Arkhotech - Modernización de datawarehouse

¿Porqué se requiere modernizar los Datawarehouses?

Los datos se han convertido en una parte indispensable para obtener y mantener una ventaja competitiva. La mayoría delas organizaciones ya usa datawarehouses tradicionales limitados principalmente por información a baja escala, altos costos de licenciamiento, tiempos lentos de respuesta y visibilidad limitada del negocio.

Un datawarehouse moderno está diseñado para el rápido crecimiento de datos, la capacidad de análisis sobre una variedad de tipos de datos relacionales, no relacionales y de streaming que aprovechan una interfaz estándar y fácil de usar.

Esto proporciona una plataforma común para aprovechar las nuevas tecnologías y los métodos de almacenamiento de datos existentes, para permitir a las empresas responder a preguntas de negocio cada vez más complejas.

Beneficios de los datawarehouse modernos

Fundamento moderno para la analítica de datos a gran escala y de óptimos tiempos de respuesta
Optimizado para el BigData, incorporando algoritmos de optimización para consultas complejas
Estándar y abierto para máxima compatibilidad con soluciones de lagos de datos, analítica en tiempo real e inteligencia de negocios
Acceso seguro y gobernado a los datos del negocio
Incremento de agilidad en el acceso a la información y costos optimizados por almacenamiento y consulta
Compatible con herramientas comunes de inteligencia de negocios y dashboarding

Datawarehouse moderno

Base de datos transaccional

Casos de uso comunes

Analítica Descriptiva y Big Data

Procesamiento transaccional

Entrada de datos

Optimizado para la ingesta de datos por lotes de grandes cantidades de datos de una o más fuentes de información

Optimizado para la ingesta casi en tiempo real de datos de transacciones individuales

Operaciones

Optimizado para operaciones de escritura por lotes y lectura de grandes volúmenes de datos para minimizar el costo y maximizar el rendimiento

Optimizado para operaciones de escritura continuas y grandes volúmenes de operaciones de lectura para maximizar el rendimiento de las transacciones

Normalización de datos

Esquemas desnormalizados como el esquema Star y el esquema Snowflake

Esquemas altamente normalizados, más adecuados para alto rendimiento de transacciones

Almacenamiento

Técnicas de almacenamiento columnar y compresión de datos para reducir los costos de acceso y acelerar las consultas en grandes cantidades de datos

Almacenamiento orientado a filas para optimizar las escrituras y lecturas de datos transaccionales de gran volumen en cantidades relativamente pequeñas de datos

Experiencias en Analítica de datos

Proporcionando tecnología para el análisis de información clave del negocio

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Acelere la transformación en la nube

Facilitando la adopción del cloud en nuestros partners

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“Teníamos el objetivo de contar con plataformas “cero humanos”, nada fácil de construir ni de evangelizar cuando las transformaciones son tan disruptivas. De la mano de Arkhotech lo logramos.”

Alejandro Lillo

Jefe de Proyectos de Tecnología CEN

Arquitectura en la nube

Modernización de Datawarehouse

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Optimizado para el BigData, incorporando algoritmos de optimización para consultas complejas

Estándar y abierto para máxima compatibilidad con soluciones de lagos de datos, analítica en tiempo real e inteligencia de negocios

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