NCR Teradata银行业数据仓库解决方案 -------------------------------------------------------------------------------- 随着金融自由化.资本市场国际化的步伐加快,国内金融企业面临着前所未有的竞争压力.除市场结构.业务范围和经营理念外,国内金融企业与国际先进金融企业的差距还在于没有一个强大的分析型应用系统,该系统对内能帮助金融企业加强风险管理和绩效考核,对外能加强客户关系管理,增加赢利能力. NCR公司目前已…

Teradata天睿公司(纽交所代码:TDC),是美国前十大上市软件公司之一.经过逾30 年的发展,Teradata天睿公司已经成为全球最大的专注于大数据分析.数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商.其提出一种先进的FS-LDM模型(Financial Services Logcial Data Model) --企业级数据模型,包括金融机构业务数据,囊括了银行约80%的业务数据,并把预定义的业务模板连接到核心银行业务数据和数据仓库中. Teradata FS-LDM是一个成熟产品,在一个集成的…

                                随着计算机技术的不断发展,GIS技术也紧跟IT技术的热潮,从三维技术.到移动技术,从大数据技术到云计算技术,只要IT有的新技术,Esri都会一直紧跟最新的技术潮流. 那么Teradata作为数据仓库的主要实践者,被广大用户所应用而且有很好的口碑. Teradata数据仓库介绍 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术,其主要软件和硬件产品包括:Teradata数据库.Teradata数据仓库软件.企业数据仓库.动态企业数据仓库.数…

转载http://www.dwway.com/portal.php?mod=view&aid=9065 在过去三年,Hadoop生态系统已经大范围扩展,很多主要IT供应商都推出了Hadoop连接器,以增强Hadoop的顶层架构或是供应商自己使用的Hadoop发行版.鉴于Hadoop的部署率呈指数级的增长,以及其生态系统不断地深入而广泛地发展,我们很想知道Hadoop的崛起是否会导致传统数据仓库解决方案的终结呢. 我们也可以将这个问题放到一个更大的环境中去讨论:在何种程度上,大数据会改变传统数据分…

笔者大学所学计算机专业,读书时接触过Oracle.mysql和SQL SERVER,一度坐井观天觉得数据库应该也就这些了,但自笔者毕业进入数据仓库这个行业,接触的第一个商业数据库即是Teradata,亦是接触到的第一个MPP体系架构,先简单谈谈个人对Teradata的认识吧 产品特点: 1.MPP架构,为提供商业大数据分析处理而设计构建(OLAP) 2.通过PE.BYNET.AMP中间件构建出高效的并行数据库系统(作为行式数据库对硬件资源要求特别在于内存资源需求上优势很明显) 3.通过PI和SI…

1.  概述 Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库.Infobright简单易用,快速安装部署,使用中无需复杂操作,能大幅度减少管理工作:在应对50TB甚至更多数据量进行多并发复杂查询时,更能够显示出令人惊叹的速度.相比于MySQL,其查询速度提升了数倍甚至数十倍,在同类产品中单机性能处于领先地位.为企业剧增的数据规模.增长的客户需求以及较高的用户期望提供了全面的解决方案. Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案,引入了列存储方案,高强度的数据压缩,优…

问题 SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性,有别去其他.从这个意义上说,数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同.在本文中,我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项. 解决 SQL Server 数据仓库系统参数 数据仓库本身有自己的参数,因此每个数据仓库系统都有自己独特的特性.在决定数据仓库系统的基础结构时,必须评估许多参数.在这些参数中,主要参数是数据量.报告复杂性.用户.系统可用性和ETL. 数据量 正如你可能知道的,数据量是大数…

参考消息网3月19日报道 日前,全球权威调研机构佛瑞斯特研究公司(Forrester)发布<2018年一季度云端数据仓库>报告.报告对大数据服务商的主要功能.区域表现.细分市场和典型客户等进行了全面评估,最终AWS.阿里云.谷歌.微软四大巨头杀入全球一线阵营.阿里云成为唯一入选的中国科技公司. Forrester报告被认为是全球各大公司CIO选择服务商的指导手册,在行业内极具权威性.云端的大数据服务凭借安全.弹性伸缩.部署速度快.成本低等特点,已经成为近年来的发展趋势.与之相应的,本地部署的大…

在做项目时是不是时常让客户有这样的困扰: 1.开发时间太长 2.花费太多 3.需要太多资源 4.集成多个事务系统数据总是需要大量人力成本 5.找不到合适的技能和经验的人 6.一旦建立,数据仓库无法足够迅速地应对变化 7.一直达不到客户的期望 8.业务人员很难获得数据仓库的数据 9.传统构建数据仓库费用极其可怕地保持运行后建立架构和设计不足,缺乏项目文档和团队支持 10.数据仓库有太多太复杂的工具和技术,不好分辨那个工具是实用的 11.构建数据仓库一直以来是一个高风险的任务 选择ETL工具的维度有…

上周因为在处理很多数据源集成的事情一直没有更新系列文章,在这周后开始规律更新.在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素,在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具. 一.什么是ETL? 构建数据仓库的核心是建模,在数据仓库的构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线.从数据源中抽取数据,然后对这些数据进行转化,最终加载到目标数据库或者数据仓库中去,这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Transform,Load). 通常数…