Pourquoi les performances de l’entrepôt de données sont essentielles pour la transformation numérique

Vous collectez plus de données que jamais, mais des requêtes lentes, des rapports obsolètes et des sources dispersées peuvent tout faire glisser.

Les idées ne sont aussi rapides que l’infrastructure derrière eux. Et en tant qu’IA et apprentissage automatique remodeler la façon dont les organisations travaillent, construisent et vendent, le besoin d’analyses rapides et fiables ne fait que croître.

Si votre entrepôt de données est lent, surchargé ou obsolète, même les meilleurs modèles d’IA et outils d’analyse ne peuvent pas fournir de résultats.

L’entreposage de données haute performance garantit que vos idées arrivent en temps réel, à grande échelle, vous pouvez donc agir tandis que les opportunités sont toujours devant vous.

Pourquoi les performances de l’entrepôt de données sont importantes

Au cœur de la transformation numérique est la capacité d’agir sur les données – la refonte des stratégies, l’amélioration des processus et l’identification de nouvelles façons de croître.

Et même avec l’augmentation des contrôles des coûts, l’IA reste une priorité absolue. UN Enquête récente de Gartner ont constaté que de nombreux directeurs financiers retirent des investissements à grande échelle mais doublent sur l’IA. Alors qu’Alexander Bant, chef de la recherche dans la pratique de la finance de Gartner, l’a dit: «Au lieu de cela, ils aiguisent leur objectif (sur l’IA) – passant de l’expérimentation générale aux cas d’utilisation des entreprises ciblés qui offrent un impact mesurable.»

Pour faire IA et analyse Les investissements sont payants, votre entrepôt de données doit suivre. Cela signifie être capable de:

• Gérer des volumes de données complexes à grande échelle

• Traiter des milliers de demandes en parallèle

• Maintenir des performances pour alimenter les outils d’IA en temps réel

Où les entrepôts de données traditionnels échouent

L’automatisation des processus manuels crée une surtension de données précieuses, mais tous les entrepôts de données ne sont pas conçus pour les gérer. De nombreux systèmes hérités ont été conçus pour les charges de travail structurées, et non les exigences actuelles alimentées par l’IA. Les défis courants comprennent:

• Goulot d’étranglement des performances des vitesses de requête lentes et de la haute latence

• Évolutivité limitée À mesure que les volumes de données et les charges de travail augmentent

• Augmentation des coûts de l’utilisation inefficace des calculs et du stockage

• Verrouillage du vendeur qui limite l’intégration avec des outils modernes et des environnements hybrides

Dans les industries où la vitesse compte – comme services financiers (c’est-à-dire prendre des décisions d’investissement), Soins de santé (c’est-à-dire, tirer les données des patients pour déterminer les traitements), vente au détail (c’est-à-dire, personnaliser les campagnes de marketing), et fabrication (c’est-à-dire, la réduction des goulots d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement) – ces limites peuvent bloquer les décisions et l’innovation en temps réel.

Comment augmenter les performances de l’entrepôt de données pour le succès de l’IA

L’IA, l’apprentissage automatique et les outils d’intelligence commerciale ne peuvent se déplacer aussi rapidement que l’infrastructure de données derrière elles. Sans la vitesse et l’évolutivité pour correspondre, les informations sont stminées et les opportunités sont manquées.

Pour maintenir la transformation en mouvement, recherchez un entrepôt de données ou une base de données d’analyse qui propose:

• Performance à l’échelle des pétaoctets: Exécutez des requêtes à forte intensité de ressources sur des données structurées et semi-structurées, à n’importe quelle échelle.

• Analyse intégrée et fonctions ML: Réduisez le travail manuel avec des capacités avancées comme la correspondance des modèles d’événements et la cartographie des données spatiales.

• Échelle élastique et consacrée à la charge de travail: Séparez le calcul du stockage pour attribuer les bonnes ressources aux bonnes charges de travail.

• Analyser les données n’importe où: Soutenez les environnements hybrides et exécutez des analyses à travers les entrepôts de données, les lacs et les cols.

• Gouvernance et sécurité fortes: Utilisez les contrôles d’accès basés sur les rôles, le chiffrement et l’audit pour protéger les données.

Infrastructure de données moderne pour la transformation alimentée par l’IA

Les systèmes hérités ne peuvent pas suivre les objectifs de transformation d’aujourd’hui. Une architecture d’entrepôt de données moderne haute performance, comme Base de données d’analyse OpenText ™, Bridges l’écart, l’alimentation:

• Charges de travail parallèles massives sans ralentissement.

• Informations en temps réel pour l’IA et les outils d’analyse.

• Innovation à grande échelle, sans verrouillage des fournisseurs.

Avec la bonne architecture, votre entrepôt de données devient plus qu’une solution de stockage – il devient un moteur de performance qui entraîne des résultats de transformation numérique mesurables.

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