Data Virtualization

Data Virtualization
Datenvirtualisierung für Big
Data : Auswahl des richtigen
Integrationsmodells
Data Virtualisation (DV) ist heute ein Pflichtprogramm.
Ihr hoher technischer Reifegrad sorgt für die schnelle
Ver-breitung und den nutzenstiftenden Einsatz in Agile
Business Intelligence (BI) sowie Big-Data-Analysen.
Denodo als einer der DV Marktführer hat bereits vielen
Kunde bei der Bewältigung der beiden großen Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data
geholfen:
•
Heben von Mehrwerten aus großen Datenmengen
mittels Virtualisierung und intelligentem Caching
bei gleichzeitiger Vermeidung unnötiger Replikationen.
•
Vereinheitlichung vormals unvereinbarer Formate
wie Big Data und NoSQL mit relationalen Datenbanken, multidimensionalen Data Warehouses, Flat
Files und weiteren Quellen durch die Verwendung
des einzigartigen Extended Relational Model (ERM),
das optimierte BI-Abfragen über kombinierte Data
Sets ermöglicht.
Die nachfolgenden fünf Best Practices veranschaulichen die Potenziale von DV in Verbindung mit Big Data.
Das Extended Relational Model liefert den en-tscheidenden Mehrwert.
Big
nt
Data i he Web /
Big Data – Fünf Best Practices
1. Föderieren ... statt Replizieren. Denodo kombiniert
Echtzeit-Federation, intelligentes Caching mit zeitgesteuerten Pre-Loads sowie Batch-Exporten von
Daten, um Replikationen auf ein Minimum zu reduzieren. Dieser Hybridansatz ist performant, preiswert
und schnell zu implementieren.
2. Abstrahieren ... statt hart Verdrahten. Die vereinheitlichte virtuelle Datenschicht entkoppelt
Datenkonsumenten von der Komplexität sowie
fortwährenden Veränderung der Quellen – und vice
versa.
3. Aufbau virtueller Datenbanken ... statt Verlust
von relationaler Power und deren breite Unterstützung von BI-Werkzeugen als auch Bekanntheit bei
Nutzern. Denodos ERM eröffnet den relationalen
Zugriff auf nicht-relationale Daten.
4. Nutzung aller wertvollen Daten ... statt Vernachlässigung von Logs, Webdaten, E-Mails, Social
Media, Excel, spalten- und dokumentenorientierten
Datenbanken, Suchindizes und weiteren unstrukturierten Daten. Denodo greift nativ auf diese Quellen
zu, kombiniert deren Daten mit Hadoop und erlaubt
somit das Heben von verborgenen Datenschätzen.
5. Iterieren ... statt auf die lange Bank schieben.
Starten Sie jetzt. Gehen Sie kleine, bewährte
Schritte – begleitet vom best-of-breed Spezialisten
Denodo. Iterativ gelangen Sie schnell ans Ziel,
bevor die Big-Data-Welle Sie überrollt.
Clo
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Republish to the Cloud
Data.gov
WWW
CLOUD
STORAGE
Hadoop
Web Streams
MDX
Denodo Platform
Unstructured
Content
Log Files
Query Widget
Address
New Jersey
Seattle
Relational / Parallel /
Columnar
New Jersey
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Enterprise Applications
Incidences
Address
Customer Name
Inc_ID
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Chevron Corporation
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Seattle
Connect
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Virtualize
Combine
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as
Data Services
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Data
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Customer Name
Chevron Corporation
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IBM
Chevron Corporation
JPMorgan
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Chevron Corporation
Enterprise Apps
Users
Big D
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ata in the Enterpri
DV-BIGDATA-GER-01
Data Virtualization
Extended Relational Model
•
a) Eine solide theoretische Grundlage,
Agile BI erfordert eine hohe technische Flexibilität
um auf wachsende Datenvolumina in komplexen und
he-terogenen Datenquellen zuzugreifen; Relationale
Datenbanken, Data Warehouses, Web, Cloud, Big Data
und NoSQL. Wählen Sie den Spezialisten für Datenvirtua-lisierung, um den Erfolg Ihres Projekts zu sichern.
•
b) breite Unterstützung von Branchen und
Werkzeugen und
Next Steps
•
c) nur geringe Diskrepanzen zu Datenmodellen,
die von Datenquellen und Applikationen genutzt
werden.
Denodo ist der führende Anbieter für Datenvirtualisierung. Bitte kontaktieren Sie [email protected] oder
rufen Sie uns unter +49 (89) 203 006 441 an, um ihr
nächstes Projekt zu diskutieren oder eine Evaluationslizenz anzufordern. Mit Denodo Express erhalten Sie
eine kostenfreie Lizenz, mit der Sie direkt starten können – Download unter community.denodo.com.
Ein effizientes Datenintegrationsmodel für DV muss drei
Bedingungen erfüllen:
Die meisten DV-Plattformen haben sich aus Data-Federation- oder ETL-Tools entwickelt und setzen auf ein
ausschließlich relationales Modell. Damit können sie
die Bedingungen a) und b) erfüllen, aber nicht c). Sie
verbinden sich zwar mit verteilten Quellen, reduzieren
diese dann aber auf ein relationales Format. Dabei gehen wichtige Quellinformationen verloren, Leistung und
Flexibilität werden eingeschränkt.
Mit nunmehr 15 Jahren Innovationskraft hat Denodo das
relationale Modell so erweitert, dass die wichtigsten
Eigenschaften anderer Datentypen im ERM vereint
werden können. Das eröffnet zahlreiche Optionen und
Vorteile:
1. Native Repräsentation von Datentypen (z.B. hierarchische Daten aus XML, Web Services, dokumentenorientierten Datenbanken, SAP BAPI etc.). Das
beseitigt aufwändige manuelle Transformationen
zum zwanghaften „Glätten“ der Informationen,
reduziert die Anzahl von Zwischenschritten zur korrekten Wiedergabe von Daten, unterstützt hierarchische Abfragen, bietet eine schnelle Ausführung
und vereinfacht die Bereitstellung von Web Services.
2. Abfragemöglichkeiten und Beschränkungen nichtrelationaler Quellen werden erkannt und Abfragen
automatisch optimiert. Gleichzeitig erhalten Anwender eine gewohnte, SQL-basierte Oberfläche
mit erweiterten Abfragefunktionen, die eine präzise
Semantik ermöglichen.
3. Auf Datenquellen ohne vordefinierte Struktur
(Key-Value-Paare, RDF, unstrukturierte Daten etc.)
kö-nnen Applikationen über den DV-Layer zugreifen. Die Abfrage bestimmt dabei die Struktur der
Ergebnisse.
4. Eine einzelne Abfrage kann gleichzeitig auf strukturierte und unstrukturierte Daten mithilfe eines
kombinierten Views zugreifen.
Visit www.denodo.com Email [email protected] twitter.com/denodo
NA & APAC (+1) 877 556 2531 | EMEA (+44) (0) 20 7869 8053 | DACH (+49) (0) 89 203 006 441 | Iberia & Latin America (+34) 912 77 58 55
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