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Architettura data warehouse Apache Hadoop per ottimizzazione EDW

Riduci i costi spostando su Hadoop dati ed elaborazioni®

Hortonworks è un leader. Leggi Forrester Wave.

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Che cos'è un EDW?

Un EDW (Enterprise Data Warehouse) è l'archivio dati centralizzato di un'organizzazione costruito per supportare le decisioni di business. L'EDW contiene dati relativi alle aree che l'azienda desidera analizzare. Per un fabbricante potrebbero essere ad esempio dati su clienti, prodotti o distinte base. Per costituire l'EDW vengono utilizzati i dati estratti da vari sistemi operazionali. I dati inseriti nell'EDW vengono convertiti, riformattati e sintetizzati per adattarli a un'unica visualizzazione aziendale. I dati vengono man mano aggiunti al data warehouse sotto forma di snapshot; solitamente un data warehouse aziendale contiene dati che coprono un arco di 5-10 anni. L'architettura di un data warehouse Hadoop consente un'analitica più approfondita e la creazione di rapporti avanzati basati su set di dati assortiti.

Ottimizzazione di EDW

Problemi con un EDW tipico

Il data warehouse aziendale è diventato un componente standard dell'architettura di dati aziendale. Tuttavia, la complessità e il volume dei dati rappresentano una sfida interessante per le soluzioni EDW esistenti, in termini di efficienza.

Per poter sfruttare appieno il potenziale di trasformazione insito nei big data, le aziende devono essere in grado di gestire la complessità e utilizzare tutte le fonti di dati, quali ad esempio i social network, il web, i sistemi IoT e molti altri ancora. L'integrazione delle nuove fonti di dati nei sistemi EDW esistenti permetterà alle aziende di effettuare analitiche a un livello molto più profondo. E, ancor più importante, l'ottimizzazione EDW con Hadoop consente di creare un ambiente altamente redditizio con prestazioni, scalabilità e flessibilità eccezionali.

Elementi della soluzione

Hortonworks Data Platform

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Potente architettura data warehouse Hadoop aperta per data governance e integrazione, gestione, accesso, sicurezza e utilizzo dei dati: un sistema strutturato per l'integrazione a livello profondo con la tecnologia esistente nel data center. Altre informazioni

Syncsort

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Scaricamento EDW su Hadoop: software ETL ad alte prestazioni per accedere e caricare facilmente i dati aziendali tradizionali su HDP. Altre informazioni
 
 

JethroData

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Motore di analisi ad alte prestazioni per BI interattiva sui big data Hadoop. Altre informazioni

SERVIZI PROFESSIONALI

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Guida e assistenza da parte di personale esperto per verificare rapidamente il valore della nuova architettura e ottenere il massimo da una soluzione di ottimizzazione dell'architettura di dati Hortonworks convalidata e completamente testata. Altre informazioni

Ottimizzazione EDW con Apache Hadoop ®

Flessibile

*

È possibile caricare i dati su HDP senza aver implementato un modello di dati

*

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

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La piattaforma HDP è progettata per rispondere alle domande nel momento in cui si presentano all'utente

Efficiente

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Il 100% dei dati è disponibile a livello granulare per l'analisi

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La piattaforma HDP può archiviare e analizzare sia i dati strutturati che quelli non strutturati

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I dati possono essere analizzati in modi diversi per supportare i diversi casi d'uso

Convenienza

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La piattaforma HDP (Hortonworks Data Platform) è aperta al 100%: non comporta costi di licenza per il software

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HDP viene eseguito su commodity hardware

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I nuovi dati possono essere portati in HDP e utilizzati nel giro di giorni o anche ore

Casi d'uso sull'ottimizzazione di EWD

CASO D'USO 1
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PROCESSI ETL INTEGRATI PER HADOOP

Un sistema EDW tipico utilizza dal 45% al 65% dei suoi cicli di CPU per l'elaborazione ETL. Queste attività ETL di basso valore competono con i carichi di lavoro più importanti per l'azienda e potrebbero causare il mancato rispetto dei requisiti SLA. Hadoop è in grado di scaricare queste attività ETL con un dispendio minimo in termini di porting e costi significativamente inferiori, permettendo così di risparmiare e di liberare la capacità EDW per destinarla a carichi di lavoro analitico di maggior valore. Hortonworks semplifica la gestione fornendo strumenti ETL ad alte prestazioni, un motore SQL potente e l'integrazione con i prodotti dei principali fornitori di soluzioni BI.

Altre informazioni

CASO D'USO 2
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ACTIVE ARCHIVE & ENRICHMENT IN HADOOP

Il continuo aumento dei volumi di dati e dei costi obbligano molte aziende ad archiviare i vecchi dati su nastro, rendendo impossibile l'analisi e costoso l'eventuale recupero dei dati.

Un'architettura data warehouse Hadoop offre un costo al terabyte paragonabile a quello delle soluzioni di backup su nastro. Grazie alla convenienza economica, è possibile archiviare anni di dati, invece che pochi mesi. Tutti i dati aziendali restano disponibili per il recupero, per l'interrogazione e per l'analitica approfondita da effettuare con gli stessi strumenti utilizzati sui sistemi EDW esistenti.

Altre informazioni

CASO D'USO 3
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BI interattiva su Hadoop

I sistemi EDW proprietari sono stati adottati in passato per poter sfruttare una BI rapida e sistemi di analisi profondi e dettagliati; tuttavia il prezzo dei sistemi EDW è elevatissimo e inoltre questi sistemi non si sono adattati alle sfide dei big data odierni, come i dati non strutturati e le analisi su larga scala.

Hortonworks e JethroData realizzano il sogno di un sistema BI veloce su Hadoop grazie all'unione di un motore SQL in-memory rapido per la creazione di data mart e di un motore di analisi ad alte prestazioni per BI interattiva che permette di gestire migliaia di utenti simultaneamente e interrogare set di dati enormi in pochi secondi. JethroData crea dinamicamente indici e cubi, riducendo i costi e i tempi di configurazione iniziali. L'accesso standard a tutti i dati Hadoop viene garantito dagli strumenti BI esistenti, come Tableau, Qlik o Microstrategy.

Altre informazioni