der große daten, große ausgaben rätsel - warum sind sie nicht immer ein paar | dfd-systems.de

Big Data, eine Situation, in der ein Unternehmen oder eine Gruppe über eine sehr große Menge an Daten verfügt, mit denen es durch sein Datenbanksystem umgehen muss, ist häufig mit großen Ausgaben für diese Datenbanklösungen verbunden. In den meisten Fällen ist dies der Fall. Im Gesundheitswesen zum Beispiel bedeuten die riesigen Datenmengen, die täglich produziert werden und katalogisiert, gespeichert, geschützt und auf Abruf abgerufen werden müssen, dass die Gesundheitsbranche im Allgemeinen mehr Geld ausgibt als jedes andere (auf einem Unternehmen). Nebenbetriebsebene) auf ihre Datenbankverwaltung. Die Finanzbranche steht auch ganz oben auf der Liste der Big Data, Big Spender. Wenn Ihr Unternehmen jedoch viele Daten produziert, bedeutet dies nicht unbedingt, dass Sie ein großer Geldgeber sein müssen, um es zu verwalten. Obwohl die Unternehmen, die Big Data haben, aber Big Spending vermeiden, eher die Ausnahme als die Norm sind, hat dies mehr mit dem grundlegenden Missverständnis in den Bereichen Datenbankadministration (DBA) und Informationstechnologie (IT) zu tun als in Skalierung und Kosten. Bevor wir uns ansehen, wie dies geändert werden kann und warum das IT-Budget Ihres Unternehmens aufgrund Ihrer DBA-Anforderungen nicht aufgebrochen werden muss, wollen wir uns ansehen, was genau Big Data ist. Dies ist wichtig, um die verfügbaren Optionen zu verstehen, mit denen Big Data verwaltet werden kann, ohne das Bankkonto zu belasten. Wikipedia definiert Big Data als: "Datasets, die so groß werden, dass es schwierig wird, mit den vorhandenen Datenbankverwaltungstools zu arbeiten. Zu den Schwierigkeiten gehören das Erfassen, Speichern, Suchen, Teilen, Analysieren und Visualisieren. Was das bedeutet, ist, dass Unternehmen oft sehr viele Daten aufgrund ihres Geschäfts selbst produzieren können. Es wird mehr und mehr üblich, weil nicht nur mehr Dinge digitalisiert und als Teil einer Datenbank gespeichert werden, sondern immer mehr, weil es verfügbar und potentiell nützlich ist. Zum Beispiel ist ein Kunde, mit dem wir zusammenarbeiten, in Kanada mit der Vermittlung von Meeresfrüchten beschäftigt. Noch vor ein paar Jahren betrafen die meisten Daten Lieferanten- und Käuferinformationen sowie Transportlogistik und Inventarprognosen (da Fisch und Meeresfrüchte ein pünktliches Produkt sind). Dies führte zu einer beträchtlichen Menge an Daten, war aber einfach zu verwalten, weil es so war alles im Grunde linear. Lieferanten- und Käuferinformationen waren ein "statisches" Bit, das sich kaum veränderte, während die anderen Datensätze wie Angebot-Nachfrage und Logistik um sie herum flossen. Es gab also einen klaren Anfang und ein Ende der verwendeten Datensätze, da alles einen offensichtlichen Platz in der Landschaft des Datasets hatte. Heute verfolgt das gleiche Unternehmen immer noch Käufer, Verkäufer, Inventar usw. Nun aber neue Ergänzungen einschließlich Wettervorhersagen, Marktveränderungen , Währungsbewertungen, zusätzliche Logistik wegen neuer Kunden in den Vereinigten Staaten und mehr wurden alle hinzugefügt. Ihre Datenbank hat sich in nur zwei Jahren buchstäblich vervierfacht. All diese Daten fließen herum und sind nicht mehr unbedingt linear. Verkäufe und Lieferungen in Kanada werden nicht durch Logistik und Wechselkurse beeinflusst, die Verkäufe in den USA sind. Darüber hinaus beeinflussen die Markttrends und Wetterdaten (die sich auf die Angebotserwartungen auswirken) häufig zukünftige Verkaufsanforderungen, haben aber möglicherweise Auswirkungen auf aktuelle Verkäufe und Lagerbestände. Kurz gesagt, dieser Kunde hat viele neue Informationen zu bewältigen und einen traditionellen, alten Die Style-Datenbank reichte nicht mehr aus, um die Arbeitslast zu bewältigen. Aber als wir ihr System auf eine robustere Lösung umgestellt haben, haben wir die Bank nicht gebrochen. Warum? Da es in ihrer Branche keine spezifische Lösung für ihre Bedürfnisse gab, gab es eine in einer anderen Branche, die ähnlich war und nur geringfügige Anpassungen erforderte, um das zu erreichen. Diese Lösung bedeutete eine viel erschwinglichere Implementierung, die immer noch alles Notwendige abdeckt, die Fähigkeit hat, mit dem Geschäft zu expandieren, und das ist bereits erprobt, so dass die Wartung minimiert wird. Ehrlich gesagt, die meisten Lösungen, die von vielen DBAs angeboten werden, sind überentwickelt, überteuert, weil sie branchenspezifisch sind (und als solche vermarktet werden) oder ihnen hohe Servicegebühren auferlegt werden, weil der Lösungsanbieter die Einstellung von internen Mitarbeitern verlangt aufgrund der Angemessenheit der Datenbank. All dies kann vermieden werden, wenn die Meinung eines neutralen DBA-Drittanbieters gesucht wird und wenn der Administrator, der die Arbeit ausführt, sowohl mit der Datenbankindustrie als auch flexibel genug ist, um mit der Datenbankindustrie zu arbeiten Sehen Sie Lösungen, die über den Tellerrand hinausgehen. [Über] DBA Shoppe ist spezialisiert auf Remote-DBA-Services für Clients mit Oracle-, DB2- und SQL Server-Datenbanken. Durch die Bereitstellung von zertifizierten Datenbankadministratoren für Ihre täglichen Anforderungen sparen Sie mit dem DBA Shoppe Zeit und Geld. Wie gesund sind Ihre Datenbanken? Entdecken Sie heute unter http://www.TheDBAShoppe.com

Published on  June 28th, 2018