Wie wirkt sich die Cloud auf Data Warehousing-Technologien aus?

s In den letzten Jahren hat die Datengenerierung enorm zugenommen, was durch die dramatische digitale Transformation in unzähligen Unternehmen in der gesamten Industrielandschaft gekennzeichnet ist. Die Datenmenge, die weltweit generiert wird, nimmt rasant zu. Tatsächlich zeigen Studien des Gigabit-Magazins, dass die im Jahr 2020 generierte Datenmenge mehr als 25-mal höher sein wird als vor 10 Jahren. Darüber hinaus wurde geschätzt, dass sich die generierten kumulierten Daten bis 2025 verdreifachen werden, um fast 175 Zettabyte zu erreichen.

Die Anforderungen von Entscheidungsträgern für den Echtzeit-Datenzugriff steigen derzeit ebenfalls beispiellos, um eine gute Erleichterung zu ermöglichen -informierte, fundierte Geschäftsentscheidungen.

Um Daten für ihr Unternehmen nützlich, umsetzbar und skalierbar zu machen, benötigen Unternehmen eine effiziente und kostengünstige Möglichkeit, diese Daten zu speichern, zu kennzeichnen und zu interpretieren. Eine der lukrativsten Möglichkeiten hierfür ist das Data Warehousing.

Der Data Warehousing-Markt stammt aus den 1970er Jahren, als der Informatiker Bill Inmon den Begriff „Data Warehouse“ zum ersten Mal prägte. Die frühen Data Warehouses wurden als On-Premise-Server entwickelt und sind für eine Leistung von nur Gigabyte ausgelegt. Sie haben seitdem einen bedeutenden Wandel erfahren, da moderne Lager große Terabyte-Kapazitäten beherbergen.

Data Warehouse, auch als Entscheidungsunterstützungsdatenbank bekannt, bezieht sich auf ein zentrales Repository, das Informationen enthält, die aus einer oder mehreren Datenquellen stammen, z. B. Transaktionsdaten Systeme und relationale Datenbanken. Die im System gesammelten Daten können in Form von unstrukturierten, halbstrukturierten oder strukturierten Daten vorliegen. Diese Daten werden dann verarbeitet, transformiert und konsumiert, um Benutzern den Zugriff über SQL-Clients, Tabellenkalkulationen und Business Intelligence-Tools zu erleichtern.

Data Warehousing erleichtert auch das Data Mining, dh die Identifizierung von Mustern innerhalb der Daten, die kann dann verwendet werden, um höhere Gewinne und Umsätze zu erzielen. Der Anwendungsbereich der Data Warehousing-Branche erstreckt sich über mehrere Bereiche im Zusammenhang mit Analytics und in einigen Fällen sogar über Clouds, darunter BFSI, Gesundheitswesen, Fertigung, Telekommunikation und IT, Einzelhandel und Regierung.

Es gibt mehrere Unternehmen im technologischen Bereich, die eine bedeutende Rolle spielen Fortschritte bei der Weiterentwicklung der Data Warehousing-Technologien. Eines der bekanntesten ist Teradata, ein führendes Data-Warehouse-Unternehmen mit über 30 Jahren Erfahrung auf diesem Gebiet. Die Teradata-Software wird häufig für verschiedene Data Warehousing-Aktivitäten in vielen Branchen verwendet, insbesondere im Bankwesen. Das Unternehmen arbeitet konsequent daran, seine Business-Intelligence-Lösungen durch innovative neue Technologien, einschließlich Hadoop-basierter Dienste, zu verbessern.

Big Data und Data Warehousing

In der modernen Zeit stören Big Data und Data Science die Art und Weise, wie Unternehmen Geschäfte tätigen, erheblich sowie ihre Entscheidungsprozesse. Bei so großen Datenmengen, die branchenübergreifend verfügbar sind, ist die Notwendigkeit einer effizienten Big-Data-Analyse von größter Bedeutung. Big Data tauchte erstmals in den 1990er Jahren auf. Das Konzept lässt sich jedoch weit zurückverfolgen, bevor der Begriff bis zum Beginn des Computerzeitalters geprägt wurde, als Unternehmen Zahlen und Forschungstrends mithilfe großer Tabellenkalkulationen analysierten.

As In den späten 1990er und frühen 2000er Jahren entstanden neue Datenquellen, die die Erzeugung enormer Datenmengen befeuerten. Dieser Trend wurde insbesondere durch die zunehmende Bedeutung mobiler Geräte und Suchmaschinen verstärkt, die mehr Daten als je zuvor lieferten. Ein weiterer Faktor, der die Entstehung von Big Data charakterisierte, war die Geschwindigkeit. Je schneller die Datengenerierung ist, desto mehr Handhabung ist erforderlich. So wurde das Konzept von Big Data im Jahr 2005 von Gartner als 3Vs von Daten beschrieben. Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt.

Da das Datenvolumen weiterhin rasant zunahm, waren herkömmliche relationale Datenbanken und Data Warehouses nicht in der Lage, den Ansturm dieser Daten zu bewältigen. Um dieses Problem zu umgehen und effizientere Big-Data-Analysesysteme zu gewährleisten, haben Ingenieure von Unternehmen wie Yahoo 2006 Hadoop als Apache-Open-Source-Projekt mit einem verteilten Verarbeitungsframework erstellt, das die Ausführung von Big-Data-Anwendungen auch auf Clusterplattformen ermöglichte

KI- und maschinelles Lernen sowie Cloud-basierte Lösungen können die Zukunftsaussichten für den Data Warehousing-Markt verbessern.

Angesichts des in der heutigen Zeit generierten Datenvolumens und der dafür erforderlichen fortschrittlichen Infrastruktur stehen Entscheidungsunterstützungsdatenbanken unter erheblichem Druck sowohl technologisch als auch architektonisch weiterzuentwickeln. Neben mehreren neuen Ansätzen für Data Warehousing-Architekturen haben sich auch zahlreiche Technologien als Hauptverantwortliche für moderne Business Intelligence-Lösungen herausgestellt, die unter anderem von Cloud-Diensten über Datenvirtualisierung bis hin zu Automatisierung und maschinellem Lernen reichen.

Cloud-basierte Lösungen sind die Zukunft der Daten Lagermarkt. Angesichts der Tatsache, dass sich zahlreiche Unternehmen der Cloud zuwenden, um ihre Data-Warehousing-Lösungen zu betreiben und zu speichern, arbeiten Internetunternehmen wie Amazon und Google unermüdlich daran, innovative Cloud-basierte Data-Warehouses zu entwickeln und zu hosten.

Ein weiterer Trend, der die Aussichten der Data-Warehousing-Branche in der EU beeinflussen wird Jahre voraus ist maschinelles Lernen und KI-Unterstützung. Neue Data Warehousing-Architekturen werden als Grundlage für AI-Datensätze dienen, wobei AI und ML die Funktionen und den Betrieb dieser Business Intelligence-Lösungen verbessern. Ein Beispiel für diesen Trend ist die Integration von maschinellem Lernen in das BigQuery-Data-Warehouse durch Google.

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