Die Bedeutung der Parallelität für das Data Warehouse

Unterstützung der unternehmensweiten Zusammenarbeit

Die Welt wird zunehmend digital. Unternehmen müssen daher ihr Data Warehouse optimieren, um riesige Datenmengen zu verwalten und Informationen zu gewinnen. Parallelität ist eine wesentliche Funktion für eine integrierte Analyseumgebung in großem Maßstab.

Jedes Unternehmen benötigt Daten. Noch wichtiger ist, dass es Antworten auf komplexe geschäftliche Herausforderungen erhält, die in diesen Daten verborgen sind. Die Verarbeitung der riesigen Datenmengen in einem Data Warehouse kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Unternehmen über eine Mischung aus traditionellen und Cloud-basierten Data Warehouses verfügen.

Parallelität ist in diesem Fall entscheidend, nur mit ihr kann Business Intelligence in Echtzeit und in großem Maßstab durchgeführt werden. Zehn Anwender, die zehn Abfragen mit zehn Zeilen beziehungsweise Tabellen ausführen, sind möglicherweise nicht schwer zu verwalten. Die Skalierung auf Tausende oder Millionen aber schafft eine Umgebung, die für Menschen unmöglich zu bewältigen ist.

Parallelität stellt sicher, dass jeder ohne negative Auswirkungen auf andere Nutzer mit demselben Echtzeit-Data Warehouse arbeiten kann. Dies ermöglicht quasi verzögerungsfreie Innovationen. Anwender können sich zudem voll und ganz auf die Korrektheit der verwendeten Daten verlassen.

Kurz: Der Übergang von Lösungen auf Abteilungsebene zu Betriebs- und Produktionssystemen in großem Maßstab erfordert eine fein abgestimmte Parallelität.

Teradata Vantage löst das Problem der "hunderttausendfachen" Parallelität und ermöglicht es Ihrem Unternehmen, unabhängig von Ihrer Data Warehouse-Umgebung von Erkenntnissen zur Produktion überzugehen.

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