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数据库仓库现代化

概述

数据类型数量和多样化的扩展意味着专为提取/转换/加载(ETL)流程而设计的架构不再能够应对各种使用案例来进行合理分析和做出战略决策。内部部署数据仓库缺乏云中现代数据平台的可扩展性和适应能力。Quest数据仓库现代化解决方案将数据监管、元数据管理、平台自动化、复制、数据建模和基础架构监控相结合,使组织能够更大程度地获取云数据平台投资回报。

使数据仓库如虎添翼

Quest数据仓库现代化解决方案让组织能够对其所选云数据平台中的战略数据资产进行建模、迁移和监管。这些解决方案利用Quest Data Empowerment产品组合的强大功能,确保数据可用且随时能够满足不断变化的业务需求。
对新数据仓库进行建模

对新数据仓库进行建模

旧式数据仓库体系结构抑制了对架构、数据类型以及移动和转换流程的可见性。这让数据仓库团队在现代平台上规划和重新设计数据仓库时一片茫然。Quest数据建模和数据智能工具可以自动使用元数据记录旧版系统并帮助设计新系统。

  • 获取、整理并激活元数据以了解相关数据驻留位置并使其对相关利益方可访问
  • 通过数据沿袭和起源的可视化,自动记录数据环境和流程
  • 通过数据分析和比较、性能基准评估和工作负载优化,提前降低云成本
迁移数据、结构、逻辑和流程

迁移数据、结构、逻辑和流程

如果组织手动完成至现代数据仓库的迁移工作,则不可避免会面临成本增加、时间线延长和准确性降低等问题。通过自动化重新设计架构、复制数据和验证数据准确性等流程,可以降低成本,同时实现高可用性、灾难恢复和工作负载分配。Quest工具可跨数据库平台工作,以确保在需要时数据随时随地可用。

  • 使用工作效率增强型数据建模功能自动将旧版架构转换并重新部署至现代技术
  • 提供一个可在内部部署和混合云环境中快速、准确且安全地复制数据和移动工作负载的环境
  • 利用详细的数据比较功能确保准确的数据迁移
监管和自动化您的现代数据仓库运营

监管和自动化您的现代数据仓库运营

一直以来,IT团队和业务用户之间脱节,导致用于监管数据仓库资产的数据分类、使用和保留的规则和策略缺乏可见性。此较低水平的利益相关方数据素养会影响合规性,降低企业数据的总体质量。Quest数据监管工具可确保所有团队都了解数据使用策略以及所存储数据的业务目的。

  • 建立数据监管框架,以定义分类规则和控制数据使用
  • 让架构师和开发人员能够通过图形模型修改架构、自动生成架构更改代码,以及通过元数据存储库确保使更改与业务流程流保持协调
  • 提供对集成式数据监管和智能门户的基于Web的只读访问,该门户可促进自助发现、利益相关方协作和数据社区支持

特色产品

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简化数据访问、准备和配置。

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