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數據分析效率太低？您的數據集成工具需要更新了

轉帖|大數據新聞|編輯：徐能勝|2019-09-20 14:41:34.700|閱讀 352 次

概述：對數據分析的需求將會推動數據管理方式的升級，并且推動數據集成與轉移方式的改變。傳統方法越來越落后于新型集成。

目前，數據分析驅動商業的趨勢正呼喚著一種新的數據集成方法。

數據分析領域最近經歷了一些非常有趣的階段：物聯網（IoT）、來自操作系統的流數據、人工智能（AI）和機器學習（ML）、預測性和預防性類型的分析，以及實時流分析。所有這些技術發展都改變了存儲和管理分析數據的方式。而不斷涌現的新興事物——云數據倉庫、數據湖、流媒體基礎設施等——都是對新型數據分析需求的響應。

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對數據分析的需求將會推動數據管理方式的升級，并且推動數據集成與轉移方式的改變。傳統方法越來越落后于新型集成。

新型的數據集成是指由移動端到云端的發展趨勢催生出的更敏銳且更實時的集成，其通過將更多、更大的容量和更多種類的數據移動到數據湖中，以此為數據分析做好準備。這些進步源于新挑戰和新技術的交織出現。隨著創新步伐加快，以及挑戰的不斷增加，對數字轉型和數據遷移到云的需求已經根本地改變了技術發展的局面。而對于企業而言，由于存在多種形式的數據和多種形式的技術，很難掌握解決數據集成的所有技能。因此，企業會更多地專注于分析數據得到信息，而不是花精力解決數據集成的難題。

Qlik收購Attunity后，我們為解決數據集成問題做出了努力：

自動化數據遷移和集成，為DataOps做出卓越貢獻。我們致力于加快交付已分析數據的速度，進一步提高對業務變化的響應能力，并將其他數據集整合在一起，以不同方式和不同格式處理數據，以便使用不同的分析技術。
關注數據集成方法的現代化。企業會因為各種原因使用多個云環境，因此，借助Attunity，Qlik正在創建來自大型機、SAP應用程序和RDB等系統的數據流。這些系統雖然不是為了流式傳輸數據而構建，但其不僅支持流式數據，還允許在整個企業中實時使用這些數據。
結合Qlik Data Catalyst，構建現代數據集成技術。這樣可以讓用戶能夠實時地移動數據、編目數據，從而為用戶解決分析數據的挑戰，以便他們對數據進行管理。

解決了數據集成的挑戰后，下一步我們應該考慮如何利用數據，以更協作的方式增強業務的智能化，從而形成一個完整的DataOps策略。

隨著數據向云端遷移以實現流程自動化的趨勢發展，數據湖也越來越得到用戶認可。其實，將數據放入數據湖很容易，難的是如何從數據湖中獲得數據，并重新構建數據、處理數據以便于進一步分析。例如，您可以從大型機獲取相應信息并將其導入數據湖，但是如何針對數據給出一些分析性意見呢？如何確保添加到數據湖中的那些頻繁更新的文件都可以被重建為可查詢的數據集？

我們可以通過一個案例來了解數據分析自動化的實現方式。

案例：蘇黎世保險公司

蘇黎世保險是Attunity的客戶，是早期將自動化應用于其數據庫計劃的創新者之一。蘇黎世公司一直致力于轉向現代化數據庫，以更好地滿足數據分析需求。在以前，傳統的企業數據庫的運營需要很多工作人員來運營，同時會構建了大量的ETL腳本。而當源系統發生變化時，直到腳本中斷或用戶發現報告中缺少鏈接時，企業才會知道這一點。

基于此，蘇黎世保險公司意識到他們需要一種比過去更好的方法。最終蘇黎世保險公司選擇委托Attunity來進行其自動化集成過程的升級，將這個過程實時化，并自動構建數據庫。結果就是他們為用戶更新和構建新數據集的周期從45天縮短到2天，也可以通過自動化更好地滿足業務用戶的需求。

總之，在以前用戶需要手動完成的一些操作，現在憑借Qlik Data Catalyst和Attunity的強大功能，我們可以將這一過程完全自動化。當我們通過Qlik Data Catalyst把業務端和IT端結合在一起，DataOps的方法可以利用已有目錄，通過協作對其進行擴展，以此來幫助用戶輕松找到他們所需要的數據。

Attunity和Qlik Data Catalyst在自動化數據集成領域的技術發展，順應了數據分析驅動商業發展的大勢。有了這些工具支持，數據處理的效率將事半功倍。

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