Moderne analytische Workloads entwickeln sich ständig weiter, um unterschiedliche Geschäftsanforderungen zu erfüllen und eine Vielzahl von Herausforderungen zu bewältigen – mit verschiedenen Datentypen, Verarbeitungstechniken, Entwicklungsstilen, Bereitstellungsarten und Benutzergruppen. Doch wie stellen Sie als D&A-Führungskraft sicher, dass Sie sowohl aktuelle als auch zukünftige Anwendungsfälle optimal unterstützen können?
Laut diesem Gartner-Bericht sollten Data- & Analytics Verantwortliche, die ein logisches Data Warehouse (LDW) für diverse Anforderungen aufbauen möchten:
- Die LDW-Architektur nutzen, da sie eine bewährte Methode zur Bewältigung komplexer und heterogener Workloads darstellt und sich gut für einen späteren Übergang zum Lakehouse eignet.
- Unterschiedliche analytische Workloads den entsprechenden Teilen der LDW-Architektur zuordnen, basierend auf deren Priorität, um eine bessere Sichtbarkeit des ROI zu ermöglichen.
- Das LDW schrittweise aufbauen und modular erweitern, um einen "Big Bang"-Ansatz zu vermeiden und so das Risiko zu minimieren.
Lesen Sie den Bericht und entdecken Sie vier bewährte Praktiken für eine erfolgreiche LDW-Implementierung – mit Fokus auf Architektur, Anwendungsfallanforderungen, schrittweisen Aufbau und klar definierte Ergebnisse..
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Gartner, How to Establish the Logical Data Warehouse for Data and Analytics Use Cases, 10 December 2024
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