Oggi più che mai, le aziende investono in data warehouse e data lake cloud per sfruttare al meglio le loro preziose risorse di dati e mantenere la promessa di un'analisi agile e di intuizioni aziendali attuabili. Tuttavia, il processo di identificazione e spostamento dei dati in un data warehouse o in un data lake non è sempre semplice e troppo spesso ostacola i progressi e il successo.
Abbiamo raccolto i nostri blog più importanti per offrire spunti di riflessione e indicazioni sulle principali sfide, opportunità, best practice e casi di successo del data warehousing cloud .
Risolvere le principali sfide del data warehousing
Marc Andreesen ha detto che "il software sta mangiando il mondo". Era vero allora e lo è ancora di più oggi. Lo stesso si può dire dei dati. Nove anni dopo la famosa citazione di Andreesen, la nostra indagine su 500 organizzazioni negli Stati Uniti e nel Regno Unito sottolinea che le aziende stanno ancora cercando di capire quale sia il modo migliore per gestire le sfide dei dati in continua evoluzione. Scoprite quali sono queste sfide e come risolverle.
7 cose da chiedere a un caricatore di dati
L'avvento dei data warehouse cloud ha trasformato il modo in cui i dati vengono preparati per l'analisi. Con l'aumento dell'adozione dei data warehouse cloud , l'IT e i team aziendali sono alla ricerca di modi per caricare rapidamente i dati nei data warehouse cloud e accelerare le analisi. L'architettura Extract Load Transform (ELT) risponde a questa esigenza del mercato. Sul mercato esistono diversi strumenti in grado di caricare i dati in un data warehouse cloud . Per individuare il caricatore di dati più adatto alle vostre esigenze, ecco un utile elenco di 7 elementi chiave da considerare.
Confronto tra i prezzi dei data warehouse di Cloud
SnapLogic è una cloud piattaforma di integrazione agnostica come servizio (iPaaS) che collega e orchestra i flussi di dati tra applicazioni e dati on-premises, cloud applicazioni SaaS e una varietà di cloud data warehouse. Per questo motivo, spesso ci viene chiesta la nostra opinione su quale cloud data warehouse sia il migliore. Se state considerando Amazon Redshift, Google BigQuery o Snowflake, ecco cosa dovete sapere sui loro modelli di prezzo.
Approfondimenti rapidi sui clienti con un nuovo Fast Data Loader per le aziende di e-commerce
Il passaggio da un negozio fisico a uno digitale può aprire enormi opportunità per gli esercizi commerciali. Tuttavia, un'azienda di e-commerce può prosperare solo se dispone di solidi processi di analisi e degli strumenti giusti per vagliare miliardi di eventi quotidiani basati sui dati e generare approfondimenti praticabili. Per affrontare il complesso problema del caricamento efficiente dei dati in un data warehouse, le organizzazioni hanno bisogno di un solido strumento di caricamento dei dati in grado di spostare i dati da una varietà di fonti di dati, come applicazioni SaaS e database, senza scrivere alcun codice o SQL, in modo che più persone in un'organizzazione possano costruire, gestire e mantenere queste pipeline di dati.
Come Kaplan Test Prep ha integrato grandi set di dati e applicazioni isolate
Quando il vostro business è costituito dai dati e li avete accumulati per un secolo, superare i silos di dati e le applicazioni e i sistemi scollegati può sembrare quasi impossibile. In ogni organizzazione arriva un momento in cui la capacità di connettersi e raccogliere informazioni da tutti i dati generati dall'azienda diventa un momento decisivo. Kaplan Test Prep ha deciso di cercare una piattaforma di integrazione come servizio(iPaaS) moderna e facile da usare, che potesse aiutarla a ottenere dati sulle prestazioni degli studenti, sui problemi dei clienti, sull'uso dei prodotti e sui dati finanziari aziendali. Volevano anche un partner che completasse e supportasse il loro percorso di trasformazione digitale e la loro strategia sui big data. Hanno scelto SnapLogic.
Nell'ambito dell'iniziativa strategica cloud , Pitney Bowes aveva bisogno di mettere a disposizione degli stakeholder interni i dati provenienti da molte fonti diverse. In precedenza, gli stakeholder condividevano e scaricavano i report sui loro computer locali per l'analisi dei dati. Tuttavia, i dati erano obsoleti non appena venivano scaricati sulle loro macchine e rappresentavano solo un'istantanea limitata e statica dello stato dell'azienda, rendendo praticamente impossibile per gli stakeholder prendere decisioni aziendali olistiche in tempo reale sulla base di dati aggiornati. Scoprite come hanno risolto questo problema con Snowflake e SnapLogic.
