La integración del big data es un reto
Las empresas de hoy buscan la mejor manera de gestionar el big data. Cada día, se crean 2,5 trillones de bytes de datos. Para 2020, los expertos predicen que esta cifra llegará a 44 zettabytes (o 44 billones de gigabytes).
Big data puede generar grandes negocios, pero muchas empresas no están descubriendo el valor que les gustaría desde sus datos. Es difícil para la mayoría gestionar un promedio de 33 orígenes de datos únicos, que son diversos en estructura y tipo y, a menudo, se encuentran atrapados en silos de datos que son difíciles de encontrar y acceder.
¿Qué es la virtualización de datos?
Durante décadas, las empresas han tratado de romper silos copiando datos de diferentes sistemas operativos en almacenes de datos centrales para su análisis, tales como data marts, data warehouses y data lakes. Esto es costoso y propenso a errores.
La virtualización de datos permite consultar datos en muchos sistemas sin copiar y replicar datos, lo que reduce los costos. Simplifica y actualiza su analítica, generando resultados exatos, porque está consultando la orígen de datos más recientes.
¿Por qué elegir IBM Cloud Private for Data?
Acceda a datos actuales
Obtenga siempre la analítica actualizada en orígenes de datos distribuidos, sin necesidad de almacenar datos fuera del centro de datos. Experimente un solo repositorio de datos donde sus aplicaciones SQL pueden conectarse y ejecutarse.
Velocidad sin precedentes
Aproveche los dispositivos en red para obtener ganancias de procesamiento polinomial. Organice automáticamente los nodos de datos en una red de colaboración para obtener eficiencia computacional. Defina constelaciones con orígenes de datos grandes o pequeños.
Seguridad y privacidad
Los datos no se almacenan en la memoria caché en la nube o en otros dispositivos. Las credenciales para sus bases de datos privadas se almacenan cifradas en el dispositivo local y son privadas para ese dispositivo.
Flexibilidad
IBM Cloud™ Private for Data admite múltiples lenguajes de consulta de aplicaciones (SQL, lenguajes de procedimientos almacenados, R y Python) y orígenes de datos como Cloudera Impala, IBM Db2®, Db2 Event Store, IBM Informix®, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server y Teradata.
Facilidad de uso
Aproveche una única consola web con una interfaz interactiva para consultar datos, administrar usuarios y visualizar constelaciones de nodos de datos. La optimización del sistema se automatiza a través de machine learning y algoritmos adaptativos.
Uso de la virtualización de datos en las industrias
Análisis de conformidad en las sucursales financieras
Para las instituciones financieras, encontrar y detener rápidamente las transacciones no conformes puede tener un impacto positivo en sus resultados. Con la virtualización de datos, las instituciones no tienen que mover sus datos a un centro de datos central o a la nube para su procesamiento y análisis. Los centros de consulta de microdatos en las sucursales de instituciones financieras permiten que la analítica se realice en tiempo real.
Reducción del volumen de datos móviles
¿Cómo puede una empresa encontrar rápidamente cuál de los anuncios tiene el mayor impacto, al tiempo que elimina el ruido que hay alrededor de él? La virtualización de datos y la analítica de vanguardia permiten a las empresas comprender mejor cómo adelgazar el big data y procesar y analizar solo la información necesaria para la consulta, ahorrando tiempo y costos.
Análisis del comportamiento del cliente minorista
Las tiendas físicas están buscando cualquier ventaja competitiva que puedan obtener sobre los minoristas basados en la web. La virtualización de datos permite una analítica de vanguardia casi instantánea, proporcionando insights sin precedentes sobre el comportamiento del consumidor. Esto ayuda a los minoristas a orientar mejor la comercialización, las ventas y las promociones, y hacer más para brindar experiencias de cliente excepcionales.
Supervisión y análisis de datos de sensores de IoT
Los sensores de IoT están creando cantidades masivas de datos. Con el ritmo que aumenta la cantidad de sensores que recopilan datos, el volumen de datos va a explotar. Llevando la analítica de datos al límite con una plataforma de datos que puede analizar datos por lotes y secuenciales, acelera y simplifica la analítica, al tiempo que proporciona insights de valor dónde y cuándo se necesita.
Aumento de la eficiencia de la fabricación
Los entornos de fabricación automatizados priorizan las alarmas aumentando sus técnicas de calidad y procesos con meta-aprendizaje o reglas. Con la virtualización de los datos y los métodos de machine learning, los fabricantes pueden filtrar los patrones de alarmas y convertirlos en información procesable.
Supervisión remota y análisis de operaciones de petróleo y gas
La virtualización de datos y edge computing facilitan operaciones confiables para la industria manufacturera. Realizar análisis en tiempo casi real en el sitio donde se generan los datos puede ayudar a las organizaciones a identificar los problemas rápidamente y, al hacerlo, a evitar interrupciones y paradas inesperadas.