L'integrazione dei Big Data è impegnativa
Le aziende di oggi cercano il modo migliore per gestire i big data. Ogni giorno, vengono creati 2,5 quintilioni di byte di dati. Entro il 2020, gli esperti prevedono un aumento fino a dieci volte, per un volume di 44 zettabyte (o 44 trilioni di gigabyte).
I Big Data portano grandi business, ma molte aziende non riescono a sbloccare tutto il valore dai propri dati. La maggior parte delle aziende ha difficoltà a gestire una media di 33 origini dati specifiche, diverse in struttura e tipo, e sono spesso intrappolate nei silos di dati che sono difficili da trovare e utilizzare.
Cosa è la virtualizzazione dei dati?
Per decenni, le aziende hanno cercato di abbattere i silos copiando dati da diversi sistemi operativi in archivi di dati centrali per l'analisi, come data mart, data warehouse e data lake. Questo approccio è costoso e soggetto ad errori.
Con la virtualizzazione dei dati, è possibile eseguire query dei dati su molti sistemi senza dover copiare e replicare i dati, e questa modalità riduce i costi. Può anche semplificare l'analytics mantenendola aggiornata e accurata poiché si eseguono query dei dati più recenti alla fonte.
Perché scegliere IBM Cloud Private for Data?
Accesso ai dati correnti
Ottieni analytics sempre attuale tra tutte le origini dati distribuite, senza dover memorizzare i dati al di fuori del tuo data center. Vivi l'esperienza di un unico repository di dati in cui le applicazioni SQL possono essere connesse ed eseguite.
Velocità senza precedenti
Sfrutta i dispositivi in rete per ottenere i vantaggi dell'elaborazione polinomiale. Organizza da solo e in automatico i tuoi nodi di dati in una rete collaborativa per raggiungere efficienza di elaborazione. Definisci costellazioni con origini dati grandi o piccole.
Sicurezza e privacy
I dati non sono memorizzati in cache nel cloud o su altri dispositivi. Le credenziali per i database privati sono memorizzate codificate sul dispositivo locale e sono private a quel dispositivo.
Flessibilità
IBM Cloud™ Private for Data supporta più linguaggi di query dell'applicazione (SQL, linguaggi di procedura memorizzata, R e Python) e origini dati come Cloudera Impala, IBM Db2®, Db2 Event Store, IBM Informix®, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server e Teradata.
Facile utilizzo
Sfrutta i vantaggi di un'unica console web con un'interfaccia interattiva per eseguire query dei dati, gestire gli utenti e visualizzare le costellazioni di nodi di dati. L'ottimizzazione del sistema è automatizzata tramite il machine learning e algoritmi adattivi.
Usi della virtualizzazione dei dati nei settori d'industria
Analisi della conformità presso filiali di finanziarie
Per le istituzioni finanziarie, individuare e bloccare rapidamente le transazioni non conformi può avere un impatto positivo sui profitti. Con la virtualizzazione dei dati, le istituzioni non devono spostare i propri dati in un data center centrale o nel cloud per l'elaborazione e l'analisi. La possibilità di eseguire query di microdata center nelle filiali finanziarie consente di ottenere analytics in tempo reale.
Come alleggerire i dati mobili
Come può un'azienda scoprire rapidamente quale pubblicità sta avendo più impatto, eliminando al contempo gli elementi di disturbo? La virtualizzazione dei dati e l'analytics all'avanguardia consentono alle aziende di capire meglio come alleggerire i big data ed elaborare e analizzare solo le informazioni necessarie alla query, risparmiando tempo e denaro.
Analisi del comportamento del cliente al dettaglio
I negozi non virtuali stanno cercando di ottenere vantaggi competitivi sui rivenditori del web. La virtualizzazione dei dati consente analytics avanzata quasi istantanea, fornendo insight senza precedenti sul comportamento dei consumatori. Questo aiuta i rivenditori a orientare meglio il merchandising, le vendite e le promozioni, e a offrire di più per fornire esperienze del cliente eccezionali.
Monitoraggio e analisi dei dati sensori IoT
I sensori IoT stanno creando enormi quantità di dati. Con l'aumento del numero di sensori che raccolgono dati, il volume di dati è pronto ad esplodere. Il passaggio a una analytics dei dati all'avanguardia, con una piattaforma di dati che può analizzare dati batch e streaming, velocizza e semplifica l'analytics, fornendo contemporaneamente gli insight dove e quando sono necessari.
Aumento dell'efficienza nel settore di produzione
Gli ambienti di produzione automatizzati danno priorità agli allarmi potenziando le loro tecniche di qualità e di processo con meta-learning o regole. Con i metodi di virtualizzazione dei dati e di machine learning, i produttori possono sempre più vagliare i modelli di allarmi e convertirli in informazioni utilizzabili.
Monitoraggio e analisi remoti nel settore petrolifero
La virtualizzazione dei dati e l'elaborazione avanzata possono assicurare un funzionamento affidabile nel settore produttivo. La possibilità di avere analytics praticamente in tempo reale direttamente nel luogo in cui i dati vengono generati, può aiutare le organizzazioni a identificare prontamente i problemi e, in tal modo, prevenire interruzioni operative impreviste.