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數(shù)據(jù)分析效率太低？您的數(shù)據(jù)集成工具需要更新了

轉(zhuǎn)帖|大數(shù)據(jù)新聞|編輯：徐能勝|2019-09-20 14:41:34.700|閱讀 352 次

概述：對數(shù)據(jù)分析的需求將會(huì)推動(dòng)數(shù)據(jù)管理方式的升級，并且推動(dòng)數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)移方式的改變。傳統(tǒng)方法越來越落后于新型集成。

目前，數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)商業(yè)的趨勢正呼喚著一種新的數(shù)據(jù)集成方法。

數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最近經(jīng)歷了一些非常有趣的階段：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、來自操作系統(tǒng)的流數(shù)據(jù)、人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、預(yù)測性和預(yù)防性類型的分析，以及實(shí)時(shí)流分析。所有這些技術(shù)發(fā)展都改變了存儲(chǔ)和管理分析數(shù)據(jù)的方式。而不斷涌現(xiàn)的新興事物——云數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、流媒體基礎(chǔ)設(shè)施等——都是對新型數(shù)據(jù)分析需求的響應(yīng)。

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對數(shù)據(jù)分析的需求將會(huì)推動(dòng)數(shù)據(jù)管理方式的升級，并且推動(dòng)數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)移方式的改變。傳統(tǒng)方法越來越落后于新型集成。

新型的數(shù)據(jù)集成是指由移動(dòng)端到云端的發(fā)展趨勢催生出的更敏銳且更實(shí)時(shí)的集成，其通過將更多、更大的容量和更多種類的數(shù)據(jù)移動(dòng)到數(shù)據(jù)湖中，以此為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備。這些進(jìn)步源于新挑戰(zhàn)和新技術(shù)的交織出現(xiàn)。隨著創(chuàng)新步伐加快，以及挑戰(zhàn)的不斷增加，對數(shù)字轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)遷移到云的需求已經(jīng)根本地改變了技術(shù)發(fā)展的局面。而對于企業(yè)而言，由于存在多種形式的數(shù)據(jù)和多種形式的技術(shù)，很難掌握解決數(shù)據(jù)集成的所有技能。因此，企業(yè)會(huì)更多地專注于分析數(shù)據(jù)得到信息，而不是花精力解決數(shù)據(jù)集成的難題。

Qlik收購Attunity后，我們為解決數(shù)據(jù)集成問題做出了努力：

自動(dòng)化數(shù)據(jù)遷移和集成，為DataOps做出卓越貢獻(xiàn)。我們致力于加快交付已分析數(shù)據(jù)的速度，進(jìn)一步提高對業(yè)務(wù)變化的響應(yīng)能力，并將其他數(shù)據(jù)集整合在一起，以不同方式和不同格式處理數(shù)據(jù)，以便使用不同的分析技術(shù)。
關(guān)注數(shù)據(jù)集成方法的現(xiàn)代化。企業(yè)會(huì)因?yàn)楦鞣N原因使用多個(gè)云環(huán)境，因此，借助Attunity，Qlik正在創(chuàng)建來自大型機(jī)、SAP應(yīng)用程序和RDB等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流。這些系統(tǒng)雖然不是為了流式傳輸數(shù)據(jù)而構(gòu)建，但其不僅支持流式數(shù)據(jù)，還允許在整個(gè)企業(yè)中實(shí)時(shí)使用這些數(shù)據(jù)。
結(jié)合Qlik Data Catalyst，構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)集成技術(shù)。這樣可以讓用戶能夠?qū)崟r(shí)地移動(dòng)數(shù)據(jù)、編目數(shù)據(jù)，從而為用戶解決分析數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，以便他們對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。

解決了數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)后，下一步我們應(yīng)該考慮如何利用數(shù)據(jù)，以更協(xié)作的方式增強(qiáng)業(yè)務(wù)的智能化，從而形成一個(gè)完整的DataOps策略。

隨著數(shù)據(jù)向云端遷移以實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化的趨勢發(fā)展，數(shù)據(jù)湖也越來越得到用戶認(rèn)可。其實(shí)，將數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)湖很容易，難的是如何從數(shù)據(jù)湖中獲得數(shù)據(jù)，并重新構(gòu)建數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)以便于進(jìn)一步分析。例如，您可以從大型機(jī)獲取相應(yīng)信息并將其導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖，但是如何針對數(shù)據(jù)給出一些分析性意見呢？如何確保添加到數(shù)據(jù)湖中的那些頻繁更新的文件都可以被重建為可查詢的數(shù)據(jù)集？

我們可以通過一個(gè)案例來了解數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)方式。

案例：蘇黎世保險(xiǎn)公司

蘇黎世保險(xiǎn)是Attunity的客戶，是早期將自動(dòng)化應(yīng)用于其數(shù)據(jù)庫計(jì)劃的創(chuàng)新者之一。蘇黎世公司一直致力于轉(zhuǎn)向現(xiàn)代化數(shù)據(jù)庫，以更好地滿足數(shù)據(jù)分析需求。在以前，傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)庫的運(yùn)營需要很多工作人員來運(yùn)營，同時(shí)會(huì)構(gòu)建了大量的ETL腳本。而當(dāng)源系統(tǒng)發(fā)生變化時(shí)，直到腳本中斷或用戶發(fā)現(xiàn)報(bào)告中缺少鏈接時(shí)，企業(yè)才會(huì)知道這一點(diǎn)。

基于此，蘇黎世保險(xiǎn)公司意識(shí)到他們需要一種比過去更好的方法。最終蘇黎世保險(xiǎn)公司選擇委托Attunity來進(jìn)行其自動(dòng)化集成過程的升級，將這個(gè)過程實(shí)時(shí)化，并自動(dòng)構(gòu)建數(shù)據(jù)庫。結(jié)果就是他們?yōu)橛脩舾潞蜆?gòu)建新數(shù)據(jù)集的周期從45天縮短到2天，也可以通過自動(dòng)化更好地滿足業(yè)務(wù)用戶的需求。

總之，在以前用戶需要手動(dòng)完成的一些操作，現(xiàn)在憑借Qlik Data Catalyst和Attunity的強(qiáng)大功能，我們可以將這一過程完全自動(dòng)化。當(dāng)我們通過Qlik Data Catalyst把業(yè)務(wù)端和IT端結(jié)合在一起，DataOps的方法可以利用已有目錄，通過協(xié)作對其進(jìn)行擴(kuò)展，以此來幫助用戶輕松找到他們所需要的數(shù)據(jù)。

Attunity和Qlik Data Catalyst在自動(dòng)化數(shù)據(jù)集成領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展，順應(yīng)了數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)商業(yè)發(fā)展的大勢。有了這些工具支持，數(shù)據(jù)處理的效率將事半功倍。

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