответствии с заранее заданными правилами семантики и управления, поддерживая детальный контроль доступа. Кроме того, функция каталога данных DEP поддерживает инициативы по обнаружению данных и науке о данных, помогая пользователям быстро находить и использовать информационные активы, способствуя самообслуживанию и обнаружению данных.

На уровне доставки данных DEP предоставляет данные в нескольких форматах данных через RESTful, OData, GraphQL и другие стандарты, обеспечивая эффективность и безопасность доставки данных. Интеллектуальная функция ускорения запросов DEP значительно повышает скорость выполнения запросов и оптимизирует производительность доставки данных за счет технологии предварительного вычисления и кэширования.

Возможности автоматического управления инфраструктурой DEP, особенно в облачных средах, упрощают задачи, связанные с установкой, настройкой, развертыванием и обновлением кластеров платформы Denodo. Кроме того, инструменты Design Studio, адаптеры данных, встроенные механизмы MPP, предложения AI/ML и другие функции DEP еще больше улучшают взаимодействие с пользователем и повышают производительность.

Следует отметить, что,Хотя Denodo существует уже 25 лет,,существующиеданные имеет глубокие накопления в области ткачества,Но оно не лежит на кредитной книжке. данные Технологии вязания продолжают развиваться,Такой же,DenodoТакже идти в ногу со временем,Постоянно обновляйтесь и внедряйте новые технологии.

В последнее время Denodo провела много исследований в области интеграции объединения данных и Gen AI.

С одной стороны, благодаря виртуализации данных платформа Denodo может интегрировать разнородные данные из разных источников и предоставлять единый интерфейс доступа для моделей ИИ, что снижает сложность интеграции данных, обеспечивая при этом точность данных в режиме реального времени. обучение и запуск моделей ИИ. Объединение данных еще больше улучшает управление и управление данными, предоставляя ИИ-поколению представление данных, соответствующее бизнес-правилам и протоколам безопасности.

С другой стороны, платформа Denodo повышает интеллектуальность каталога данных за счет интеграции технологии искусственного интеллекта, позволяя нетехническим пользователям легко взаимодействовать с данными. Кроме того, приложение Gen AI для подготовки данных, оптимизации запросов и мониторинга качества данных повысило уровень автоматизации платформы объединения данных и оптимизировало процесс доставки данных, что позволяет объединению данных лучше адаптироваться к потребностям эпохи искусственного интеллекта.

Исследования и практика Denodo раскрывают интерактивную взаимосвязь между виртуализацией данных, объединением данных, большими моделями ИИ и поколением ИИ. Благодаря этому взаимодействию Denodo не только обеспечивает надежную основу данных для поколения ИИ, но также использует технологию ИИ для оптимизации своих собственных возможностей управления данными, совместно способствуя развитию управления данными и технологий ИИ, а также предоставляя предприятиям возможность принятия решений на основе данных. и инновации оказали мощную поддержку.

на практике

Используйте объединение данных, чтобы принести реальную пользу клиентам

Поскольку предприятия стремятся принимать решения на основе данных и осуществлять цифровую трансформацию, важность глобального логического управления данными становится все более заметной. Однако это не только техническая задача, но и процесс, требующий накопления глубокого практического опыта. Без инженерной отработки со стороны более тысячи ведущих отраслевых заказчиков, десятилетий технического накопления и строгих испытаний заказчиками в реальных боевых условиях любому решению по управлению данными будет трудно взять на себя важную задачу по предоставлению предприятиям возможности принятия бизнес-решений в квазиреальном времени. поддерживать. Выбор непроверенных решений и обращение с предприятием как с «подопытным кроликом» может принести предприятию неизмеримые бизнес-риски.

Далее мы начнем с конкретных случаев клиентов Denodo, чтобы проанализировать типичные сценарии применения объединения данных и его ценность для предприятия.

в настоящий момент Приходите и посмотрите,Область создания данных существует: модернизация ИТ-инфраструктуры, самообслуживание данных, основа данных для улучшения качества обслуживания клиентов, повышения операционной эффективности, гибкости и отказоустойчивости, а также централизованное управление рисками и соблюдение требований в 5 типичных бизнес-сценариях.,значительной ценности。

С точки зрения модернизации ИТ-инфраструктуры объединение данных может способствовать плавной интеграции существующих систем и гибкому доступу к новым системам, предоставляя предприятиям масштабируемую и эффективную платформу управления данными. Это не только повышает скорость и гибкость обработки данных, но и обеспечивает предприятиям прочную основу для внедрения новых технологий и адаптации к цифровой трансформации.

С точки зрения самообслуживания данных, объединение данных упрощает процесс доступа к данным, так что нетехнические пользователи могут легко получать и анализировать данные, тем самым повышая автономность принятия решений и скорость реагирования. Эта модель самообслуживания снижает зависимость от профессионального ИТ-персонала и ускоряет обработку и анализ данных.

Для улучшения качества обслуживания клиентов объединение данных предоставляет предприятиям единое представление о клиентах за счет интеграции данных о клиентах, разбросанных по разным системам. Это помогает компаниям более точно понимать потребности клиентов и предоставлять персонализированные услуги, тем самым повышая удовлетворенность и лояльность клиентов, а также снижая уровень оттока клиентов.

С точки зрения повышения операционной эффективности объединение данных повышает гибкость и устойчивость предприятия за счет оптимизации потоков данных и рабочих процессов. Предприятия могут быстрее реагировать на изменения рынка и добиваться эффективного распределения ресурсов. В то же время распределенный характер объединения данных также повышает стабильность и устойчивость системы к рискам. Сократите время простоя бизнеса даже в условиях бизнес-рисков.

Что касается управления рисками и соблюдением требований, Data Weaving помогает предприятиям лучше контролировать риски данных и обеспечивать соответствие требованиям посредством централизованного управления и автоматизированного управления данными. Это не только снижает риск взломов, но также повышает корпоративную прозрачность и контроль над данными.

Технология объединения данных с ее мощными возможностями интеграции и управления данными приносит существенную пользу предприятиям во многих ключевых бизнес-сценариях и способствует цифровой трансформации и постоянным инновациям предприятий.

Например, TransAlta, одна из крупнейших энергетических компаний в Северной Америке, сталкивается с проблемами, включая миграцию своей локальной инфраструктуры данных в облако и достижение более широких и мощных возможностей облачных вычислений. С помощью платформы Denodo TransAlta может быстро подключаться к облачным экземплярам Active Directory, данным датчиков в реальном времени и другим источникам, чтобы обеспечить новый спектр облачных приложений.

Новая виртуальная витрина данных TransAlta для торговли энергией, ежедневно обслуживающая более 200 пользователей, предоставляет единую версию истинного представления по множеству разрозненных источников данных, позволяя трейдерам выполнять анализ рынка в режиме реального времени. Кроме того, новое приложение для прогнозирования обледенения использует данные в реальном времени для прогнозирования опасных событий обледенения с высокой точностью, а новая панель управления персоналом предоставляет менеджерам четкое представление о производительности и статусе команды. Эти приложения не только повышают операционную эффективность, но также повышают гибкость и устойчивость бизнеса.

Схема технической архитектуры проекта клиента «Транс Альта»

Другой пример: «Альбертсонс Компани» — крупная продуктовая компания.,действующий2200Несколько розничных продовольственных и аптечных магазинов。Через платформу Denodo,Эффективность инженерной команды выросла на 99 %,Они могут предоставить деловым сторонам большое количество столов за считанные минуты.,Для потребления данных；Coca Cola Как компания в индустрии напитков, PenBev сталкивается с проблемами рассредоточенных источников данных и неэффективной интеграции данных.

Внедрение платформы Denodo существенно повышает эффективность обработки данных.,Обработка данных за один день занимает менее 8 часов, а обработка данных за целый месяц занимает менее 30 минут.,Значительно повышает скорость и качество принятия бизнес-решений.；Albertsons Компании – это крупная розничная сеть. Данные компании содержат конфиденциальную личную информацию клиентов и требуют эффективного управления данными и их анализа в соответствии с соответствующими законами и правилами (такими как PI/PHI/PCI).

С помощью платформы Denodo Albertsons может проводить расширенный анализ данных клиентов, значительно сокращая доступ к элементам данных с ограниченным доступом и повышая защиту конфиденциальности клиентов.

Для большинства предприятий объединение данных является чем-то новым. Основное суждение о том, пытается ли предприятие объединить данные, принимается на основе взвешивания затрат и выгод. Чтобы подробно рассчитать ценность объединения данных для предприятий, компания Forrester использовала исследовательский отчет «Общий экономический эффект виртуализации данных с использованием платформы Denodo», чтобы подробно проанализировать экономию средств и бизнес-результаты платформы Denodo в области виртуализации данных.

В этом отчете Forrester использовал методологию исследования TEI (Total Economic Impact). В ходе исследования Forrester провел углубленные интервью с заинтересованными сторонами Denodo, чтобы собрать данные о затратах, выгодах и рисках.

Посредством этих интервью Forrester построил составную модель предприятия, представляющую опрошенные компании, и построил финансовую модель на основе этой модели. Модель учитывает прямые выгоды (такие как экономия затрат, повышение операционной эффективности) и косвенные выгоды (такие как повышение гибкости, повышение удовлетворенности клиентов), приносимые платформой Denodo, одновременно оценивая связанные с ними затраты (например, затраты на лицензирование, затраты на развертывание и поддержку).

финальный,Исследование пришло к выводу, что,Платформа Denodo приносит предприятиям значительную экономическую выгоду: рентабельность инвестиций (ROI) достигает 408%（означает, что для каждого входа1Доллар,предприятиев состоянии получить4.08Доллардоход）；Чистая приведенная стоимость (NPV) составляет 5,46 миллиона долларов США.（иметь в видув долгосрочной перспективе Приходите и посмотрите,инвестироватьDenodoПлатформа можетпредприятиепринести больше, чем546Десять тысяч Долларчистая прибыль）；Срок окупаемости инвестиций – менее 6 месяцев.（иметь в видупредприятиесуществовать Его можно восстановить менее чем за пол года.существоватьDenodoна платформеинвестироватьрасходы）。

Платформа Denodo может не только значительно снизить затраты на интеграцию данных, но также повысить скорость доставки данных, операционную эффективность и эффективность работы специалистов по обработке данных, тем самым обеспечивая быструю реализацию ценности и рост прибыли предприятий. Кроме того, Denodo обеспечивает дополнительную экономию средств за счет снижения затрат на интеграцию устаревших систем. Кроме того, Denodo имеет существенные неисчислимые преимущества с точки зрения повышения гибкости предприятия, удовлетворенности клиентов и сотрудников, а также аудита, безопасности и управления.

Взгляд в будущее,существующие в контексте капитализации и элементизации,Виртуализация данных и объединение Технология данных имеет большое значение для раскрытия ценности элементов данных. реализация Виртуальная данных и объединение данных Технологии становятся движущей силойданные Ключевые силы в изменении системы управления,Эти технологии не только оптимизируют процесс интеграции и управления данными.,Это также значительно повышает удобство использования и ценность данных.,Он оказывает мощную поддержку построению цифровой экономики.

Denodo эксута Виртуализация данных и объединение Пионер технологий обработки данных,стремится к созданию экологии ткачества с помощью данных,Содействие технологическим инновациям и расширению приложений. Экологическая стратегия Denodo подчеркивает открытое сотрудничество,Цель состоит в том, чтобы установить тесные отношения сотрудничества с партнерами по отраслевой цепочке, такими как библиотеки данных, промежуточная платформа данных, анализ данных, BI и различные производители прикладных систем.

существоватьэтот,Мы призываем предприятия отрасли управления данными работать вместе,Совместно продвигать Виртуализацию данных и объединение Разработка и применение технологий данных. Совместно создавая и разделяя экосистему приложений для создания данных, мы можем реализовать максимальную ценность данных, способствовать дальнейшему процветанию цифровой экономики и вносить больший вклад в прогресс и развитие общества.

One More Thing

Чтобы лучше изучить прикладную ценность технологии объединения данных, Denodo работала рука об руку с десятками ведущих корпоративных клиентов по всему миру, чтобы составить подробный сборник примеров, включающий идеи ведущих клиентов в сфере производства, высоких технологий, розничной торговли, энергетики и других отраслей. Рекомендации по переплетению данных предоставляют углубленный анализ ценности применения объединения данных в целях самообслуживания данных, модернизации ИТ-инфраструктуры, повышения операционной эффективности и гибкости, а также централизованного управления данными и соблюдения требований.