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集成数据仓库设备存在局限性

木马童年 2019-5-19 14:05 1112 0

随着数据仓库设备(Data Warehouse Appliance)的出现,商业智能以及高级分析应用的潜能也被激发出来,许多企业将利用数据仓库新技术的优势提升自身竞争力。但是并不是说集成设备就是万能的,它还存在着许多的局限性 ...

随着数据仓库设备(Data Warehouse Appliance)的出现,商业智能以及高级分析应用的潜能也被激发出来,许多企业将利用数据仓库新技术的优势提升自身竞争力。但是并不是说集成设备就是万能的,它还存在着许多的局限性,根据一个企业的业务目标和可用资源,有些时候数据仓库设备并不一定是最好的选择。

集成设备将企业的数据仓库硬件软件整合在一起,能够提供同传统数据仓库系统一样的优势。无论企业选择什么样的方式,他们都需要从多个数据源对数据进行整合,并且需要对数据质量、整合流程进行管理,同时支持BI和分析功能,只有这样才能从数据中获取更多的洞察力。

在许多情况下,当选择部署数据仓库设备时,有些企业往往希望提升查询性能、扩充存储空间并获得更多的分析功能。而另外还有些企业将其视为通向BI和分析的一个捷径,因为集成设备同传统数据仓库系统相比在部署周期上要短很多。

集成设备和传统数据仓库系统在结构上存在许多相似之处,但是传统的做法中包含了更多的软件和硬件,并需要技术人员对数据仓库架构进行设计和开发;而使用集成设备时,厂商将提供一个或多个服务器,这些服务器都是针对数据仓库软件进行过充分优化的,技术人员无需自行设计。

当我们要在二者之间选择其一的时候,中小企业或者针对部门级的用户往往会选择集成的设备,因为其部署周期上的优势。而随着“大数据分析”成为许多企业的首要任务,数据仓库设备往往会被视为传统系统的扩展,专门用来处理海量信息。同时伴随厂商和企业用户对数据仓库设备的愈加青睐,未来整合的系统必将在数据仓库和BI建设中发挥更多的作用。

因此,正确理解数据仓库设备的优势是非常重要的,它能够指导企业是否应该选择集成的系统。举例来说,那些希望解决具体业务问题的用户,比如增加客户数据洞察力,提升客户满意度,数据仓库设备的快速部署优势以及单独管理的特点将为这些用户提供更多的价值,因此再选择传统的数据仓库构建模式显然是不合适的。

尽管数据仓库设备能够满足许多不同的业务需求,但是有些情况下企业还是需要选择传统的数据仓库软件。无论从成本还是技术角度来说,对于那些在数据仓库和BI系统相对完善成熟的企业,将集成设备视为扩展组件就不太可行了。而且并不是所有的企业都对新的技术做好了充分的准备,比如列式数据库和内存分析等功能,这需要一定的技术知识储备才能够正常驾驭。

事实上,数据仓库设备存在着一定的局限性,而且企业在进行选型评估的时候一定要牢记这些点:比如拿服务器来说,尽管一些集成设备厂商提供了不同的硬件产品选择,但是大部分还是集中在一两个品牌上,这是否符合以往的选择?企业应三思而后行。

除此之外,新技术人才的招聘,内部员工培训过程都应该计算在投入成本之中,有些时候花的人力物力会与构建新系统差不多。存储空间也是需要考虑的问题,不适合集成设备的业务由于数据存储瓶颈也将到时总体性能下降的问题(当然对于传统数据仓库系统来说也是如此)。

由于媒体和厂商的信息轰炸,想要得到数据仓库设备的相关信息并不是一件困难的事。但是认清它的正负两方面作用时最为重要的,这能够帮助你决定是否部署新的设备还是自己搭建新的系统。

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