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Apache Hadoop Data Warehouse Architecture
for EDW Optimization

Réduisez vos coûts par le déplacement des données et de leur traitement vers Hadoop®

cloud Découvrez comment moderniser votre entrepôt de données avec Hadoop

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Qu'est-ce qu'un EDE ?

L'entrepôt de données d'entreprise (EDE) est le principal référentiel de données d'une entreprise. Il a pour objectif d'appuyer les décisions stratégiques. L'EDE contient des données relatives aux domaines que l'entreprise souhaite analyser. Pour un fabricant, il peut s'agir d'un client, d'un produit ou d'une nomenclature. L'EDE est créé par l'extraction de données issues d'un certain nombre de systèmes opérationnels. Les données sont converties à mesure qu'elles sont introduites dans l'EDE. Puis, elles sont reformatées et synthétisées pour présenter une vue unique à l'entreprise. Les données sont ajoutées dans l'entrepôt de données au fil du temps sous la forme de snapshots et l'EDE contient en principe des données pouvant remonter à 5 ou 10 ans.

Optimisation de l'EDE

Problèmes rencontrés avec un EDE classique

L'entrepôt de données d'entreprise (EDE) est devenu une composante standard des architectures de données professionnelles. Cependant, la complexité et le volume des données mettent l'efficacité de cette solution à rude épreuve.

La réalisation du potentiel de transformation des Big Data dépend de la capacité des sociétés à gérer leur complexité, tout en tirant parti des différentes sources de données, comme les réseaux sociaux, le Web, l'Internet des Objets et plus encore. L'intégration de nouvelles sources de données dans le système EDE existant permettra aux sociétés d'effectuer davantage d'analyses, plus approfondies, pour bénéficier de meilleures informations. Plus important encore, il devient de plus en plus difficile pour les technologies EDE existantes de fournir un environnement extrêmement rentable tout en offrant des performances, une évolutivité et une flexibilité optimales.

Composants de la solution

Hortonworks Data Platform

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Les puissantes fonctionnalités open source Hadoop pour la gouvernance, l'intégration, la gestion, l'accès, la sécurité et l'exploitation des données, conçues pour s'intégrer parfaitement avec la technologie existante de votre datacentre. En savoir plus

Syncsort

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Un logiciel hautes performances d'extraction, de transformation et de chargement des données pour accéder facilement aux données traditionnelles de l'entreprise et les intégrer dans HDP. En savoir plus

AtScale

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Une interface professionnelle offrant un système décisionnel rapide sur Hadoop pour combler le fossé entre les utilisateurs et leurs données. En savoir plus

Services Professionnels

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L'assistance et des conseils d'experts afin de démontrer rapidement la valeur de votre nouvelle architecture et optimiser la valeur de la solution testée et validée de gestion de l'architecture de données proposée par Hortonworks. En savoir plus

Optmisation de l'EDE avec Apache Hadoop ®

Flexible

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Les données peuvent être chargées dans HDP sans aucun modèle de données

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Un modèle de données peut être appliqué en fonction des questions posées aux données (schéma en lecture)

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HDP est conçu pour répondre aux questions à mesure qu'elles se présentent à l'utilisateur

Efficace

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100 % des données sont disponibles au niveau granulaire pour l'analyse

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HDP peut à la fois stocker et analyser des données structurées et non structurées

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Les données peuvent être analysées de différentes façons pour soutenir des exemples d'utilisation variés

Rentable

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HDP (Hortonworks Data Platform) est une solution entièrement ouverte - aucuns frais de licence pour les logiciels

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HDP s'exécute sur du matériel générique

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De nouvelles données peuvent être implantées dans HDP et utilisées dans les jours ou les heures qui suivent

Exemples d'utilisation de l'optimisation de l'EDE

EXEMPLE D’UTILISATION N°1
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Système décisionnel rapide sur Hadoop

Des systèmes propriétaires d'entreposage des données d'entreprise ont été adoptés pour créer des systèmes décisionnels rapides, et bénéficier d'outil d'analyse approfondie. Mais les EDE affichent des prix exorbitants et  ne sont pas adaptés aux défis posés par le Big Data aujourd'hui, tels que les données non structurées et l'analyse à grande échelle.

Hortonworks makes fast BI on Hadoop a reality, with the combination of a fast in-memory SQL engine to create data marts with an OLAP cubing engine that lets you query huge datasets in seconds. This gives you the choice of querying pre-aggregated data for maximum performance or in full-fidelity form when the nest grains of detail are needed, allowing access from any major BI tool that supports ODBC, JDBC or MDX.

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EXEMPLE D'UTILISATION 2
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INTÉGRATION DE PROCESSUS D'EXTRACTION, DE TRANSFORMATION ET DE CHARGEMENT DANS HADOOP

A typical EDW spends between 45 to 65 percent of its CPU cycles on ETL processing.These lower-value ETL jobs compete for resources with more business-critical workloads and can cause SLA misses. Hadoop can offload these ETL jobs with minimal porting effort and at substantially lower cost, saving money and freeing up capacity on your EDW for higher-value analytical workloads. Hortonworks makes it easy by providing high-performance ETL tools, a powerful SQL engine and integration with all major BI vendors.

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EXEMPLE D'UTILISATION 3
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ARCHIVAGE DE DONNÉES DANS HADOOP

L'augmentation des volumes de données et une forte pression sur les coûts incitent de nombreuses entreprises à archiver leurs anciennes données sur des bandes qui ne permettent pas leur analyse ou leur extraction à moindres frais.

Hadoop offre un coût par téraoctet équivalent aux solutions de sauvegarde sur bande. Cette solution économique vous permet de stocker non pas des mois mais des années de données. Toutes les données de votre entreprise restent disponibles pour l'extraction, l'interrogation et l'analyse approfondie à l'aide des mêmes outils que vous utilisez sur vos systèmes EDE existants.

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