Derzeit werden immer mehr Daten von Unternehmen generiert und erhoben. Durch die Integration mit Big Data lassen sich alle unterschiedlichen Datentypen an einem Ort zusammenbringen und völlig neue Geschäftsfragen beantworten. Wir können Ihre Big Data mit vorhandenen Anwendungen und Berichten auf Basis der Data-Warehousing-Umgebung mit einem zuverlässigen Oracle-Autorisierungsmechanismus integrieren. Wir können Ihnen dabei helfen, Daten zu sammeln, zu säubern, vorzubereiten und umzuwandeln, um sie für vorhandene IT-Lösungen verfügbar zu machen.

 

ORACLE BIG DATA CONNECTORS

• Möchten Sie direkt von Oracle aus auf in Hadoop gespeicherte Daten zugreifen?
• Möchten Sie eine einheitliche Oracle-Sicherheit anwenden? Wollen Sie Ihre Oracle-Datenbank auslagern?
• Wollen Sie in Hadoop gespeicherte Daten effizient abfragen?

Wenn die Antwort JA lautet, sollte Oracle Big Data SQL eine gute Wahl für Sie sein.
Dank Oracle Big Data SQL können Sie die Oracle-Datenbank als eine einzige SQL-Schnittstelle für Big Data behandeln. Daten, die in Hadoop oder der NoSQL-Datenbank gespeichert sind, werden auf die gleiche Weise abgefragt wie alle anderen Daten in der Oracle-Datenbank. Sie können nahtlos dieselben Anwendungen und Oracle-Kenntnisse nutzen, die in Hadoop gespeicherte Daten verwenden.

AUSLAGERUNG VON ORACLE-PROZESSEN MIT BIG DATA UNTER VERWENDUNG VON APACHE SPARK

Sie können den CPU-Verbrauch der Datenbank während des ETL-Prozesses minimieren, indem Sie die Datenvorverarbeitung in Hadoop auslagern. Rohdaten könnten auf der Hadoop-Schicht gespeichert werden. Alle aufwändigeren Verarbeitungen können auf der Big Data-Schicht durchgeführt werden. Bereits verarbeitete Daten werden dann an die Datenbank zurückgegeben. Auf der Hadoop-Schicht kann ebenfalls die Transformation der Daten in das Oracle DB-Format durchgeführt werden.
Wir können Ihre Big Data mit bestehenden Anwendungen und Berichten integrieren, die auf der Data Warehousing-Umgebung mit einem zuverlässigen Oracle-Autorisierungsmechanismus basieren. Wir können Ihnen helfen, Daten zu sammeln, zu bereinigen, aufzubereiten und zu transformieren, um sie in bestehenden Lösungen verfügbar zu machen oder sie mit Hilfe von Oracle APEX exponieren.

NORMALERWEISE FOLGEN UNSERE KUNDEN EINEM DER FOLGENDEN MUSTER:

DATA SCIENCE / AI SANDBOX IN BIG DATA

Data Science und Advanced Analytics sind oft die ersten Unternehmensabteilungen, die in Big-Data-Lösungen verlagert werden. Analytische Aufgaben erfordern erhebliche Rechenressourcen, die außerdem mit dem Datenvolumen schnell wachsen. Die Ergebnisse hängen direkt von dieser Rechenleistung ab. Einfache, erschwingliche und skalierbare Big-Data-Plattformen sind daher die perfekte Wahl. Datenwissenschaftler sind sehr experimentierfreudig und testen neue Lösungen. Dies ist ihre tägliche Arbeit, da sehr häufig neue analytische Algorithmen entwickelt werden. Sie benötigen eine flexible Umgebung, in der sie mit Daten und Technologien spielen können. Diese muss nicht so stabil/verwaltet sein wie ein DWH. Auf diese Weise ist die Idee einer analytischen Sandbox entstanden.

Das folgende Diagramm zeigt die Referenzarchitektur:

WAS SIND DIE HÄUFIGSTEN PROBLEME, MIT DENEN WIR ES BEI DEN SYSTEMEN UNSERER KUNDEN ZU TUN HABEN?