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云数据仓库集成

迁移到云数据仓库并快速和自信地同步数据

你需要无处不在的数据,而不是在竖井里

云数据仓库的前景是诱人的——无限的容量, 高性能处理, 无缝扩展,没有管理上的麻烦. 通过云数据仓库集成,您可以为分析师和数据科学家提供按需可用的连续数据,以进行创新和探索. 

你是否应该将你的数据基础设施复制到云上,然后“出发”?? 没那么快, 云数据仓库中的遗留数据体系结构仍然是遗留体系结构:所有的复杂性,但没有强大的功能. 它不是为原生云架构和现代执行环境设计的. 

云数据仓库集成注入管道

电子游戏厅 DataOps优势

电子游戏厅 数据工程平台 建造的 DataOps 帮助您加速您的数据摄入, 并保持数据源和遗留系统与云数据仓库同步. 了解更多关于 从数据工程的角度来看的数据集成.

在数小时内构建能够适应变化的智能数据管道
检测和响应数据漂移发生时,保持您的数据流动
跨多个云平台端口数据管道,无需重写

灵活的混合和多云架构

根据您的需要,轻松地将您的工作迁移到最佳的数据平台或云基础设施.

迁移和同步数据到雪花数据云
迁移和同步数据到数据云数据仓库
迁移和同步到亚马逊红移云数据仓库
数据迁移和同步到Azure云数据湖
迁移并同步数据到谷歌BigQuery云数据仓库

什么是数据仓库?

A 数据仓库 是事务性系统的关系数据存储库吗, 操作数据库, 以及业务应用领域, 用于报告和数据分析. 它通常是一个组织的商业智能实践的关键组成部分, 存储高度管理的数据,便于数据开发人员使用, 数据分析师, 和业务分析师. 

云数据仓库通过现收现付的定价模型带来了成本效益和可伸缩性的额外优势, serverless方法, 和随需应变的资源. 这是通过分离计算和存储实现的,以利用成本效益高的存储,并为快速分析提供专门的计算和数据访问层, 报告, 和数据挖掘. 了解更多关于a和b之间的区别 数据湖和数据仓库.

云数据仓库集成的基本设计模式

云数据仓库是现代分析体系结构的关键组成部分. 与他们, 你可以利用大量的数据来驱动产品创新, 并为决策发现新的见解.

云数据仓库的基本数据摄取模式首先从源读取数据, 无论是在内部还是在云中, 然后根据需要转换数据类型并充实记录. 一旦您的数据被转换和符合, 它存储在云数据仓库中, 准备好分析.

该流最常见的挑战之一是数据模式更改时的结构漂移. 另一个需要关注的问题是语义漂移——更新数据的含义. 如果你不处理 数据漂移 您的数据会丢失、消失,或者永远不会到达目的地.

用于云数据仓库集成的智能数据管道

智能数据管道的差异

使用专有的数据加载工具可能会带来快速的结果, 但是当变化来临时会发生什么呢? 智能数据管道 解耦的来源, 管道中的目的地和数据类型,这样您就可以在不重写的情况下进行更改, 并且配备了完整的仪器,可以实时自动检测漂移. 

有信心将数据同步到云数据仓库

智能数据管道做什么

  • 自动转换相同数据类型的格式或创建新字段
  • 自动创建一个表或多个表,即使源模式未知
  • 无论源、目标、数据格式或处理模式如何,都支持实时转换
  • 在执行引擎上启用管道的停止和重新启动以及故障转移 
  • 通过内置预览和快照提高性能并简化调试
智能数据迁移到云数据仓库

管理结构漂移

电子游戏厅数据收集器 在设置管道时,自动创建列和表,而无需指定模式. 因为智能管道并不依赖于该模式, 当创建新表时, 电子游戏厅可以识别新表并编辑上游系统以接受数据. 当应用程序或数据字段被添加、删除或重新排序时,智能数据管道会处理它.

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有信心将数据同步到云数据仓库

准备开始?

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