Wir teilen 3 Faktoren, die die Fähigkeit eines Unternehmens beeinflussen, gleichzeitige Datenverarbeitung in großem Maßstab zu implementieren.
Überblick
An der Parallelität führt kein Weg vorbei, wenn Daten aus mehreren Quellen integriert werden sollen, und der Zugriff darauf in Echtzeit im gesamten Unternehmen sichergestellt werden muss. Erfahren Sie mehr über die drei Schlüsselfaktoren, die für Parallelität erforderlich sind.
Parallelität beziehungsweise gleichzeitige Datenverarbeitung kommt zum Einsatz, wenn viele Benutzer simultan auf Daten zugreifen, mit ihnen interagieren oder Änderungen daran vornehmen. Es ist eine entscheidende Funktion für Unternehmen, die traditionelles oder Cloud-basiertes Data Warehousing einsetzen, um Daten aus mehreren Quellen zu integrieren und Business Intelligence in Echtzeit anzuwenden.
Für Unternehmen mit einer großen Anzahl an Nutzern und Abfragen kann sich die Verwaltung entsprechender Umgebungen schwierig gestalten. Teradata Senior Technologist Rob Armstrong nennt dies das "Zehn Hundert Tausend-Problem": Zehn Benutzer, die zehn Abfragen mit zehn Zeilen oder Tabellen ausführen, sind vielleicht nicht schwer zu verwalten. Die Skalierung auf Tausende oder Millionen schafft jedoch eine Umgebung, die für Menschen unmöglich zu managen ist.
Der Übergang von spezifischen Abteilungslösungen hin zu betriebsübergreifenden Produktionssystemen erfordert eine fein abgestimmte Parallelität. Drei Schlüsselfaktoren sind erforderlich, um diese zu erreichen:
Benutzer kennen nicht unbedingt alle Regeln oder Tools, die zum Erstellen optimierter Abfragen erforderlich sind. Daher benötigen Sie einen Optimierer, der komplexe Datenbeziehungen und Hinweise versteht und nutzt.
Nicht jede Abfrage ist gleich wichtig. Ein effektives Workload-Management unterscheidet zwischen Web-Zugriffsabfragen mit hohem Service-Level und Abfragen mit langer Laufzeit.
Damit das System reibungslos läuft, sind Überwachung des Nachrichtenverkehrs, Fehlerwiederherstellung, Speicherplatzverwaltung, Kontinuität und Reduzierung von Failover erforderlich.
In der digitalen Welt müssen Unternehmen jede Sekunde eines jeden Tages branchenübergreifend die Datenströme von Menschen, Produkten und Maschinen analysieren und verwalten können. Um Informationen aus dieser Datenflut zu gewinnen, sollten sie ein sicheres, aber offenes Echtzeit-Sammelbecken installieren, das Mitarbeitern im gesamten Unternehmen zur Verfügung steht. Wenn sich Unternehmen auf das Fachwissen und die Einsichten der Mitarbeiter in ihren verschiedenen Rollen verlassen, können sie schneller Antworten erhalten, weil Mitarbeiter im Kollektiv innovativer sind.
Parallelität ist für eine solche Form der Kollaboration entscheidend. Wenn sich aber die Abfrage eines Benutzers auf die Abfrage eines anderen Benutzers auswirkt - entweder in Form von längeren Wartezeiten oder beeinträchtigter Daten -, vertrauen die Mitarbeiter nicht mehr auf die Analyse-Infrastruktur. Es gibt Fälle, in denen dann Einzelpersonen und Teams innerhalb eines Unternehmens ihre eigenen Data Marts erstellt haben. So wollten sie langsame Prozesse umgehen. Dies kann mittelfristig zu einer "Wild, Wild West" -Umgebung führen, in der verschiedene Abteilungen und Teams ihre eigenen Versionen der Wahrheit haben.
Also: Parallelität stellt sicher, dass alle mit den gleichen Echtzeitdaten arbeiten, ohne negative Auswirkungen auf andere. Das fördert Innovationen, ermöglicht verzögerungsfreies Arbeiten und erhöht das Vertrauen der Mitarbeiter.
Wir bei Teradata glauben, dass Unternehmen all ihre Daten jederzeit verwalten können müssen. Nur mit korrekten Analysen können sie im heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld überleben und erfolgreich sein. Parallelität ist ein wichtiger Bestandteil einer einheitlichen, integrierten Analyseumgebung, die die besten Funktionen und Engines in großem Maßstab bereitstellt.
Teradata Vantage löst das "Zehn Hundert Tausend"-Parallelitätsproblem und ermöglicht es Ihrem Unternehmen, von Erkenntnissen zur Produktion überzugehen und damit das Endergebnis zu verbessern. Vantage, die führende Hybrid-Cloud-Datenanalysesoftware, nutzt 100 Prozent Ihrer Daten, um alles, überall und jederzeit zu analysieren. Vantage basiert auf der Teradata-Datenbank, die über den umfangreichsten Optimierer für analytische Workloads, über ein erstklassiges Workload-Management und eine vollständige Suite von Tools zur Vereinfachung und Automatisierung von Multi-System-Ecosystemen verfügt.