RIDUZIONE DEI COSTI



Integrare Hadoop nella propria data architecture significa ottenere dei vantaggi economici rilevanti attraverso l’innovazione. Crea active archive di cold data, effettua l’off-loading dei tuoi sistemi tradizionali e arricchisci i tuoi dati per generare nuovo valore per il business.
Hadoop nasce per sfruttare low-cost commodity hardware e local storage consentendo di ridurre drasticamente i costi di archiviazione. Quando comparato alle soluzioni tradizionali di storage enterprise, Hadoop rappresenta un’alternativa formidabile per rendere il “costo” dinamico in funzione delle esigenze di store, process e analisi dei dati.

Riduzione dei costi

I processi ETL sono tipicamente a basso valore aggiunto, tuttavia impegnano risorse costose.
Quando gestiti su Hadoop, i dati possono essere estratti, trasformati e caricati sul data warehouse di destinazione liberando così preziose risorse computazionali e di storage.

Riduzione dei costi

Le possibilità di analisi dei nuovi data type sono molteplici, tuttavia la struttura di queste nuove tipologie di dato rappresenta una sfida per i data werahouse tradizionali.
Molte organizzazioni scelgono la flessibilità di Hadoop per acquisire, archiviare, raffinare e arricchire i propri dati da poi utilizzare sul proprio EDW.
Grazie al cosiddetto “schema-on-read”, su Hadoop è possibile archiviare ed elaborare tutte le tipologie di dato andando solo in una seconda fase, se necessario, a creare uno schema per l’analisi all’interno dell’EDW.

Riduzione dei costi
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NUOVE APPLICAZIONI ANALITICHE



I Big Data rappresentano una base fondamentale per il processo di digital transformation attraverso una nuova generazione di applicazioni che includono: la “data discovery”, la “single view” e soprattutto, le “predictive e prescriptive analytics”.

Nuove applicazioni analitiche

Data Discovery e Single View

Scopri nuovi insight e individua nuovi pattern combinando nuove sorgenti d’informazione con dati esistenti frammentati in molteplici piattaforme rendendoli disponibili per analisi di tipo olistico.


Predictive e Prescriptive Analytics

I dati storici forniscono segnali su cosa potrebbe accadere. Comprendendo questi segnali è possibile predire eventi futuri e adottare un approccio proattivo. Un’ampia varietà di tecniche di data science e di machine learning consentono di effettuare real-time reccomendation per ridurre i rischi, migliorare la sicurezza, definire le necessità di magazzino e di manutenzione, ecc. Attraverso Hadoop e le applicazioni analitiche di nuova generazione sei in grado di “prescrivere comportamenti” e portare valore al tuo business.

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UN DATA LAKE, MULTIPLI WORKLOAD

Utilizzare Hadoop significa poter superare i silos informativi che caratterizzano molte Organizzazioni attraverso la raccolta di tutti i dati in un repository unico: un data lake o un enterprise data hub.


Un data lake, multipli workload

Hadoop consente infatti di:

  • Archiviare ogni tipo di dato (quale che sia il volume), con una possibilità di retention infinita.
  • Fruire di un sistema avanzato di sicurezza che comprende la strong encryption, l’access control, il logging e l’audit.
  • Sfruttare la possibilità di utilizzare contemporaneamente molteplici motori per l’elaborazione e l’analisi di tutti i tuoi dati
    (strutturati, semi-strutturati e non-strutturati):
    • Batch: Hive (PIG).
    • Interactive: HBase.
    • SQL: Impala.
    • Streaming: Storm, Spark Streaming.
    • Machine Learning: Spark, Mahout.
    • Search: Solr.

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