資料倉儲

強大的資料倉儲和串流分析管道

Q: 資料倉儲 vs. 資料湖泊 vs. 資料中樞 差異為何？

資料倉儲、資料湖泊、資料中樞的差異之處如下： 資料倉儲： 一個用於整合並儲存結構化資料的儲存庫，這些資料是從組織中多個非結構化資料來源提取而來的。 資料湖泊： 一個組織（包括資料倉儲）中，所有結構化和非結構化原始資料來源未經精簡化的儲存庫。仍需處理資料以提取 BI 深度資訊。 資料中樞： 一個可整合所有資料的介面，包含結構化及非結構化資料皆能整合至中央存取資料層。資料中樞與資料倉儲的不同之處在於它還能處理作業資料，而且也和資料湖泊不同，因為資料中樞可提供多種格式的資料。

通過為現代資料倉儲、資料湖泊和即時串流分析運行資料管道，促成高速的數據驅動決策。透過就地部署的控制和一致性獲得雲端規模的優勢和經濟實惠。

閱讀 ESG 報告用 Pure Storage 運行 Snowflake

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分析引擎的新方法

資料的持續增長促使人們需要透過分解式運算和儲存來為分析管道提供全新的方法。在不影響效能的情況下擴展分析部署，驅動商業情報和即時分析。

將現代資料管道容器化

更快取得深度資訊

就地部署快速的物件式儲存，可經由雲原生基礎架構增加選擇並降低風險。Pure Storage 通過快速的 "到達第一個字節的時間 "和高傳輸量加速了深度資訊的形成，同時使儲存操作簡單化，便於部署。

認識 FlashBlade//S 認識 FlashBlade//S

合併並擴展工作負載

企業工作負載需要靈活彈性。告別資料孤島。Pure Storage 的分解式儲存設備可作為單一高效能資料來源靈活擴展。可運行多個獨立工作負載，並利用隨選隨用的運算功能，更快取得深度資訊。

簡化您的工作流程

更加注重結果和應用程式，而不是複雜的基礎設施管理。快速啟動，在擴展過程中輕鬆配置基礎架構，並以類雲的體驗進行不中斷升級。

認識 Evergreen//One 認識 Evergreen//One

「有了 Pure Storage 上的 Vertica，我們便能 360 度全方位地了解客戶，並進行快速、複雜的分析，為業務提供各種深度資訊--推動客戶的成功。」

Micro Focus 的主要資料工程師

克里斯 "CB "博恩（Chris "CB" Bohn）

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「在智能時代，資料是我們最重要的資產，為我們提供了競爭優勢。有了 Pure Storage FlashBlade®，我們就擁有了一個可靠性高、快速、且易於管理的儲存系統。」

凱基亞洲的資訊科技負責人

鄭嘉慶（Calvin Cheng）

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擴展動態管理工作負載的能力，且簡化作業，不受限於公有雲儲存空間。

提高資料的可取得性，並深掘您就地部署的數據價值。

透過首個就地部署串流資料的本地分層儲存解決方案，實現即時智能驅動。

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什麼是資料倉儲？

資料倉儲是一種最佳化儲存系統，用來儲存結構化資料以進行高速 SQL 查詢，及時提供商業情報 (BI)。從處理高速交易到預測式分析，資料倉儲作為儲存標準其實已有數十年的歷史，為企業驅動生成商業情報。

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常見問題:

1. 資料倉儲的效益有哪些？

資料倉儲的效益包含：

整合多樣不同來源的結構化資料
關聯式資料庫的快速分析查詢
查詢更經濟實惠、取得報告更快速的專用儲存解決方案

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2. 資料倉儲 vs. 資料湖泊 vs. 資料中樞差異為何？

資料倉儲、資料湖泊、資料中樞的差異之處如下：

資料倉儲：一個用於整合並儲存結構化資料的儲存庫，這些資料是從組織中多個非結構化資料來源提取而來的。
資料湖泊：一個組織（包括資料倉儲）中，所有結構化和非結構化原始資料來源未經精簡化的儲存庫。仍需處理資料以提取 BI 深度資訊。
資料中樞：一個可整合所有資料的介面，包含結構化及非結構化資料皆能整合至中央存取資料層。資料中樞與資料倉儲的不同之處在於它還能處理作業資料，而且也和資料湖泊不同，因為資料中樞可提供多種格式的資料。

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3. 為何要將資料倉儲整併進入資料中樞呢？

資料中樞可提供必要的資料治理功能，以簡化在各種端點集合之間的資料共享流程。如此一來，資料中樞便能將資料湖泊和資料倉儲整合至同一個存取層中。資料中樞可摘要資料處理，讓公司組織集中提取 BI 深度資訊。

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