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Un data hub è un'architettura storage moderna, incentrata sui dati, che aiuta le aziende a consolidare e condividere i dati in modo da supportare gli analytics e i workload di AI. Se effettui ancora l'accesso ai dati con connessioni point-to-point a silos indipendenti, la conversione dell'infrastruttura in un data hub semplificherà notevolmente il flusso di dati nella tua organizzazione.
Per le aziende moderne i dati rappresentano il motore delle informazioni approfondite e dell'innovazione. Tuttavia, la maggior parte dei dati è archiviata in silos, frammentati e fuori dalla portata delle applicazioni di analytics e AI. AI Alcuni dati sono memorizzati in data warehouse, altri sono dispersi in data lake. L'unificazione dei dati è intermittente e la velocità dei dati è compromessa. Perché è così difficile per i sistemi di storage unificare i dati in un'unica piattaforma? Il problema risiede nel fatto che ogni applicazione presenta requisiti specifici per i propri dati e questo determina la proliferazione di silos.
Un data hub è progettato sul principio fondamentale di unificare e distribuire i dati, non solo di archiviarli. Unificare i dati significa far sì che più applicazioni possano accedervi contemporaneamente nella loro totale integrità. Distribuire i dati significa far sì che ogni applicazione possa accedere ai dati necessari e utilizzarli in modo completo alla velocità richiesta dal business di oggi. Il data hub elimina gli ostacoli dell'infrastruttura legacy, dove alle applicazioni vengono assegnati specifici silos e dataset replicati.
I data hub includono alcuni vantaggi comuni, tra cui:
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Un data hub integra i punti di forza chiave di ogni silo in un'unica piattaforma unificata che include quattro qualità indispensabili: file e oggetti ad alta velocità di trasmissione, native scale-out, performance multidimensionale e architettura parallela.
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