Saat ini bisnis menjadikan data analytics sebagai prioritas, sehingga menurut studi TDWI baru-baru ini, 82% bisnis memprioritaskan anggaran mereka pada teknologi dan layanan terbaru untuk analytics dan business intelligence.
Namun, untuk mendapatkan nilai dari data bisnis, perusahaan harus memilah-milahnya secara efisien. Data warehouse dapat menyimpan dan mengatur data historical, operasional dan transactional untuk penggunaan analytical, meningkatkan data accessibility dan meningkatkan kemampuan bisnis untuk keputusan pada bottom-line.
Data warehouse adalah tempat untuk menyimpan data saat ini secara historis didasarkan pada sumber yang berbeda. Ini adalah kunci utama dari data analytics architecture yang menciptakan lingkungan untuk mendukung keputusan analytics, business intelligence dan data mining.
Data warehouse menyimpan data dari berbagai sumber, termasuk internal database dan SaaS platforms. Setelah data di-input, data dapat dibersihkan, diubah, dikatalogkan dan diperiksa kualitasnya sebelum digunakan untuk analytics dashboard, reporting, machine learning, atau apa pun.
Data Warehouse vs Data Lake
Meskipun data warehouse adalah cara yang efektif dan berguna untuk menyimpan data dan menganalisis proses bisnis, data ini juga cocok untuk data terstruktur yang telah ditentukan oleh skema.
Sebaliknya, data lake dapat menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur, jadi selain sumber yang ditentukan oleh skema, data lake dapat menyimpan raw data seperti log files, internet clickstream records, images, dan lainnya.
Data warehouse dan data lake melakukan tugas yang berbeda. Bisnis dapat menggunakan keduanya untuk tujuan yang berbeda.
Konvergensi Data Warehouse dan Data Lake
Ketika Hadoop vendor memasuki market dengan konsep data lake mereka, maka muncul tantangan bagi enterprise data warehouse (EDW) providers. Data lake menarik perhatian bagi business owner untuk memberikan insight bahwa yang dibutuhkan adalah lebih dari sekedar banyaknya data untuk menambahkan nilai bisnis.
Namun, para EDW providers sadar bahwa konsep data lake yang baru ini, sehingga mereka akan memilih mana yang akan digunakan apakah data warehouse atau data lakes.
Dengan Vertica, Anda tidak lagi perlu memilih, Vertica memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan data dan kueri Anda dengan intelligence of an analytical data warehouse dan Anda dapat mengakses penyimpanan data HDFS yang cukup besar.
Hal inilah yang melatar belakangi Vertica dan PT Berca Hardayaperkasa dalam menyelenggarakan Berca Live Webinar dengan tema “Unified Analytics Platform to Modernize Data Warehouse, Data Lakes and Machine Learning”, Kamis (15/07).
Unified Analytics Platform to Modernize Data Warehouse, Data Lakes and Machine Learning
Saat ini para EDW providers memastikan semua data dipindahkan ke tempat yang sama dengan tujuan analitik untuk penyimpanan data mereka. Di mana proses pemindahan ini menggunakan two level lock in, yaitu Infrastruktur dasar dari satu providers cloud dan EDW providers itu sendiri, terlepas apakah infrastruktur dan EDW berada pada tanggung jawab mereka. Vertica memiliki konsep yang berbeda dalam hal ini dan disebut sebagai Unified Analytics Warehouse.
Sebagai pelopor big data, Vertica memiliki misi untuk menyatukan data analytics data Anda. Dengan Unified Analytics Warehouse, Anda dapat menyimpan data di mana pun, tanpa ETL yang lebih atau migrasi dari satu penyimpanan data ke penyimpanan data lainnya hanya untuk menganalisisnya.
Single version of the truth 2.0
Vertica percaya bahwa ketika customers membutuhkan analytics dibanyaknya data yang dikelola oleh perusahaan, mereka tidak lagi perlu memikirkan di mana data tersebut disimpan. Hal yang harus mereka pikirkan adalah mendapatkan standarnya. Inilah yang terus diberikan Vertica melalui Unified Analytics Warehouse yang mencakup streaming data, batch data, structured data dan semi-structured data dan mengizinkan akses untuk memilih tools dari data science community. Vertica juga mendukung combination of shared data storage, baik itu HDFS, object storage, multi-cloud, on-premises atau berbagai kombinasi lainnya, bersama dengan kemampuan untuk memberikan SLA melalui visualisasi yang dipilih oleh perusahaan dan Artificial intelligence tools.
Inilah arti sebenarnya dari Unified Analytics Warehouse. Hal ini memungkinkan beberapa data untuk disimpan di Vertica sesuai kebutuhan. Selain itu juga memungkinkan data berada di eksternal storage dalam open source formats seperti JSON, ORC dan Parquet untuk meminimalkan duplikasi data terhadap aplikasi yang memerlukan akses ke data.
Vertica percaya bahwa data harus disimpan dalam format yang paling efisien untuk perusahaan, sedangkan Unified Analytics Warehouse berfungsi sebagai satu sumber analitis yang mencakup setiap department dan use case.
Apa yang paling dibutuhkan dari Unified Analytics Warehouse? untuk menjawab pertanyaan ini, tim Berca Hardayaperkasa sebagai partner resmi Vertica siap membantu Anda untuk memberikan insight mengenai Unified Analytics Warehouse melalui konsultasi. Hubungi kami di sini.
Penutup
Berca Hardayaperkasa juga menjadi partner resmi dari puluhan perusahaan IT terkemuka di Indonesia maupun dunia seperti, HPE Indonesia, HPI Indonesia, Dell EMC Indonesia, Huawei Indonesia, Lenovo Indonesia, VMWare Indonesia, Veritas Indonesia, Cisco Indonesia, Veaam Indonesia, Hitachi Data System Indonesia, Hitachi Vantara Indonesia, HDS Indonesia, NetApp Indonesia, Oracle Indonesia, Keysight Indonesia, Datacard Indonesia, AWS Indonesia, Fortinet Indonesia, Nutanix Indonesia dan Sophos Indonesia.
.
