Data Lake

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利用 Denodo 数据虚拟化和 erwin® Data Intelligence by Quest® 平台实现向数据驱动型组织的转型

Ultra Mobile 的使命是以尽可能低的成本提供出众的国际语音通信,让世界联系变得更加紧密。该公司正在经历飞速增长期。然而,快速增长给 Ultra Mobile 的商业智能 (BI) 基础设施带来了压力,阻碍了该公司解决业务运营状况和如何最好地留住客户等基本问题的能力。 Ultra Mobile 需要降低不受管理的变更(如不同部门之间的数据差距)和受管理的变更(如整合各个项目数据文档的难题)带来的风险。此外,还存在其他平台上的业务指标定义不一致的问题。作为一种解决方案,Ultra Mobile 设计并实施了利用 Denodo 平台和 erwin® by Quest® 构建的新 BI 基础设施。下载此客户案例,详细了解:Ultra Mobile 如何建立全公司范围的数据治理框架,并为业务用户提供自助式数据发现功能?Denodo 和 erwin Data Intelligence 之间的集成如何使 Ultra Mobile 获得对企业数据源的全面洞察?哪些调整帮助该公司在一些国际目的地将服务交付质量提高了 22%?该公司如何学会识别过程缺陷,并迅速做出调整以提高盈利能力?Ultra Mobile 如何通过单一源实现数据地图的全面可追溯性和可审核性?

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客户案例:舍弗勒

在此视频中,Schaeffler 数据架构和工程总监 Jürgen Bohn 博士介绍了数据虚拟化如何帮助他们实现了为最终用户提供所有企业信息的整体视图的任务。该公司现在能够提供最新的相关信息,提高决策质量,并通过优化业务流程实现了成本节约。

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借助数据虚拟化,实现数据网格架构

最近,数据网格(Data Mesh)备受关注,它为企业提供了一种新型的数据管理和交付的方式,并灵活组织数据所有权和数据治理。但什么是数据网格?它与其他现代数据架构,如数据编织(Data Fabric)和数据湖有何不同?最重要的是,实现数据网格的最佳实践又是什么?观看Denodo网络研讨会,我们将为您消除关于数据网格的误解,并分享:什么是数据网格,它为什么重要?它与其他现代数据架构有何不同?存在哪些优势?企业将如何开始数据网格计划并避免遇到障碍?其他企业如何成功实施数据网格?

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TDWI最佳实践报告:构建统一数据仓库和数据湖

多年来,TDWI研究追踪数据仓库架构一路迈向现代化并不断演进,之后出现能够组织海量分析数据的数据湖设计模式,两者在近期逐渐融合,形成更为丰富的全新数据架构。在这种不断进化的环境中,数据仓库和数据湖可以整合相异而互融、存在重叠且可互操作的架构,纳入标准功能层。这些统一的功能层包括数据存储、混合工作负载管理、数据虚拟化、内容ETL以及数据治理和保护。本TDWI最佳实践报告探讨数据仓库与数据湖的融合,着眼于组织目前如何使用其数据仓库和数据湖环境,以及如何将两者有机结合。报告将考察统一DW/DL 的驱动因素、挑战和机遇,并提供向前推进的最佳实践。

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