客戶案例

以下是某間美國大型銀行采用 IBM 集成解決方案的成功案例分享。

該客戶選用了先進的 IBM 技術(shù)及解決方案，從基于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)轉(zhuǎn)變到利用 IBM BigIntegrate & BigQuality for Hadoop 技術(shù)去完成集成和處理任務(wù)，達到所期望的商業(yè)目標。

技術(shù)亮點

1. IBM BigIntegrate & BigQuality 支持業(yè)界主流 Hadoop 平臺系統(tǒng)

- Hortonworks, Versions 2.1, 2.2, and 2.3

- Cloudera CDH, Versions 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, and 5.5

- BigInsights, Versions 4.0 and 4.1

- MapR, Version 5

- HuaWei FusionInsight V100R002C30

2. 實現(xiàn)眾多類型的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)連接。

3. 無論是基于傳統(tǒng) LUW 開放系統(tǒng)平臺，還是 Hadoop 平臺上所開發(fā)的 DataStage ETL 數(shù)據(jù)處理作業(yè)，都可一視同仁地運行、調(diào)度、監(jiān)控、管理和維護。到目前，僅 IBM真正做到：Design Once, Scale Anywhere！

4. 對大量的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行并行處理，高效地抽取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)處理。

根據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換邏輯需要，選用合適的 Data Partition：DB2、Entire、Hash、Modulus、Random、Range、Round Robin、Same 等選項，特別提高數(shù)據(jù)邏輯轉(zhuǎn)換處理效率；

提供 Data Pipelining 數(shù)據(jù)流技術(shù)提升數(shù)據(jù)移動速度，避免處理環(huán)節(jié)出現(xiàn)瓶頸，確保系統(tǒng)資源合理使用。

5. ETL作業(yè)一次性流程式開發(fā)，其處理能力可隨 Hadoop 系統(tǒng)配置和硬件擴充而接近線性增加；無需修改這些作業(yè)和重新測試，減低管理和維護成本，更好地保護用戶投資。

6. 基于同一UI 界面，自動地建立 MapReduce 作業(yè)，無需從事編寫復(fù)雜代碼的程序猿工作。

7. 基于 Hadoop 實時運行架構(gòu)，不但能充分地使用 Engine Tier 系統(tǒng)資源，還能利用 Metadata Repository 服務(wù)去克服 Hadoop自身無法提供元數(shù)據(jù)管理的“硬傷”，真正地實現(xiàn)了在 Hadoop 平臺上的數(shù)據(jù)集成與治理。

當你了解上述的各項 IBM 大數(shù)據(jù)集成先進技術(shù)后，原本看起來很難收集和使用的大數(shù)據(jù)開始容易和高效率地被利用起來了，通過各行各業(yè)用戶的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會逐步為您的企業(yè)和機構(gòu)創(chuàng)造出更多、更大的價值。

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截止時間：2016年12月31日

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