Plus que jamais, les entreprises investissent dans les entrepôts de données et les lacs de données cloud afin de tirer le meilleur parti de leurs précieuses données et de tenir la promesse d'analyses agiles et d'informations commerciales exploitables. Cependant, le processus d'identification et de transfert des données dans un entrepôt de données ou un lac de données n'est pas toujours simple, ce qui entrave trop souvent les progrès et la réussite.
Nous avons rassemblé nos meilleurs blogs pour offrir des pistes de réflexion et des conseils sur les principaux défis, opportunités, meilleures pratiques et réussites en matière d'entreposage de données sur le site cloud .
Résoudre les principaux défis en matière d'entreposage de données
Marc Andreesen a prononcé une phrase célèbre : "le logiciel est en train de manger le monde". C'était vrai à l'époque, et ça l'est encore plus aujourd'hui. On pourrait en dire autant des données. Neuf ans après la célèbre citation d'Andreesen, notre enquête auprès de 500 organisations aux États-Unis et au Royaume-Uni souligne que les organisations tentent toujours de trouver la meilleure façon de gérer leurs défis en matière de données en constante évolution. Découvrez quels sont ces défis et comment les relever.
7 choses à demander à un Data Loader
L'émergence des entrepôts de données cloud a transformé la façon dont les données sont préparées pour l'analyse. Avec l'adoption croissante des entrepôts de données cloud , les équipes informatiques et commerciales cherchent des moyens de charger rapidement les données dans les entrepôts de données cloud et d'accélérer l'analyse. L'architecture Extract Load Transform (ELT) répond à cette demande du marché. Il existe plusieurs outils sur le marché qui peuvent charger des données dans un entrepôt de données cloud . Alors que vous cherchez à identifier le chargeur de données qui vous conviendra le mieux, voici une liste utile de 7 éléments clés à prendre en compte.
Comparaison des prix des entrepôts de données Cloud
SnapLogic est un service d'intégration agnostique cloud plateforme as a service (iPaaS) qui relie et orchestre les flux de données entre les applications et les données sur site, les applications SaaS cloud et une variété d'entrepôts de données cloud . C'est pourquoi on nous demande souvent notre avis sur l'entrepôt de données cloud qui est le meilleur. Que vous envisagiez Amazon Redshift, Google BigQuery ou Snowflake, voici ce que vous devez savoir sur leurs modèles de tarification.
Le passage d'un magasin physique à un magasin numérique peut offrir d'énormes possibilités aux établissements de vente au détail. Toutefois, une entreprise de commerce électronique ne peut prospérer que si elle dispose de processus d'analyse solides et des bons outils pour passer au crible des milliards d'événements quotidiens basés sur des données et générer des informations exploitables. Pour s'attaquer au problème complexe du chargement efficace des données dans un entrepôt de données, les entreprises ont besoin d'un outil de chargement de données robuste capable de déplacer des données à partir d'une variété de sources de données telles que les applications SaaS et les bases de données sans écrire de code ou de langage SQL, afin que davantage de personnes au sein d'une entreprise puissent construire, gérer et maintenir ces pipelines de données.
Lorsque les données constituent votre activité et que vous les accumulez depuis un siècle, dépasser les silos de données et les applications et systèmes déconnectés peut sembler presque impossible. Il arrive un moment dans chaque organisation où la capacité à se connecter et à tirer des enseignements de toutes les données générées par votre entreprise est un moment décisif. Kaplan Test Prep a décidé de rechercher une solution d'intégration moderne et facile à utiliser, plateforme as a service(iPaaS), qui pourrait l'aider à obtenir des données sur les performances des étudiants, les problèmes des clients, l'utilisation des produits et les finances de l'entreprise. Ils voulaient également un partenaire qui compléterait et soutiendrait leur parcours de transformation numérique et leur stratégie de big data. Ils ont choisi SnapLogic.
Dans le cadre de son initiative stratégique cloud , Pitney Bowes devait permettre aux parties prenantes internes d'accéder à des données provenant de nombreuses sources disparates. Auparavant, les parties prenantes partageaient et téléchargeaient des rapports de données sur leurs machines locales pour les analyser. Cependant, les données étaient périmées dès qu'elles étaient téléchargées sur leurs ordinateurs et ne donnaient qu'un aperçu limité et statique de l'état de l'entreprise, ce qui rendait pratiquement impossible pour les parties prenantes de prendre des décisions commerciales holistiques en temps réel sur la base de données actualisées. Découvrez comment ils ont résolu ce problème avec Snowflake et SnapLogic.
