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EDW Optimization with Hadoop

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

Read the analyst white paper on EDW optimization.

Télécharger le rapport

Problèmes rencontrés avec un EDE classique

The Enterprise Data Warehouse has become a standard component of the corporate data architectures. However, the complexity and volume of data has posed some interesting challenges to the efficiency of existing EDW solutions.

Realizing the transformative potential of Big Data depends on the ability to manage complexity while leveraging data sources of all types such as social, web, IoT and more. The integration of new data sources into the existing EDW system will further empower corporations and deeper analytics and insights. More importantly, EDW optimization using Hadoop provides a cost-efficient environment with optimal performance, scalability and flexibility.

Optimisation de l'EDE avec Apache Hadoop®

Flexible

*

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

*

Data model can be applied based on the questions being asked of data (schema-on-read)

*

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

Efficace

*

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

*

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

*

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

Rentable

*

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

*

HDP s'exécute sur du matériel générique

*

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

Optimisation de l'EDE

Composants de la solution

Hortonworks Data Platform

*

Puissante architecture ouverte d'entreposage des données Hadoop pour la gouvernance, l'intégration, la gestion, l'accès, la sécurité et l'exploitation des données — conçue pour s'intégrer parfaitement avec la technologie existante de votre datacentre. En savoir plus

Syncsort

*

Déchargement de l'EDE sur Hadoop - 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
 
 

JethroData

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Moteur d'analyse haute performance pour la Business Intelligence interactive sur des Big Data Hadoop. En savoir plus

Services Professionnels

*

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

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

EXEMPLE D’UTILISATION N°1
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INTÉGRATION DE PROCESSUS D'EXTRACTION, DE TRANSFORMATION ET DE CHARGEMENT DANS HADOOP

En général, un entrepôt de données d'entreprise (EDE) consacre entre 45 et 65 % de la puissance de ses processeurs au traitement des opérations d'extraction, de transformation et de chargement des données. Pour obtenir des ressources, ces tâches de faible valeur sont en concurrence directe avec d'autres charges de travail et peuvent empêcher le respect des accords sur les niveaux de service. Hadoop peut réduire ce type de tâches avec un minimum d'effort de portage et un coût nettement inférieur, tout en réalisant des économies et en libérant de la capacité dans votre EDE pour vos charges de travail d'analyse à forte valeur ajoutée. Hortonworks vous facilite la tâche en vous fournissant des outils hautes performances pour l'extraction, la transformation et le chargement des données, un puissant moteur SQL et une intégration avec tous les principaux fournisseurs de systèmes décisionnels.

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EXEMPLE D'UTILISATION 2
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ACTIVE ARCHIVE & ENRICHMENT IN HADOOP

Increasing data volumes and cost pressures force many companies to archive old data to tape where it can’t be analyzed or must be retrieved at great expense. A Hadoop data warehouse architecture offers cost per terabyte on par with tape backup solutions. Because of the appealing cost, you can store years of data rather than months. All of your enterprise data remains available for retrieval, query and deep analytics with the same tools you use on existing EDW systems.

En savoir plus

EXEMPLE D'UTILISATION 3
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Business Intelligence interactive sur Hadoop

Proprietary EDW systems were adopted for fast BI and deep slice-and-dice analytics, but EDW prices are unsustainably high and these systems have not adapted to modern big data challenges like unstructured data and large-scale analytics. Hortonworks and JethroData makes fast BI on Hadoop a reality, with the combination of a fast in-memory SQL engine to create data marts with a high performance analytical engine for interactive BI that lets you support 1,000’s of concurrent users and query huge datasets in seconds. JethroData dynamically will create indexes and cubes, lowering the upfront setup cost and time. Standard access to all your Hadoop data is supported with your existing BI tools like Tableau, Qlik or Microstrategy.

En savoir plus