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EDW Optimization with Hadoop

Kostenreduzierung durch Übertragung von Daten auf Hadoop®

Read the analyst white paper on EDW optimization.

Bericht herunterladen

Probleme mit einem typischen EDW

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.

EDW-Optimierung mit Apache Hadoop ®

Flexibel

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Daten können in HDP geladen werden, ohne dass ein Datenmodell erforderlich ist

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

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HDP wurde entwickelt, um Fragen zu beantworten, sobald sie beim Benutzer auftreten

Effizient

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100 % der Daten stehen detailliert für die Analyse zur Verfügung

*

HDP kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten speichern und analysieren

*

Daten lassen sich auf vielfältige Art und Weise analysieren (Unterstützung unterschiedlicher Anwendungsfälle)

Kosteneffizient

*

HDP (Hortonworks Data Platform) ist 100 % offen – es fällt keine Lizenzgebühr für Software an

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HDP läuft auf Standard-Hardware

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Neue Daten lassen sich in HDP ablegen und in Tagen oder sogar Stunden nutzen

EDW-Optimierung

Lösungselemente

Hortonworks Data Platform

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Das Hadoop Data Warehouse bietet Ihnen leistungsstarke Open-Source-Funktionen zur Optimierung von Daten-Governance und -integration, Sicherheit und Betriebsabläufen, die speziell für eine nahtlose Integration mit Ihren bestehenden Rechenzentrumstechnologien konzipiert wurden. Mehr erfahren

Syncsort

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EDW-Auslagerung an Hadoop – Leistungsstarke ETL-Software für einen einfachen Zugriff und ein problemloses Onboarding traditioneller Unternehmensdaten auf HDP. Mehr erfahren
 
 

JethroData

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Hochleistungs-Analytics-Engine für interaktive Business Intelligence (BI) mit Hadoop Big Data. Mehr erfahren

Professional Services

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Unsere Experten stehen Ihnen mit Rat und Tat zur Seite, damit Sie im Handumdrehen von den Vorteilen Ihrer neuen Architektur profitieren und den Mehrwert der vollständig getesteten und validierten Hortonworks-Lösung zur Optimierung von Datenarchitekturen maximal ausschöpfen können. Mehr erfahren

Anwendungsfälle mit EDW-Optimierung

ANWENDUNGSFALL 1
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ONBOARDING VON ETL-PROZESSEN AUF HADOOP

Ein herkömmliches EDW-System verbringt zwischen 45 und 60 Prozent seiner CPU-Zyklen mit der ETL-Verarbeitung. Diese vergleichsweise unwichtigen ETL-Aufgaben verbrauchen wertvolle Ressourcen, was unter Umständen zu SLA-Verstößen führen kann, wenn unternehmenskritische Workloads nicht durchgeführt werden können. Diese ETL-Aufgaben können mit minimalem Migrationsaufwand und zu wesentlich geringen Kosten an das Hadoop EDW übertragen werden, wodurch Sie nicht nur Geld sparen, sondern auch Ressourcen für wichtigere Analyse-Workloads freigeben. Dank anwenderfreundlicher und leistungsstarker ETL-Tools, einer SQL-Engine und Integrationen mit sämtlichen großen BI-Anbietern ist Hortonworks die richtige Wahl für jedes Unternehmen.

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ANWENDUNGSFALL 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.

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ANWENDUNGSFALL 3
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Interaktive Business Intelligence auf 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.

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