升級數據庫的六個理由

  • 在大數據時代,您必須適應快速增長的數據量,多樣性和速度。
  • 如今,您的IT團隊有效地使用預算和人員比以往任何時候都更為重要。
  • 您需要有關數據倉庫的全新觀點。

您的組織正在執行針對千禧一代的活動,並依賴於社交數據來獲得更深入的客戶見解。 經理們要求從多個來源獲取更多數據,以支持新的投資和產品策略。 根據所有渠道的當前銷售數據實時調整營銷促銷。

有效地使用和管理信息對於推動諸如尋求新的商機,吸引和留住客戶以及簡化運營等領域的增長至關重要。 在大數據時代,您必須適應快速增長的數據量,多樣性和速度,同時以前所未有的速度從數據中提取可行的業務見解。

有效地使用和管理信息對於推動諸如尋求新的商機,吸引和留住客戶以及簡化運營等領域的增長至關重要。

原因1:總擁有成本較低

如今,您的IT團隊有效地使用預算和人員比以往任何時候都更為重要。 您需要數據庫軟件,該數據庫軟件可以經濟高效地提供行業領先的數據管理功能,同時減少滿足服務水平協議(SLA)所需的人員配置資源。

但是,為了削減管理成本,您還需要可幫助自動化一系列管理任務的解決方案,例如配置設置和部署,工作負載管理,利用率和存儲管理以及維護,升級和容量擴展。

數據壓縮和多溫度數據管理技術提供了另一種節省成本的策略,因為它們減少了通常會消耗大量IT預算的存儲需求。

群集拓撲透明性(不需要應用程序了解底層群集和數據庫資源以及拓撲結構)有助於加速應用程序的編碼和測試,並可以使應用程序開發人員提高生產率。 而且,如果您為了節省資金或加速流程而切換數據庫,則不需要修改當前正在使用的應用程序的費用。

原因2:快速報告和分析的平台

您需要有關數據倉庫的全新觀點。 具有BLU Acceleration的DB2正是您所需要的。 在DB2數據庫引擎內部,IBM匯集了一個完整的,多工作負載的環境,可以幫助組織轉換其倉庫。 畢竟,在幾秒鐘而不是幾小時內獲得銷售團隊的答复可能意味著達成交易和取消交易之間的區別。

現在,整個組織中越來越多的人依靠數據驅動的洞察力來完成工作。 為了獲得這種見解,數據科學家和業務分析師必須擁有一個環境,​​使他們能夠探索,調查,試驗,研究,審查和發現會影響公司市場和收入的新的或新興的模式或趨勢。

同時,您的業務線用戶需要快速回答其業務問題。 這個至關重要的群體-包括高管,面向客戶的人員和中層管理人員-取決於獲得商業智能的能力,因此他們可以在競爭前及時做出決定,了解他們的業務並確定機會。 為了滿足這些需求,需要一個可以非常快速,非常簡單地提供分析的數據庫。

原因3:增加的可伸縮性和可用性

要保持業務運營,就需要始終保持運行的數據系統。 您的客戶和合作夥伴期望持續的正常運行時間和即時的響應,在這個社交媒體時代,糟糕的業績很快就會變成公共關係的噩夢。

您需要一個具有內置冗餘,高可用性和災難恢復的數據系統,以無縫處理計劃外或外部中斷。 而且,您需要透明的數據庫集群功能來根據動態業務量擴大或縮小規模。

您需要一個具有內置冗餘,高可用性和災難恢復的數據系統,以無縫處理計劃外或外部中斷。

原因4:支持新出現的應用程序

客戶正在通過電話購物,比較平板電腦的評分,在社交網站上查找評論和體驗等。 所有這些接觸點都表示有機會說服客戶購買您的產品並提高忠誠度。 因此,您必須相應地管理多渠道客戶體驗。

這給數據庫基礎架構帶來了一系列新的部署和開發挑戰,需要為提供,捕獲,存儲和處理來自不同來源的多種信息類型提供靈活性。 您需要一個可以隨時隨地提供所需數據的數據存儲,並準確捕獲隨時發生的情況。

原因5:混合環境的靈活性

成熟的虛擬化和雲功能使您可以根據業務需求利用各種部署選項。 但是因為不是所有事物都可以(或應該)存在於雲中,所以許多組織發現他們正在管理雲和本地資源。 這一現實導致了混合環境的興起:混合了來自公共雲源和本地系統的數據和計算資源。

對於企業而言,混合環境通常被稱為“兩全其美”。 基於雲的基礎架構為避免強大的本地計算環境所需的昂貴投資提供了立即的機會。 可以在雲上找到,處理和管理結構化和非結構化數據,而無需投資額外的本地硬件,而IT可以維護對特權數據的控制。

如果要實施混合雲策略,則需要一個數據庫管理解決方案,該解決方案應提供配置靈活性,數據建模透明性和混合工作負載支持。 由於在混合環境中數據源的重要性降低,因此在交付數據服務時,您如何管理該源以及跨雲,虛擬和本地位置的其他源,將有所作為。

數據和洞察力必須以有效且安全的方式在環境之間無縫流動,以實現對動態存儲和應用程序互操作性的訪問。 這些環境還必須支持相同的數據倉庫策略和其他過程,以實現強大的集成。

原因6:更加簡單

數據庫管理的成本可以與數據庫軟件和硬件的成本相媲美。 目標是通過自動化管理,提高存儲效率,提高性能並簡化虛擬設備的部署來降低數據管理成本。 通過自動化任務,例如配置設置和部署,工作負載監視和管理,高可用性和災難恢復,您可以釋放DBA來專注於新項目。

這些天,您可能會聽到很多有關內存技術的信息,例如BLU Acceleration,它們使用新方法來推動更高水平的分析性能。 如果您可以利用這些技術為複雜的查詢提供開箱即用的高性能,實現突破性的存儲節省並最終拉平分析成本曲線,該怎麼辦?

每個大數據源都有不同的特徵,範圍從頻率和數據量到數據的類型和準確性。 添加諸如治理和安全性之類的維度,現在選擇數據和分析體系結構時要考慮許多其他因素:安全性,治理,連通性,可移植性,管理等等。 因此,正確的數據和分析解決方案通常是緊密協作的不同系統的集合。

IBM Analytics提供了範圍廣泛的數據和分析技術與解決方案組合,涵蓋服務,軟件,研究和混合雲。 IBM產品組合包括發現,報告和分析以及預測和認知功能。 它提供了企業級Apache Hadoop,專家集成系統,流數據分析,文本和內容分析等,因此您可以改變組織理解和使用數據及內容的方式。

這些系統通常與關係數據庫管理系統(例如DB2)共存並與之互操作,從而建立可以跨任何環境擴展的堅實數據基礎。 如果沒有可擴展的高性能數據管理基礎結構,分析工作的結果和見解可能就不夠全面。 數據庫和數據管理技術的這一基礎為提供給應用程序的分析和治理工具提供了動力。

每次$ 1美元

在這裡提交廣告

傑克·蘇里

在Tech Cloud Link上可以免費下載各種格式的技術白皮書,包括流行文章技術摘要,技術白皮書的PDF版本以及在IT領域內範圍廣泛的研究文章。 在這裡,您將解決與IT趨勢相關的趨勢,這些問題涉及–網絡通信–存儲–數據中心–服務器–網絡安全。 白皮書準確地解決了工業和企業網絡之間的融合以及有關企業IT,業務和領導力戰略的文章,功能,幻燈片和分析的集合
https://techcloudlink.com/

發表評論