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EDW Optimization with Hadoop

Reduzca los costes moviendo los datos y procesándolos con Hadoop®

Read the analyst white paper on EDW optimization.

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Problemas con un EDW típico

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.

Optimización de EDW con Apache Hadoop®

Flexible

*

Los datos pueden ser cargados en HDP sin contar con un modelo de datos

*

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

*

HDP está diseñado para responder a preguntas conforme le surgen al usuario

Eficiente

*

El 100 % de los datos está disponible a nivel detallado para análisis

*

HDP puede almacenar y analizar datos estructurados y no estructurados

*

Los datos pueden analizarse de diferentes maneras para soportar casos de uso diverso

Rentable

*

HDP (plataforma de datos de Hortonworks) es 100 % abierto; no hay ninguna cuota de licencia para software

*

HDP se ejecuta en hardware básico

*

Los nuevos datos se pueden descargar en HDP y se pueden usar en días o incluso horas

Optimización de EDW

Elementos de soluciones

Plataforma de datos de Hortonworks

*

La arquitectura del almacén de datos de Hadoop para la gobernanza e integración de los datos, la gestión de los datos, el acceso de los datos, la seguridad y las operaciones— creados para la integración profunda con su tecnología de centro de datos existente. Más información

Syncsort

*

Descarga EDW a Hadoop: ETL de alto rendimiento para acceder y abordar a las empresas de datos tradicionales a HDP. Más información
 
 

JethroData

*

Motor de alto rendimiento analítico para BI interactivo sobre Hadoop Big Data. Más información

SERVICIOS PROFESIONALES

*

Orientación experta y soporte para probar rápidamente el valor de su nueva arquitectura y maximizar el valor de los datos comprobados y validadeos de Hortonworks. Más información

Casos de usos en la optimización de EDW

CASO DE USO 1
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PROCESOS ETL A BORDO PARA HADOOP

Un EDW típico gasta entre un 45 y un 65 por ciento de sus ciclos de CPU en el procesamiento ETL. Estos trabajos ETL de bajo valor compiten por los recursos con más cargas de trabajo críticas de negocios y puede causar faltas de SLA. Hadoop puede descargar en EDW estos trabajos de ETL con un esfuerzo mínimo y un menor coste, ahorrando dinero y liberando la capacidad en sus cargas de trabajo analíticas EDW de alto valor. Hortonworks hace que sea fácil al proporcionar herramientas ETL de alto rendimiento, un potente motor SQL y una integración con todos los principales vendedores IB.

Más información

CASO DE USO 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.

Más información

CASO DE USO 3
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BI interactivo en 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.

Más información