Les charges de travail analytiques modernes évoluent en permanence pour répondre aux exigences métiers et relever les défis posés par la diversité des données, des techniques de traitement, des styles de développement, des modes de livraison et des types d’utilisateurs. En tant que leader de la data et de l’analytique, comment vous assurer que vous pouvez soutenir les cas d’usage d’aujourd’hui et de demain?
Selon ce rapport du Gartner : "les responsables de la data et de l’analytique souhaitant construire un data warehouse logique pour divers cas d’usage analytiques devraient :
- utiliser l’architecture de type LDW, qui reste une bonne pratique pour gérer des charges de travail complexes et mixtes, et permet de se positionner pour le data lakehouse lorsqu’il arrivera à maturité.
- cartographier les différentes charges analytiques sur les parties appropriées de l’architecture de type LDW, en les priorisant pour améliorer la visibilité sur le ROI.
- construire le LDW progressivement, en l’étendant avec des modules pour éviter une approche globale risquée."
Lisez ce rapport pour découvrir les quatre meilleures pratiques pour une mise en œuvre réussie d’un data warehouse logique, en vous concentrant sur l’architecture, les exigences des cas d’usage, leur construction progressive et la définition claire des livrables.
Pour découvrir également comment Denodo Platform, basée sur la technologie de virtualisation des données, peut vous accompagner dans votre stratégie de data warehouse logique et en apprendre sur comment certains de nos clients l’utilisent pour construire leur solution LDW, consultez notre site web.
Gartner, How to Establish the Logical Data Warehouse for Data and Analytics Use Cases, 10 December 2024
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