Die Integration von Big Data ist eine Herausforderung
Unternehmen sind heute auf der Suche nach der besten Methode für die Bewältigung enormer Datenmengen. Jeden Tag werden 2,5 Trillionen Byte an Daten erzeugt. Laut Prognosen von Experten wird sich die Datenmenge bis 2020 verzehnfachen und auf 44 Zettabyte (das sind 44 Milliarden Gigabyte) anwachsen.
Große Datenmengen bedeuten große Geschäftschancen, aber viele Unternehmen schöpfen das Potenzial ihrer Daten nicht optimal aus. Die meisten müssen durchschnittlich 33 einzelne Datenquellen managen, die unterschiedlich in Struktur und Typ sind und sich häufig in Datensilos befinden, die schwierig zu finden und schwer zugänglich sind.
Was ist Datenvirtualisierung?
Seit Jahrzehnten versuchen Unternehmen, Datensilos zu beseitigen, indem sie Daten für die Analyse aus unterschiedlichen operativen Systemen in zentrale Datenspeicher kopieren, z. B. in Datamarts, Data-Warehouses und Data-Lakes. Dies ist kostenintensiv und fehlerträchtig.
Mit der Datenvirtualisierung können Sie Daten auf zahlreichen Systemen abfragen, ohne dass die Daten kopiert und repliziert werden müssen. Das senkt die Kosten. Zudem sind einfachere, aktuellere und präzisere Analysen möglich, da Sie die neuesten Daten direkt an ihrer Quelle abfragen.
Warum IBM Cloud Private for Data?
Zugriff auf aktuelle Daten
Sie profitieren von stets aktuellen Analysen von Daten aus verteilten Quellen, ohne dass die Daten außerhalb Ihres Rechenzentrums gespeichert werden müssen. Sie können Ihre SQL-Anwendungen in einem einzigen Daten-Repository verbinden und ausführen.
Beispiellose Geschwindigkeit
Nutzen Sie vernetzte Geräte, um Vorteile bei der polynomialen Verarbeitung zu erzielen. Die automatische Selbstorganisation Ihrer Datenknoten in einem gemeinsamen Netzwerk sorgt für Recheneffizienz. Definieren Sie Konstellationen mit großen oder kleinen Datenquellen.
Sicherheit und Datenschutz
Die Daten werden nicht in der Cloud oder auf anderen Geräten zwischengespeichert. Die Zugangsdaten für Ihre privaten Datenbanken werden verschlüsselt auf dem lokalen Gerät gespeichert und bleiben ausschließlich auf diesem Gerät.
Flexibilität
IBM Cloud™ Private for Data unterstützt mehrere Anwendungsabfragesprachen (SQL, gespeicherte Prozeduren, R und Python) und Datenquellen wie Cloudera Impala, IBM Db2®, Db2 Event Store, IBM Informix®, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server und Teradata.
Benutzerfreundlichkeit
Nutzen Sie eine einzige Webkonsole mit interaktiver Schnittstelle für die Abfrage von Daten, das Management von Benutzern und die Visualisierung von Datenknotenkonstellationen. Die Systemoptimierung wird durch Machine Learning und adaptive Algorithmen automatisiert.
Nutzung der Datenvirtualisierung in verschiedenen Branchen
Compliance-Analyse in Filialen von Finanzinstituten
Wenn Finanzinstitute Transaktionen, die nicht vorschriftenkonform sind, schnell finden und stoppen, kann sich dies positiv auf ihr Geschäftsergebnis auswirken. Mit der Datenvirtualisierung müssen Finanzinstitute ihre Daten nicht in ein zentrales Rechenzentrum oder in die Cloud übertragen, um sie zu verarbeiten und zu analysieren. Die Abfrage von Mikrodatenzentren in Filialen von Finanzinstituten ermöglicht Analysen in Echtzeit.
Mobile Datenausdünnung
Wie kann ein Unternehmen schnell herausfinden, welche Werbung die größte Wirkung erzielt, und sich auf das Wesentliche konzentrieren? Mit der Datenvirtualisierung und dezentralen Analysen („Edge Analytics“) können Unternehmen besser feststellen, wie sie Big Data ausdünnen und nur die für Abfragen notwendigen Informationen verarbeiten und analysieren. So sparen sie Zeit und Kosten.
Analyse des Kundenverhaltens im Einzelhandel
Herkömmliche Einzelhandelsgeschäfte halten Ausschau nach jedem nur möglichen Wettbewerbsvorteil gegenüber Onlinehändlern. Die Datenvirtualisierung ermöglicht nahezu sofortige dezentrale Analysen, die beispiellosen Einblick in das Verbraucherverhalten bieten. So können Einzelhändler Vermarktung, Verkauf und Aktionen besser auf die jeweilige Zielgruppe abstimmen und mehr unternehmen, um ein außergewöhnliches Kundenerlebnis zu schaffen.
Überwachung und Analyse von IoT-Sensordaten
IoT-Sensoren erzeugen enorme Datenmengen. Da die Zahl der Sensoren, die Daten erfassen, zunimmt, wird auch die Datenmenge immens ansteigen. Wenn Datenanalysen mit einer Datenplattform, die Batch- und Streaming-Daten analysieren kann, dezentral an der Quelle der Daten durchgeführt werden, sind schnellere und einfachere Analysen möglich. Damit erhalten Sie Einblick in Daten, wann und wo immer nötig.
Steigerung der Effizienz in der Fertigung
Automatisierte Fertigungsumgebungen priorisieren Alarmmeldungen, indem sie ihre Qualitäts- und Prozesstechniken um Meta-Learning oder Regeln ergänzen. Mit Datenvirtualisierungs- und Machine-Learning-Methoden können Hersteller verstärkt Muster von Alarmmeldungen durchsuchen und in verwertbare Informationen konvertieren.
Remote-Überwachung und -Analyse in der Öl- und Gasindustrie
Die Datenvirtualisierung und die dezentrale Datenverarbeitung (Edge Computing) sorgen für zuverlässige Operationen in der Fertigungsindustrie. Werden echtzeitnahe Analysen dort durchgeführt, wo die Daten entstehen, können Unternehmen Probleme umgehend erkennen und so unerwartete Ausfälle und Betriebsunterbrechungen vermeiden.