Integrazione e governance dei Big Data - I big data possono costituire un ostacolo all'integrazione? No, se si seguono le best practice illustrate ...
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IBM Software Integrazione e governance dei Big Data I big data possono costituire un ostacolo all’integrazione? No, se si seguono le best practice illustrate di seguito
Integrazione e governance dei Big Data
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Introduzione
2
Requisiti di
3
Best practice:
4
IBM InfoSphere
5
Perché InfoSphere?
integrazione Integrazione offre il livello di
e governance e governance affidabilità
per i Big Data efficace dei necessario per
Big Data sfruttare i Big Data
Integrazione e governance dei Big Data
Introduzione
I business leader ambiscono a sfruttare la Per ottenere il massimo vantaggio dai Big Data, Automatizzando l’integrazione e la governance
potenza dei Big Data. Tuttavia, assicurare il punto di partenza deve essere l’affidabilità delle informazioni e implementandole nella
l’affidabilità e la protezione delle fonti delle dei dati. Tuttavia, il volume e la complessità dei fase di creazione dei dati, le aziende possono
informazioni è diventato esponenzialmente Big Data sono talmente elevati che i metodi aumentare notevolmente l’affidabilità dei Big
più complesso. Se il problema legato manuali tradizionali di discovery, governance Data.
all’attendibilità dei dati non viene risolto e correzione delle informazioni non sono più
direttamente, gli utenti finali possono perdere fattibili. L’integrazione e la governance delle Un programma di integrazione e governance
fiducia negli insight generati dai dati, con informazioni devono essere implementate solido deve includere la discovery, la
conseguente impossibilità di cogliere le all’interno delle applicazioni Big Data, fornendo, profilazione e la comprensione di set di
opportunità e prevenire le minacce. sin dall’inizio, una governance adeguata e dati differenti per fornire un contesto e
un’integrazione rapida. consentire ai dipendenti di prendere decisioni
informate. Questo programma deve essere
agile per accogliere una vasta gamma di
I Big Data sono un fenomeno, non una tecnologia dati e deve integrarsi perfettamente con le
Con tutto il clamore che ruota intorno ai Big Data, è facile essere indotti a pensare che i Big Data diverse tecnologie, dai data mart ai sistemi
rappresentino la panacea di tutti i mali. I Big Data, tuttavia, non sono una tecnologia, ma un fenomeno. Apache Hadoop. Inoltre, deve eseguire
Per sfruttarli in modo efficace, bisogna essere in grado di integrare e governare i dati chiave nell’intero automaticamente la discovery, la protezione
ambito aziendale. e il monitoraggio delle informazioni sensibili,
come parte delle funzioni delle applicazioni
per i Big Data.
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1 Introduzione 2 Requisiti di integrazione 3 Best practice: Integrazione 4 IBM InfoSphere offre il livello 5 Perché InfoSphere?
e governance per e governance efficace dei di affidabilità necessario per
i Big Data Big Data sfruttare i Big Data
Integrazione e governance dei Big Data
Requisiti di integrazione e governance per i Big Data
Quando si parla di Big Data, le discussioni garantire i migliori risultati, i dati provenienti che facilita il l’attività di analytics, producendo
vertono spesso sull’analytics e Hadoop. dalle fonti di Big Data devono essere integrati, informazioni aziendali preziose e fruibili.
È interessante notare che la Big Data Analytics governati e affidabili.
si è recentemente spostata verso i dati Le soluzioni appropriate per l’integrazione
strutturati, allontanandosi dalle sue origini che In realtà, molte delle sfide più comuni e la governance dei Big Data devono:
risiedevano nei dati non strutturati. Ma se, associate ai Big Data non sono legate a
da un lato, analytics e Hadoop sono importanti problemi di analytics. In molti casi, si tratta 1. Essere agili
per i dati sia strutturati che non, dall’altro di problemi di integrazione dati fondamentali, 2. Essere costruite su un’architettura
rappresentano solo un tassello del puzzle che persino “tradizionali”, e possono essere a prestazioni elevate e scalabile
compone i Big Data. evitati o affrontati con una soluzione per 3. Sostenere un’efficienza maggiore
l’integrazione e la governance dei dati 4. Contribuire a creare attendibilità
I professionisti lungimiranti dell’Information agile e di classe enterprise. sull’autenticità dei dati
Technology (IT) ora si rendono conto che il 5. Soddisfare le esigenze di flessibilità
fenomeno dei Big Data sta avendo un impatto Inoltre, le nuove fonti di Big Data sono inutili e agilità di delivery dei dati.
su tutti i sistemi, creando una nuova serie di se risiedono in silos e devono essere integrate
requisiti che incidono sui risultati delle iniziative nell’architettura aziendale. Le soluzioni migliori
di data warehousing, Big Data e analytics. Per costituiscono una base solida e integrata
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i Big Data Big Data sfruttare i Big Data
Integrazione e governance dei Big Data
Best practice: Integrazione e governance efficace dei Big Data
Alcune best practice per l’integrazione e • Dinamica per soddisfare i requisiti di
governance possono consentirvi di trarre il performance attuali e futuri Scalabilità dei dati nelle architetture hardware
massimo valore dai Big Data aziendali. • Estendibile e partizionata per una x
y
MPP/Grid
scalabilità facile e veloce (Centinaia di TB) 64 vie
Introdurre l’agilità nell’IT per migliorare • Integrata con Hadoop. Hadoop di per sé
performance e scalabilità non è una piattaforma di integrazione, ma
16 vie
I Big Data affluiscono ad alta velocità, per può essere sfruttato come componente di SMP/MPP
(Centinaia di GB)
questo la performance è fondamentale. I dati un’architettura di destinazione dei dati per
cambiano velocemente e devono afferire a determinarne il valore in un’ottica di 8 vie
diverse applicazioni del sistema in tempi rapidi, ottimizzazione equilibrata.
in modo che i business leader possano SMP
(GBs)
reagire alle mutevoli condizioni di mercato La scalabilità è uno dei requisiti più complessi
di integrazione dei Big Data visto che i 2 vie
il più presto possibile.
requisiti di business possono evolvere molto 1x
Un processore Centinaia di processori
Per gestire i Big Data con successo, le aziende rapidamente. Di conseguenza, nell’affrontare
hanno bisogno di una soluzione di integrazione l’integrazione dei Big Data, è importante • Stessa funzionalità
• Tutte le architetture
dei dati di classe enterprise che sia: disporre di un prodotto in grado di garantire la • Accelerazione lineare
scalabilità dei dati su tutte le architetture con la • Decisione (in fase di esecuzione) di scalare di “N vie”
stessa funzione e con un aumento lineare delle
velocità, scalando senza problemi.
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i Big Data Big Data sfruttare i Big DataIntegrazione e governance dei Big Data
Lavorare meglio e meno, riducendo Per migliorare la produttività, è importante altro metodo di implementazione. Questo
i costi creare una logica progettuale dedicata alle approccio elimina la necessità di imparare i
Il tempo dei dipendenti è una risorsa preziosa e iniziative di integrazione dei dati orientate ad nuovi linguaggi di codificazione mano a mano
costosa. Una soluzione di integrazione per i Big Hadoop, utilizzando la stessa interfaccia, che evolvono e di eseguire attività manuali
Data che supporti la produttività e l’efficienza concetti e costrutti logici comuni a qualsiasi di codifica e duplicazione.
dei dipendenti consente di migliorare i profitti
dell’impresa, eliminando i colli di bottiglia e
Lavorare di più Lavorare in modo più produttivo
aumentando l’agilità.
Le velocità di analisi lente richiedono tempi di Interfaccia unica per le attività di integrazione
Per le divisioni IT, gli SLA (Service Level elaborazione più lunghi e tempi di inattività prolungati
Supporto per più fonti di dati
Agreement) risentono spesso delle inefficienze. Lavorare con più e dati in streaming
interfacce
Mano a mano che i volumi, la varietà, la Operare con codici Insieme di concetti e costrutti logici
di linguaggio diversi prestabiliti e confermati
velocità e la veridicità dei dati aumentano, I processi e gli elementi automatizzati limitano
il tempo necessario per l’elaborazione dei la codifica e la duplicazione manuale
processi di integrazione dei dati supera spesso Inizio:
Fonti Fine:
Start:
Data
Dati raccolti e trasmessi direttamente ai Fine:
Dati
Dati processi di analytics in tempo reale
la finestra consentita dagli SLA, il che significa di dati Più consegne
integrati
sources integrati
di dati tra sistemi
che non è più conforme alle esigenze dei Colli di bottiglia nell’operatività
del personale a causa dei
clienti interni. processi manuali
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i Big Data Big Data sfruttare i Big DataIntegrazione e governance dei Big Data
Per i progetti di Big Data focalizzati sull’
elaborazione analitica in tempo reale, è anche
fondamentale favorire l’integrazione, in modo
semplice e rapido, con i sistemi che
supportano i dati di streaming (anche noti
come “dati in movimento”). Le soluzioni di
integrazione dei Big Data devono essere
sufficientemente ‘intelligenti’ da consentire alle
convenzioni di integrazione dei dati standard
di acquisire e traferire i dati direttamente ai degli insight di analytics equivale alla le decisioni non possono essere prese
processi di analytics in tempo reale. validità dei dati sottostanti. Se le aziende con la velocità e la precisione necessarie. Ad
non alimentano i propri sistemi di analytics esempio, cosa succede quando il Marketing
Creare affidabilità con dati puntuali con dati di qualità, gli insight che richiede i dati del “cliente” ai fini dell’analisi,
e accurati ottengono non sono validi. ma riceve solo un sottoinsieme dei dati
Le aziende di solito gestiscono i Big Data al fine effettivamente necessari per prendere una
di aumentare e migliorare le proprie capacità Senza la capacità di concordare e sfruttare decisione, perché il team IT ha definito “cliente”
di analytics, sia attraverso l’analisi di nuove definizioni comuni per i termini di business, un nucleo familiare invece che un individuo?
fonti di dati che affrontando volumi più elevati le aziende semplicemente non possono essere
di dati, obiettivi entrambi non raggiungibili con reattive e adattabili. Se i reparti dispongono
le tecnologie tradizionali. Tuttavia, la qualità di definizioni incoerenti per i termini chiave,
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i Big Data Big Data sfruttare i Big DataIntegrazione e governance dei Big Data
Purtroppo, non basta semplicemente stabilire una semplice verifica dei null per garantire che
L’applicazione del data cleansing nel flusso
le definizioni e le politiche relative alle tutti i campi e le tabelle che stanno analizzando di lavoro di integrazione e governance
informazioni e poi sperare che le persone contengano effettivamente dei dati. In un altro
seguano le regole. Per essere certi che i propri scenario, potrebbero eseguire i dati a fronte di
Comprendere
dati siano affidabili, le aziende devono essere sofisticati algoritmi per determinarne la validità. e governare
in grado di tracciarne il percorso attraverso i Queste informazioni raggiungono la massima
propri sistemi, in modo da poter vedere da utilità se visualizzate in una dashboard che
dove provengono e in che modo sono stati consente ai business analyst di identificare Integrazione Creare e
Delivery delle mantenere
manipolati. È importante disporre di una rapidamente eventuali problemi e di scendere Fonti
informazioni la qualità
Iniziative
di dati di business
soluzione di integrazione di Big Data in grado facilmente nel dettaglio. Cleansing
di supportare questo livello di trasparenza.
E’ importante applicare il data cleansing a Transform
Per garantire dati di alta qualità, è anche qualsiasi tipo di Big Data si desideri conservare,
fondamentale disporre di funzionalità di analisi in modo da poterne stabilire l’attendibilità.
delle informazioni che consentano ai data La fiducia nella qualità dei dati consente Il data cleansing, nell’ambito del ciclo di integrazione delle
steward di verificare la qualità dei dati. Ad l’attendibilità dei risultati. informazioni contribuisce a garantire la qualità dei dati
esempio, i data steward possono effettuare durante il processo.
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i Big Data Big Data sfruttare i Big DataIntegrazione e governance dei Big Data
Fornire i dati in modo appropriato Delivery di dati bulk ad L’integrazione in tempo
Nell’affrontare i progetti di integrazione dei Big alta velocità, inclusi ETL reale fornisce la flessibilità
Data, si punta a raggiungere prestazioni e (Extract-Transform-Load), necessaria per l’integrità
scalabilità elevate per l’elaborazione dei dati in ELT (Extract-Load- ETL delle transazioni e in più
tempo reale e per il trasferimento di dati bulk Transform) e integrazione la duplicazione di volumi
Log
o in batch. In molti casi, le organizzazioni dinamica che sfruttano elevati a bassa latenza
devono anche sfruttare la duplicazione o Hadoop per supportare lo per la disponibilità continua
IBM InfoSphere IBM InfoSphere Data
virtualizzazione dei dati come parte della Information Server for scambio di informazioni Replication
del business.
soluzione più ampia di integrazione dei dati. Data Integration con le fonti di Big Data.
Questo vale sia per l’integrazione dei dati L’integrazione self-
tradizionali che dei Big Data. Di seguito sono L’accesso virtualizzato service dei dati permette
riportate alcune soluzioni valide per la da e per la delivery di agli utenti delle line-of-
delivery dei dati che possono essere informazioni diverse e business e ad altri utenti
implementate su piattaforme per Big Data: distribuite permette il non tecnici di ottenere
consolidamento virtuale informazioni in caso di
sia di Big Data che di necessità per alimentare
IBM InfoSphere IBM InfoSphere
Federation Server dati tradizionali. Data Click l’analytics.
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i Big Data Big Data sfruttare i Big DataIntegrazione e governance dei Big Data
Sfruttare la duplicazione dei dati I fattori che influenzano le prestazioni e la 3. Persistenza temporanea dei dati. Anche
Mano a mano che la quantità e la varietà dei scalabilità delle trasformazioni dei dati in tempo la persistenza temporanea dei dati esercita
dati presenti nell’ambiente cresce, mantenere reale sono tre: un impatto sulle prestazioni del CDC.
pool fisici di dati diventa meno pratico. Per Idealmente, l’organizzazione sarebbe in
rimanere flessibili e agili nel mondo dei Big 1. L’approccio utilizzato per acquisire una grado di trasmettere le modifiche senza che
Data, le aziende devono sfruttare diverse modifica alla fonte. persistano per aumentare la performance
tecnologie, tra cui la delivery incrementale L’opzione più flessibile ed efficiente per (in quanto i dati non devono essere scritti
di dati, per assicurarsi di disporre dei dati di acquisire le modifiche alla fonte consiste nel sul disco al quale poi accede un motore di
cui hanno bisogno. La trasformazione dei dati disporre di un meccanismo CDC che trasformazione).
e i requisiti di delivery si sono estesi, dal “spinga” le modifiche mano a mano che i
movimento di dati bulk o in batch, fino ad dati scorrono. Non appena i dati sorgente Per ulteriori informazioni su come ottenere
includere anche il trasferimento dei dati in vengono modificati, il meccanismo viene a insight in tempo reale dai Big Data utilizzando
tempo reale sulla base di funzionalità di conoscenza della modifica e inoltra i dati la duplicazione dei dati, scarica il
duplicazione dei dati, in particolare attraverso White Paper IBM.
il Change Data Capture (CDC). Mentre lo 2. Il meccanismo utilizzato. Per il CDC
spostamento dei dati bulk e in batch avviene possono essere utilizzati molti meccanismi.
relativamente di rado, la trasmissione dei dati Se correttamente implementato, un
in tempo reale si verifica ogni volta che i dati approccio di acquisizione basato sui log ha
cambiano alla fonte. I dati modificati vengono spesso un impatto inferiore sul database di
acquisiti, trasferiti, trasformati e quindi caricati origine, migliorando, di conseguenza, la
nella sede di destinazione. performance complessiva 10
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Virtualizzare i dati In questo modo, la virtualizzazione dei dati
Dato il forte aumento del volume, della varietà, riduce il tempo necessario per usufruire di dati
della velocità e della veridicità dei dati, la disparati, rendendo più semplice per utenti
domanda di accesso ai dati ha assunto e processi ottenere le informazioni richieste,
un’importanza senza precedenti. Le tecnologie in modo tempestivo.
di virtualizzazione dei dati possono contribuire
a creare il pool di dati necessario per sostenere Esistono due strategie principali per la
il vostro business. virtualizzazione dei dati: la federazione dei
dati e i data services. In entrambi i casi,
La virtualizzazione dei dati è incentrata sulla i dati vengono esposti per essere resi più
semplificazione dell’accesso ai dati, isolando consumabili, accessibili e riutilizzabili da utenti,
i dettagli di storage e recupero e rendendo il clienti o processi di business dell’azienda.
processo trasparente per gli utenti.
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i Big Data Big Data sfruttare i Big DataIntegrazione e governance dei Big Data
IBM InfoSphere offre il livello di affidabilità necessario
per sfruttare i Big Data
Mentre il termine ‘Big Data’ è entrato in voga dati, oltre che per contribuire a colmare il Essere veloci e agili
da poco, IBM progetta soluzioni in grado di divario tra business e IT. InfoSphere Information Le organizzazioni che lavorano con i Big Data
gestire enormi volumi di dati da decenni. Server consente di essere sicuri che le hanno bisogno di una scalabilità dei dati
L’azienda ha da tempo spianato la strada con informazioni che guidano il vostro business illimitata garantita dal proprio software di
soluzioni di integrazione, gestione, sicurezza e e le vostre iniziative strategiche, dai big data, integrazione. Il Software InfoSphere è stato
analytics note per la loro affidabilità, flessibilità alla point-of-impact analytics al master data progettato da zero per ottimizzare l’utilizzo
e scalabilità. management e al data warehousing, siano delle risorse hardware, consentendo la
attendibili, coerenti e governate in tempo reale. massima quantità dei dati da elaborare per
Le funzionalità di integrazione dati end-to-end Infatti, InfoSphere Information Server è di nodo. Dispone di funzionalità potenti di
di IBM InfoSphere Information Server sono 10-15 volte più veloce di Hadoop per trasformazione e delivery dei dati, consentendo
progettate per consentire di comprendere, l’integrazione dei dati.1 ai clienti di elaborare su sistemi massively
pulire, controllare, trasformare e distribuire i parallel, eliminando i colli di bottiglia e
migliorando notevolmente il time-to-value.
Maggiori informazioni su InfoSphere Information Server
Desideri ottenere ulteriori informazioni sulle funzionalità di InfoSphere Information Server che consentono di sostenere l’integrazione agile,
la governance orientata al business e la qualità sostenibile? Per il materiale informativo di riferimento consulta:
ibm.com/software/data/integration/info_server/demo.html
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La University of Arizona accelera l’accesso
ai dati con InfoSphere Information Server
Con oltre 38.000 studenti e docenti, data warehouse aziendale. La soluzione include
l’infrastruttura della University of Arizona strumenti che consentono al personale di BI di:
supporta un carico di dati molto elevato. Per
rimanere competitiva, aveva bisogno di sostituire • Scoprire, modellare, visualizzare, relazionare
i vecchi sistemi informatici amministrativi che e standardizzare data set diversi e distribuiti
non erano in grado di gestire la domanda • Acquisire e definire i requisiti di business in
di informazioni di Business Intelligence (BI). un formato familiare comune per sostenere tuttavia, il fattore ancora più importante è la quantità
Secondo Manav Mehra, Senior Manager of lo sviluppo delle operazioni di estrazione, di tempo che consente di risparmiare per trovare e
Information Integration addetta all’integrazione trasformazione e caricamento (ETL) risolvere i problemi legati ai dati”.
delle informazioni aziendali e all’analytics presso • Ottenere insight sull’analisi di fonti di dati, processi
la University of Arizona, l’organizzazione puntava ETL, regole di data quality, terminologia di Mehra ha affermato che il team può eseguire più di
ad ottenere un’unica fonte di dati che consentisse business, data model e report BI. 22.000 job ETL notturni in 2,5 ore rispetto alle 9 ore
agli utenti di eseguire facilmente le query in base necessarie prima dell’introduzione di InfoSphere
alle proprie esigenze e di ottenere risultati in “Secondo Mehra: In media, il software InfoSphere Information Server. Inoltre, nei sei mesi successivi
modo tempestivo. Information Server ci consente di risparmiare circa all’implementazione, l’uso dell’enterprise data
sei ore a sviluppatore in termini di modellazione dei warehouse è notevolmente aumentato, segno che
Il BI Team dell’Università ha utilizzato InfoSphere dati e creazione di operazioni ETL. Due studenti gli utenti stanno trovando le informazioni di cui
Information Server per realizzare questa singola laureati del nostro dipartimento MIS ci hanno hanno bisogno.
fonte di dati attendibile; il team ha impiegato il aiutato a creare job ETL e sono stati in grado di
software per comprendere, ripulire, trasformare e realizzare qualcosa come 9.000 operazioni Per maggiori informazioni sull’esperienza
distribuire i dati dai sistemi di origine nel proprio ETL da un template in tre mesi. A mio avviso, dell’Università fai clic qui.
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Essere efficienti livello di metadati. Ciò consente di tenere
InfoSphere Information Server include traccia dell’avanzamento dei job e di
funzionalità che consentono di ottimizzare il diagnosticare rapidamente i problemi.
tempo di lavoro dei dipendenti. Ad esempio, la E’ prevista anche una dashboard che fornisce
Versione 9.1 include InfoSphere Data Click che una visione unificata dell’ambiente.
semplifica notevolmente l’integrazione e il
provisioning self-service dei dati. Di conseguenza, Mano a mano che gli archivi dei Big Data
il personale delle line-of-business può eseguire continuano a crescere, queste funzionalità a
queste operazioni autonomamente, mentre gli prestazioni elevate che consentono di
ingegneri IT specializzati si concentrano sulle risparmiare tempo diventano ancora più
iniziative a maggior valore. importanti. Per le divisioni IT, possono fare la
InfoSphere Information Server for differenza nella conformità o meno con gli SLA,
Data Integration InfoSphere Information Server consente inoltre nell’avere tempo per lavorare su nuovi progetti
fondamentale quando si tratta di aumentare la di risparmiare tempo per gli sviluppatori, innovativi o dedicarsi solo ad iniziative di scarso
precisione e l’efficienza. Guarda questo video fornendo un’unica palette di design in un valore legate alla gestione dei sistemi esistenti.
e scopri come InfoSphere Information Server ambiente applicativo condiviso. Gli sviluppatori Per il business, questo può significare un
consente di riunire le fonti di dati. Scarica il non devono passare tra diverse interfacce, dal processo decisionale più rapido e informato
video ibm.co/13jL5mr momento che tutto ciò che serve è facilmente che porta a profitti più solidi, un servizio
accessibile. Inoltre, ogni componente di migliore per i clienti e un vantaggio competitivo.
InfoSphere Information Server utilizza lo stesso
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Essere fiduciosi strumenti consentono alle organizzazioni di InfoSphere Information Server offre inoltre
Molte imprese hanno migliorato la qualità stabilire la “verità”, almeno per quanto riguarda funzionalità di data quality per supportare il
dei dati attraverso l’implementazione della i dati aziendali. data cleansing e per monitorare la qualità su
governance dei dati. Idealmente, un’iniziativa base costante. Le funzionalità di cleansing
di governance dei dati comprende tre funzioni: Per essere veramente sicuri che i dati siano includono strumenti sofisticati per funzioni
definizione dei termini, cleansing dei dati affidabili, tuttavia, le organizzazioni devono quali investigation, standardizzazione,
esistenti e monitoraggio della qualità dei dati. anche essere in grado di tracciare il percorso matching e survivorship, consentendo
dei dati attraverso i propri sistemi. Per ai data steward di risolvere gli eventuali
Per aiutare il personale di tutta l’organizzazione sostenere questo livello di trasparenza, problemi che emergono in corso di analisi. Ad
a raggiungere una comprensione condivisa dei InfoSphere Information Server fornisce esempio, i nomi dovrebbero essere abbinati
termini chiave, InfoSphere Information Server metadati e funzionalità di lineage che automaticamente, in modo che ‘William
fornisce un glossario dei dati che consente a consentono agli utenti di tenere traccia dei dati Smith’ e ‘Bill Smith’ siano elencati come
business e IT di creare e concordare definizioni, sin dalla fonte originaria e di visualizzare i calcoli un unico cliente.
regole e politiche. Inoltre sono incluse le eseguiti su di essi lungo tutto il percorso.
funzionalità di data modelling, grazie alle quali
i data architect possono stabilire la fonte e
InfoSphere Information Server per la qualità dei dati in azione
la destinazione di ogni singolo dato. Questi Ottieni maggiori informazioni sulle quattro fasi di cleansing e standardizzazione dei dati
e scopri come InfoSphere Information Server for Data Quality le riunisce tutte. Scarica il video:
ibm.co/17yl8nC
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Essere flessibili mano che i dati fluiscono per fornire flessibilità
In molti casi, la ‘velocità’ non è sufficiente. ed efficienza. Impiega anche l’acquisizione
Per fornire l’integrazione in tempo reale è basata sui log per ridurre l’impatto sul
necessaria la flessibilità e non solo la velocità. database di origine ed esegue lo streaming
Un modo per ottenere i dati è quello di eseguire dei dati modificati senza la persistenza dei dati
query sui database o sulle applicazioni nei per migliorare la performance.
quali risiedono. Questo approccio, tuttavia,
può rallentare i sistemi transazionali a livelli A seconda dei requisiti di integrazione dei
poco accettabili. Big Data, anche la data federation può
rispondere alle vostre esigenze associate ai
Un approccio migliore: utilizzare una soluzione, Big Data. IBM InfoSphere Federation Server Le quattro V dei Big Data
come ad esempio InfoSphere Data Replication, crea rapidamente una visione consolidata dei In che modo è possibile gestire il volume, la
che acquisisce rapidamente i dati in continuo dati per supportare i processi e le decisioni velocità, la varietà e la veridicità dei Big Data?
cambiamento e li invia alle rispettive di business. È possibile accedere e integrare le InfoSphere Data Replication offre le
funzionalità di near-real-time necessarie per
destinazioni, fornendo ai business manager fonti di dati e di contenuti differenti, come se
supportare le offerte di prodotti, fornire dati
una visione aggiornata al secondo delle fossero un’unica risorsa, indipendentemente
affidabili e molto altro ancora. Scarica il video
informazioni cruciali, senza rallentare i processi da dove risiedono realmente le informazioni. e scopri maggiori dettagli sulla potenza della
business-critical. InfoSphere Data Replication flessibilità: ibm.co/11cy27N
utilizza un meccanismo CDC di ‘spinta’ mano a
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i Big Data Big Data sfruttare i Big DataIntegrazione e governance dei Big Data
Perché InfoSphere?
Come elemento critico di IBM Watson Le funzionalità InfoSphere includono: • Master data management (MDM):
Foundations, la piattaforma per i Big Data Utilizzare una visione attendibile dei vostri
e l’analytics di IBM, InfoSphere Information • Metadati, glossario di business e clienti, prodotti, fornitori, sedi e account con
Integration and Governance (IIG) fornisce gestione delle policy: Definizione di InfoSphere MDM
funzionalità leader di mercato per affrontare metadati, terminologia di business e politiche • Gestione del ciclo di vita dei dati:
le sfide associate ai Big Data. InfoSphere IIG di governance con IBM InfoSphere Gestire il ciclo di vita dei dati, dalla creazione
fornisce scalabilità e prestazioni ottimali per Information Governance Catalog al data retirement e all’archiviazione con
enormi volumi di dati, un’integrazione agile e • Integrazione dei dati: Gestione di tutti i IBM InfoSphere Optim
proporzionata, la governance per l’aumento requisiti di integrazione, incluse funzionalità • Sicurezza dei dati e privacy: Monitorare
della velocità dei dati e supporto e protezione di trasformazione e trasferimento dei dati costantemente l’accesso ai dati, proteggere
per un’ampia gamma di tipi di dati e sistemi in batch (InfoSphere Information Server), i repository dalle violazioni e supportare la
di Big Data. InfoSphere IIG contribuisce al duplicazione in tempo reale (InfoSphere conformità con IBM InfoSphere Guardium.
successo dei progetti di Big Data e analytics Data Replication) e data federation Assicurarsi che i dati sensibili siano
fornendo ai business user il livello di (InfoSphere Federation Server) mascherati e protetti con InfoSphere Optim.
confidenza necessario per sfruttare gli insight. • Qualità dei dati: Funzionalità di parsing,
standardizzare, validazione e matching
dei dati aziendali con IBM InfoSphere
Information Server for Data Quality
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e governance per e governance efficace dei di affidabilità necessario per
i Big Data Big Data sfruttare i Big DataIntegrazione e governance dei Big Data
Risorse aggiuntive
Per maggiori informazioni sul metodo IBM per l’integrazione delle informazioni e la governance
dei Big Data, contattare il proprio rappresentante o Business Partner IBM o consultare le
seguenti risorse:
• ibm.com/software/data/information-integration-governance
• ibm.com/software/data/infosphere/information-integration-big-data
• ibm.com/software/data/integration/info_server
• InfoSphere Information Server: A Forrester Total Economic Impact Study
• Delivering Trusted Information for Big Data and Data Warehousing:
A Ventana Research Report
• Gartner: Hadoop Is Not a Data Integration Solution
• ITG: Business Case for Enterprise Data Integration Strategy: Comparing IBM InfoSphere
Information Server and Open Source Tools
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e governance per e governance efficace dei di affidabilità necessario per
i Big Data Big Data sfruttare i Big DataIBM Italia S.p.A.
Circonvallazione Idroscalo
20090 Segrate (MI)
Italia
IBM, il logo IBM, ibm.com, Guardium, IBM Watson, InfoSphere
e Optim sono marchi della International Business Machines Corp.,
registrata in varie giurisdizioni in tutto il mondo. I nomi di altri
prodotti e servizi possono essere marchi di IBM o di altre aziende.
L’elenco aggiornato dei marchi IBM è disponibile all’indirizzo web
ibm.com/legal/copytrade.shtml
Il presente documento è aggiornato alla data di pubblicazione iniziale e
può essere modificato da IBM in qualsiasi momento. Non tutti i prodotti
e servizi sono disponibili in tutti i paesi in cui IBM opera.
Gli esempi di clienti citati sono forniti ai soli fini illustrativi. I risultati
di performance effettivi possono variare in base a configurazioni e
situazioni operative specifiche. E’ responsabilità dell’utente valutare e
verificare il funzionamento di qualsiasi altro prodotto o programma con
prodotti e programmi IBM. LE INFORMAZIONI CONTENUTE
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È responsabilità del cliente osservare le disposizioni di legge e i
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né dichiara o garantisce che i propri prodotti e servizi assicurino che il
cliente sia in conformità a qualunque disposizione di legge.
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