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企业分析的数据云

随着企业寻找更好的方法来管理其数据的完整生命周期，数据云提供了一条有吸引力的前进道路。

概述

随着企业希望使其业务更具数据驱动性，他们在管理其数据分析工作负载的膨胀规模和复杂性方面面临重大挑战。

依靠成百上千的数据源——从销售KPI和日志文件到单击流和视频——不再罕见。许多大型组织还拥有超过50个分析应用程序，这些应用每年总共产生10亿个查询，而且这些数字在不久的将来可能会呈指数级增长。

但是，数据孤岛和传统分析架构的局限性（例如，数据源管理不一致）使任何通过分析推动数字化转型的尝试复杂化。所幸，新兴的数据云提供了解决方案。

什么是数据云？

数据云是一个统一的数据管理生态系统，便于企业数据的再利用、便携性和易用性。它由单个云分析平台提供支持，该平台连接企业的所有数据源、数据仓库、数据湖、工作负载以及正在使用的云支持基础设施。

数据云架构有助于消除数据孤岛和碎片，从而更易于访问、查询和将数据转换为可用见解。在一个复杂的多云世界中，企业通常依赖多个云服务提供商（CSP）以及本地资源，数据云提供了急需的一致性。

数据云通过三个主要组件工作：

数据云解决方案可以从多个源系统收集、处理和扩展企业信息，无论基础设施是托管在主要公共云中还是在本地。此数据可能是非结构化、半结构化或结构化的。当这一切进入数据云时，它以一致的方式得到改进，而没有来自依赖冗余流程的“管道丛林”传统方法的技术债务。

根据手头的业务要求，来自这些来源的企业数据可以存入：

这些架构中的每一个都可以连接到云数据平台，该平台可以利用其SQL引擎、数据结构和API提供相应见解。

这就是数据云的“大脑”。它处理和缩放来自每个来源和架构的数据，以创建一个可以存储一次并重复使用多次的单一真相源。

无论公司只需要基本的数据仓库，还是需要更高级的功能来分析地理空间和时间序列数据，数据云中的云数据平台都可以做到这一切。此平台还可以多种方式部署，包括单云和多云环境以及本地部署，最大限度地提供云选择和灵活性。

这种多功能性使数据云成为澳大利亚领先的健康保险和健康服务提供商之一Medibank的最佳前进道路。

在实施数据云之前，Medibank一直在为客户服务问题而苦苦挣扎，比如税务报表和其他内容的可访问问题。Medibank客户的负面反馈不断增加，公司知道它必须扭转局面——这恰恰是数据云的用武之地。

Medibank开始了一场数字化转型运动，从传统技术和实践过渡到面向未来的方法，采用尖端数据云来推进进展。结合现代企业分析平台，数据云让组织能够将各种数据源整合到一个具有凝聚力的生态系统中。这一决定最终帮助Medibank提升以下成果：

Medibank数据云体现了此类方案具备的一些关键功能。数据云至少应提供：

数据云应能够在云和本地环境中加载和查询任何数据。从物联网传感器数据和数字映射到ERP和客户关系管理（CRM）条目，数据云可以持续地在一个地方收集、聚合、准备和服务于所有业务数据。它为高级分析开辟了道路，无需昂贵的流程冗余。

许多企业都制定了多云战略。数据云是为这个现实而构建的，因为它可以部署在AWS、微软Azure和Google云的任何组合上。它也可以在本地设置。这使得它非常适合为在多个应用之间以最小延迟交换大量数据而设计的混合云架构。

除了在不同的云供应商服务上部署外，数据云还具有甲方集成来帮助推动加速数据分析生态系统。这些集成可以充分利用每个提供商的云存储选项、数据湖、数据管道、商业智能服务、人工智能和机器学习、监控API、加密和报告。

数据云的自助服务功能使整个企业的用户能够从数据中提取见解，而无需首先复制或移动数据。数据变得高度可访问、可重复使用和便携。由于数据云在单个统一环境中如此高效地加载和查询来自多个来源的数据，因此数据碎片化和孤岛化也较少。

数据云解决方案通过即用即付和可预测的云服务计费组合，为每个工作负载提供优化的定价。分离计算和云存储也节约了成本。在性能方面，动态资源配置有助于满足多个应用服务级别的协议，并处理战略和战术工作量的组合。

数据云必须保护流经这些数据层的关键业务和敏感信息。它们可以与主要云供应商的安全服务集成，并具有自己的监控功能。这些保护保护企业数据在面对哪怕是新型的复杂攻击时免受威胁。

数据云仍然是一个相对较新的概念，随着越来越多的企业针对多云现实更新其业务战略，数据云将会不断发展。Teradata Vantage是互联的多云数据分析平台，使数据云在今天就可以实现。

Vantage是业内最灵活的数据平台，可在您选择的云计算环境中、本地或商品硬件上部署。它可以吸收任何类型的企业数据，并将在一个地方涉及的所有信息连接起来，以便进行一致的高性能分析。