Die meisten wachstumsorientierten Unternehmen verfügen über große Datenmengen, die aus einer immer größeren Anzahl unterschiedlicher Datenquellen stammen. Dies ebnet den Weg, Daten besser zu verstehen und zu visualisieren. Infolgedessen können Daten- und Business-Intelligence-Teams überwachenfast jeder Bereich des Geschäfts.
Aus Sicht der Technologieinfrastruktur sind ältere Datenbanken wie MySQL und Hadoop nicht besonders mashup-freundlich. Dies liegt hauptsächlich daran, dass die Art und Weise, wie sie Daten speichern, möglicherweise zu Engpässen beim Tabellenscan führen kann. Aus diesem Grund müssen Datenteams Next-Gen verwendenDatenbankinfrastruktur, die einfachere Datenmashups ermöglicht.
Was sind Daten-Mashups und warum sind sie wichtig?
Ein Datenmashup ist einfach eine Integration von zwei oder mehr Datensätzen in eine einzige grafische Benutzeroberfläche. Die Anwendung kombiniert unterschiedliche Datenquellen zu einem Datenmashup. Es ist zu beachten, dass ein Datenmashup in einer einzigen Datenquelle erstellt werden kannUmgebung durch Kombination von Daten aus mehreren Datenbank Tabellen.
Daten-Mashups werden am häufigsten von Datenanalysten und Geschäftsbenutzern verwendet, die Dashboards und Berichte untersuchen. Sie ermöglichen es Benutzern, ihre eigenen Metriken und Berichte zu erstellen, die den spezifischen Anforderungen ihres Unternehmens am besten entsprechen. Benutzer können die Daten auch erneut verwenden, um Antworten auf zuvor unerwartete Ergebnisse zu erhaltenFragen, aber sie können sie auch mit neuen Datensätzen kombinieren, um Self-Service-Business-Intelligence zu nutzen.
Dies bedeutet, dass verschiedene Arten von Teammitgliedern in verschiedenen Arten von Unternehmen Einblicke in die Informationen erhalten können, die sie nur über Daten-Mashups sehen können.
Verkaufs- und Marketingteams können beispielsweise Kauftrichter verwenden, um mehr über den Kundenakquisitionsprozess ihres Unternehmens zu erfahren und Möglichkeiten zu dessen Verbesserung zu ermitteln. Eine Möglichkeit, dies über ein Daten-Mashup zu tun, besteht darin, die Anzahl potenzieller Kunden in jeder Phase von zu messenDer Kauftrichter und wie viel Prozent von einer Stufe zur nächsten im Trichter verschoben werden. Für jede Stufe des Kauftrichters müssen Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen wie CRM, sozialen Plattformen, E-Mail-Automatisierungstool und Web abrufenVerkehrsanalyse.
Smart City Projekte bestehen normalerweise aus einer Reihe von Anwendungen mit Datenfreigabeoptionen. Die meisten Dienste, die von diesen Projekten angeboten werden, sind Mashups, die Daten aus verschiedenen Datenquellen wie Google Maps und proprietären Datenbanken kombinieren, die Protokolle von Ampeln und der Öffentlichkeit enthaltenarbeitet Sensoren.
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Warum ältere Datenbanken in ihrer Mashup-Freundlichkeit eingeschränkt sind
Herkömmliche relationale Datenbanken wie MySQL, Oracle, SQL Server, Access und Hadoop speichern Daten in aufeinander folgenden Zeilen.
Diese Struktur eignet sich am besten für Transaktions- und Betriebssysteme, für die gleichzeitig Einfügungen erforderlich sind. Sie funktioniert auch für zeilenbasierte Abfragen, bei denen keine Aggregationen oder viele Tabellen verknüpft werden müssen. Einfach ausgedrückt, bieten relationale Datenbanken realistische Antwortzeiten für Abfragen, wennSie müssen nicht viele Verknüpfungen erstellen.
Da Benutzer bei der Datenanalyse häufig Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen zusammenführen müssen, stoßen relationale Datenbanken bei der Bearbeitung dieser Art von Abfragen an ihre Grenzen. Das Problem bei dieser Speichertechnik besteht darin, dass dies zu einem Engpass beim Tabellenscan führen kannAus diesem Grund sind sie in Bezug auf die Mashup-Freundlichkeit begrenzt.
Die Problemumgehung besteht darin, eine Datenbankinfrastruktur der nächsten Generation zu verwenden, die die Daten voraggregieren kann, um die Anzahl der Berechnungen in Echtzeit zu verringern.
Hier sind drei Datenbanken der nächsten Generation, die Datenteams Datenmashups erleichtern.
1. TriggerMesh
TriggerMesh wurde 2018 gegründet und ist ein Cloud-nativer Integrationsplattform-Anbieter, der auf Kubernetes basiert. Er lässt sich in AWS EventBridge integrieren, um lokale Anwendungen mit der Cloud-Infrastruktur zu verbinden.
Dies ermöglicht das Erstellen von Cloud-nativen Daten-Mashups.
Datenteams können TriggerMesh verwenden, um SaaS-, Cloud- und lokale Anwendungen mit serverlosen und cloud-nativen Architekturen zu verbinden. Dies ist besonders nützlich für spezialisierte Dienste, die davon profitieren würden. in Amazon integriert Cloud-Dienste.
2. ElastiCube
ElastiCube wurde von der BI-Plattform Sisense entwickelt und ist eine datenmashupfreundliche Datenbankinfrastrukturlösung der nächsten Generation. Sie wurde entwickelt, um Computerressourcen effizient zu nutzen und es einem einzelnen Commodity-Server zu ermöglichen, Terabytes an Daten auf relativ kostengünstiger Hardware zu verarbeitenin der Lage sein, eine große Anzahl von gleichzeitigen Benutzern zu bedienen.
Darüber hinaus werden bei ElastiCube Daten auf der Festplatte und nicht im RAM gespeichert. Dies bedeutet, dass die einzige Beschränkung der Größe die Größe des verfügbaren Festplattenspeichers auf dem Computer ist. Die Abfrageverarbeitungs-Engine wird geladen und entladenDaten zum und vom RAM bei Bedarf. Die Hochleistungs-Analysedatenbank verwendet einen Spaltenspeicher, in dem die Daten direkt auf der Festplatte als separate Spalten anstatt als aufeinanderfolgende Zeilen gespeichert werden.
Auf diese Weise sind ElastiCube-Datenspeicher so konzipiert, dass sie umfangreichen Abfragen standhalten, die für erforderlich sind. Business Intelligence-Anwendungen .
So geht's Datenmashup mit der ElastiCube-Engine funktioniert. Mit ElastiCubes können Sie Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen einschließlich physischer Speicherorte verwenden und die Daten dann als konsolidiertes Dataset zusammenführen, bearbeiten und abfragen.
Es ist unglaublich einfach, mehrere Datenquellen zu mischen. Dies liegt daran, dass es aus Feldern besteht, die entsprechende Werte in anderen Feldern haben. Auf diese Weise kann jedes Feld aus jeder Datenbanktabelle schnell analysiert werden.
3. NoSQL
NoSQL wurde 1998 von Carlo Strozzi erfunden und ist eine Mashup-freundliche Datenbankinfrastruktur, in der Daten nicht in festen relationalen Spalten strukturiert sind. Mit anderen Worten, mit der NoSQL-Datenbank können Benutzer auf Daten zugreifen, diese speichern und abrufen, ohne dass dies der Fall ist.t in tabellarischen Beziehungen modelliert wie bei einer herkömmlichen relationalen Datenbank wie MySQL.
Eine NoSQL-Datenbank umfasst verschiedene Arten von Datenstrukturen. Sie verfügt über eine clusterfreundliche, nicht relationale Struktur, die große Datenmengen problemlos verarbeiten kann.
Daten können in Datenschemata mit flexibler Struktur gespeichert werden. Dadurch können große Datenmengen effizient und kostengünstig verarbeitet werden.
Datenbankinfrastruktur der nächsten Generation fördert Innovation
Die Datenbankinfrastruktur der nächsten Generation ermöglicht es Unternehmen, Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen zu verwenden, um Antworten auf zuvor unerwartete Fragen zu erhalten und Berichte zu erstellen, die den spezifischen Anforderungen ihres Unternehmens am besten entsprechen.
Durch die Verwendung der Datenbankinfrastruktur der nächsten Generation kann Ihr Unternehmen problemlos damit umgehen. Terabyte von Daten auf systematische und wirtschaftliche Weise.