数据仓库正在融合到混合云/多云吗？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-31
现代化数据仓库以进行混合云分析
对于大多数组织而言，数据仓库比以往任何时候都更为关键，能够将来自许多运营和交易来源的信息整合到一个资源中，以进行关键业务的响应式查询，这是在当今竞争激烈的环境中做出响应的关键，但是很多时候，现有的数据仓库跟不上，系统正在迅速老化（并且性能如此），需要更换，缺乏灵活性，难以管理，而且价格昂贵，而且仅雪花选项无法解决本地数据，在该数据中，许多企业仍保留大量他们认为敏感和宝贵的资产，并且无法满足关键工作负载对可靠性能的要求（或成本），现在是时候来研究一种以固定且可预测的成本满足新要求的现代数据策略，开始实施混合云方法进行数据分析。
混合云数据仓库的战略优势
每个行业的企业都面临着海量增长的数据（甚至更大的数据需求），IT服务和技术基础架构向云的转移以及业务成为数据驱动型业务的当务之急，为了真正地由数据驱动，企业需要分析其驻留在任何位置的数据-无论是本地还是在云中，而且单独运行混合云和数据分析策略还不够，该报告旨在帮助您通过周到的考虑和洞察力来解决如何应对这些挑战，这将加速您在混合云中的成功，并为您提供更快的时间来洞悉业务数据，您将学习有关尊重数据重力和数据性，现代化关键任务工作负载，从数据中获得性能以及获得性价比的实践。
混合云是一项战略要务，它使企业能够有效地利用各种基础架构位置选项
57％的企业正在转向混合云IT环境，该环境将以集成方式利用本地系统和本地云/托管资源，尽管越来越多的企业专注于成为数据驱动型企业，但如今超过一半的数据是“黑数据”，这些数据并未用于业务洞察力，混合云和数据分析的交集应该是一种以混合数据仓库或数据湖技术为基础的混合云分析策略，这将使企业能够增加对本地或云中数据驻留位置的分析。
如何避免淹没数据湖
我们有关数据湖中的一些重大风险，这些风险终可能导致“数据沼泽”，对于许多公司而言，这种预测太准确了，他们中的许多人已经投资了数百万元，但他们仍在寻找业务价值，这是因为数据湖并没有兑现初的承诺，即无法对大量数据进行可行的分析，现实情况是，数据湖可用作低成本存储并用于管理各种非结构化和半结构化数据，但它们却无法作为真正的实时分析环境使用，尽管开源和商业解决方案反复尝试，但大多数基于Hadoop或基于云的数据湖仍无法支持数千个并发分析用户，复杂的临时查询，数据密集的报告，或真正的实时分析系统的任何其他要求。
正确的答案是使用完全现代化的分析环境来增强数据湖的廉价存储
对于大多数组织而言，数据仓库比以往任何时候都更为关键，能够将来自许多运营和交易来源的信息整合到一个资源中，以进行关键业务的响应式查询，这是在当今竞争激烈的环境中做出响应的关键，但是很多时候，现有的数据仓库跟不上，系统正在迅速老化（并且性能如此），需要更换，缺乏灵活性，难以管理，而且价格昂贵，而且仅雪花选项无法解决本地数据，在该数据中，许多企业仍保留大量他们认为敏感和宝贵的资产，并且无法满足关键工作负载对可靠性能的要求（或成本），现在是时候来研究一种以固定且可预测的成本满足新要求的现代数据策略，开始实施混合云方法进行数据分析。
混合云数据仓库的战略优势
每个行业的企业都面临着海量增长的数据（甚至更大的数据需求），IT服务和技术基础架构向云的转移以及业务成为数据驱动型业务的当务之急，为了真正地由数据驱动，企业需要分析其驻留在任何位置的数据-无论是本地还是在云中，而且单独运行混合云和数据分析策略还不够，该报告旨在帮助您通过周到的考虑和洞察力来解决如何应对这些挑战，这将加速您在混合云中的成功，并为您提供更快的时间来洞悉业务数据，您将学习有关尊重数据重力和数据性，现代化关键任务工作负载，从数据中获得性能以及获得性价比的实践。
混合云是一项战略要务，它使企业能够有效地利用各种基础架构位置选项
57％的企业正在转向混合云IT环境，该环境将以集成方式利用本地系统和本地云/托管资源，尽管越来越多的企业专注于成为数据驱动型企业，但如今超过一半的数据是“黑数据”，这些数据并未用于业务洞察力，混合云和数据分析的交集应该是一种以混合数据仓库或数据湖技术为基础的混合云分析策略，这将使企业能够增加对本地或云中数据驻留位置的分析。
如何避免淹没数据湖
我们有关数据湖中的一些重大风险，这些风险终可能导致“数据沼泽”，对于许多公司而言，这种预测太准确了，他们中的许多人已经投资了数百万元，但他们仍在寻找业务价值，这是因为数据湖并没有兑现初的承诺，即无法对大量数据进行可行的分析，现实情况是，数据湖可用作低成本存储并用于管理各种非结构化和半结构化数据，但它们却无法作为真正的实时分析环境使用，尽管开源和商业解决方案反复尝试，但大多数基于Hadoop或基于云的数据湖仍无法支持数千个并发分析用户，复杂的临时查询，数据密集的报告，或真正的实时分析系统的任何其他要求。
正确的答案是使用完全现代化的分析环境来增强数据湖的廉价存储
该环境旨在支持次秒级的SQL查询，即使是复杂的工作负载以及喜欢的数千个并发用户也是如此， BI和数据科学工具。该环境需要了解所需的文件格式，以批处理或实时流的方式极其快速地提取信息，并使其立即可查询，并且它应该简化和简化数据管理，并消除对专业数据工程技能的需求，现代一词意味着您还应该具有灵活性，可以在有意义的地方运行工作负载，在本地数据中心，在云中或在这两者中，今天既没有传统的数据仓库，也没有SQL-Hadoop引擎，也没有云本机数据仓库选中所有这些框。
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