Les données de votre organisation constituent votre meilleur atout.
L’analytique des données et la création de rapports sont essentiels à la réussite de votre entreprise. Toutefois, les Big Data nécessitent habituellement des frais conséquents. L’inconvénient de posséder autant de données est l’impact de ces dernières sur les performances des bases de données. Lorsqu’il est nécessaire d’accéder à des données pour des projets, des rapports, des requêtes ad hoc Big Data et autres, une contention d’E/S se produit dans votre système de production. Cela entraîne un ralentissement important des performances des bases de données. Ce qui veut dire une perte de productivité, des utilisateurs finaux agacés et un impact négatif sur votre rentabilité.
Alors comment accéder aux données de la base de données de production sans affecter les performances de cette dernière ?
Des mises à niveau matérielles coûteuses ou la maintenance de plusieurs bases de données dédiées à la création de rapports et l’analytique peuvent sembler intéressantes. Toutefois, ces approches ne font qu’augmenter les coûts liés à votre activité. Il vous faut une approche plus économique, sans impact, afin d’accéder aux données stratégiques.
Vous devez délocaliser la création de rapports et l’analytique
En délocalisant la création de rapports et l’analytique, vous pouvez tirer parti du plein potentiel de vos données facilement et de façon économique, le tout sans impact sur les performances des bases de données. Vous pouvez vous servir de la réplication des données pour délocaliser la création de rapports vers un autre système, sans avoir à acheter ni effectuer la maintenance de bases de données dédiées à l’analytique. Cette technique vous permet de séparer le traitement de transactions en ligne et la création de rapport de bases de données vers une instance d’entrepôt intégré, maintenu en permanence pour représenter les activités sur le système de production. Cela signifie que les utilisateurs professionnels et les scientifiques de données peuvent analyser et créer des rapports sur des données précises en temps réel sans avoir à créer de contention de bases de données. Cette approche est également utile dans un certain nombre d’autres scénarios.