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数据仓库

过渡数据仓库解决方案

现代企业的股份很高。现在是超越传统数据仓库解决方案的时候了。获得大量数据容量,无与伦比的性能和操作易用性。

数据仓库的一种新方法

在数据卷上看似无穷无尽的增长,是时候考虑数据仓储的现代方法了。利用不良的计算和储存可能导致昂贵的效率低下。缩放存储资源而不会影响性能以最大化数据值。

转移到现代平台

Pure将重点放在现代数据体验™分析上。Pure以快速的“时间到第一个字节”和高吞吐量加速洞察时间。通过本地云架构部署快速对象存储增加了选择并降低了风险。

规模工作量

企业工作负载需要灵活性。跟数据孤岛说再见吧。Pure中的分离存储可以作为一个高性能数据源灵活地扩展。运行多个隔离的工作负载,并利用随需应变的计算来更快地洞察。

为地球上的云供电

获取混合动力和预估的生态系统的云级功率。与业界的第一个分析数据库解决方案分开从存储空间内的环境,Vertica和Pure提供新的简单性和灵活性。

什么是数据仓库?

数据仓库是用于存储结构化数据的存储系统,以执行提供及时商业智能所需的高速SQL查询(BI)。从加工高速交易到预测分析,数据仓库有数十年的历史,作为企业使用的事实上的存储标准来为BI提供动力。

人们也问:

1。数据仓库有哪些好处?

数据仓库的好处包括:

  • 从多个不同源的结构化数据的整合

  • 关系数据库的快速分析查询

  • 用于更便宜的查询和更快报告的专用存储解决方案

2。数据仓库与数据湖与数据集线器:有什么区别?

数据仓库,数据湖泊和数据集线器之间的差异如下:

  • 数据仓库:用于集成和存储从组织中的多个非结构化数据源中拉动的结构化数据的单个存储库。

  • 数据湖:组织内的所有结构化和非结构化原始数据源的单个未精制存储库(包括数据仓库)。仍必须处理数据以提取双洞察力。

  • 数据集线器:单个接口,可将所有数据整合到结构化和非结构化为中央可访问数据层。它与数据仓库不同,因为它还可以处理操作数据,并且通过拥有以多种格式服务数据的能力来实现来自数据湖的不同。

3.为什么将您的数据仓库整合到数据集线器中?

数据集线器提供了简化数据共享之间的数据共享所需的数据治理。以这种方式,数据集线器将数据湖泊和数据仓库整合到单个访问层中。数据处理在数据集线器后面抽象,使您组织成为提取双洞察力的集中处。

不要轻信我们的话

我们与各行各业的精英合作。

“我们投入了一切,现在一切都运行在Pure Storage阵列上。亚搏充值后支付宝能申诉吗我们不再讨论存储是否是导致性能问题的原因。”

乍得普朗斯
数字运营总监

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