Für moderne Unternehmen steht viel auf dem Spiel. Es ist an der Zeit, über herkömmliche Data-Warehouse-Lösungen hinauszugehen. Holen Sie sich massive Datenkapazität, unschlagbare Performance und einfachen Betrieb.
In Anbetracht des scheinbar endlosen Wachstums beim Datenvolumen ist es an der Zeit, sich mit modernen Ansätzen beim Data Warehousing auseinanderzusetzen. Schlecht genutzte Rechenleistung und schlecht genutzter Storage können nutzlose Ausgaben bedeuten. Skalieren Sie Storage-Ressourcen ohne Performance-Einbußen, um den Wert Ihrer Daten zu maximieren.
Mit Pure kommt eine Modern Data Experience™ zu Analytics. Generieren Sie mit Pure dank schneller Datenverarbeitung und hohem Durchsatz schneller Erkenntnisse. Das lokale Implementieren von schnellem Objekt-Storage bietet mehr Möglichkeiten und senkt Risiken dank der Cloud-nativen Architektur.
Unternehmens-Workloads erfordern Flexibilität. Endlich Schluss mit Datensilos. Disaggregierter Storage von Pure ist elastisch als einzelne Hochleistungs-Datenquelle skalierbar. Führen Sie mehrere isolierte Workloads aus und nutzen Sie On-Demand-Rechenleistung für schnellere Einblicke.
Erhalten Sie Leistung auf Cloud-Ebene für hybride und lokale Ökosysteme. Mit der ersten Analysedatenbanklösung der Branche, bei der für lokale Umgebungen die Rechenleistung vom Storage getrennt wird, bieten Vertica und Pure ganz neue Ebenen der Einfachheit und Flexibilität.
Keine Hardware, keine Einrichtung, keine Kosten – kein Problem. Erleben Sie eine Self-Service-Instanz von Pure1® zum Verwalten von Pure FlashBlade™ - der fortschrittlichsten Lösung der Branche, mit nativ skalierbarem File- und Object-Storage liefert.
Ein Data Warehouse ist ein Storage-System, das dafür optimiert ist, strukturierte Daten zu speichern, um die Hochgeschwindigkeits-SQL-Abfragen durchzuführen, die zum schnellen Bereitstellen von Business-Intelligence nötig sind. Vom Verarbeiten von Hochgeschwindigkeits-Transaktionen hin zu vorausschauenden Analysen: Data Warehouses sind seit Jahrzehnten faktisch der Storage-Standard, den Unternehmen verwenden, um ihre BI zu unterstützen.
Data Warehouses haben unter anderem folgende Vorteile:
Konsolidierung strukturierter Daten aus mehreren verteilten Quellen
schnelle analytische Abfragen von relationalen Datenbanken
eine dedizierte Storage-Lösung für günstigere Abfragen und schnellere Berichterstellung
Die Unterschiede zwischen Data Warehouses, Data Lakes und Data Hubs lauten wie folgt:
Data Warehouse: Ein einzelnes Repository zum Integrieren und Speichern strukturierter Daten aus mehreren unstrukturierten Datenquellen in Ihrer gesamten Organisation.
Data Lake: Ein einzelnes ungefiltertes Repository aus allen strukturierten und unstrukturierten Rohdatenquellen in einer Organisation (einschließlich Data Warehouses). Die Daten müssen erst noch verarbeitet werden, damit BI-Erkenntnisse extrahiert werden können.
Data Hubs bieten auch die Daten-Governance, die nötig ist, um das Teilen von Daten zwischen unterschiedlichen Endpunkten zu optimieren. Auf diese Weise konsolidieren Data Hubs sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses in einer einzigen Zugriffsebene. Die Datenverarbeitung erfolgt im Data Hub, wodurch Ihre Organisation einen zentralen Ort erhält, an dem BI-Erkenntnisse extrahiert werden.
Wir arbeiten mit den Besten aus allen Branchen zusammen.
„Wir haben voll auf Pure Storage gesetzt und jetzt läuft alles auf Arrays von Pure. Wir diskutieren jetzt nicht mehr darüber, ob Storage der Grund für Performance-Probleme sein könnte.“
