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是什么使GPU数据库成为BI的理想选择?

全球组织正面临着有效分析其指数级增长数据存储的挑战。由于我们面临着巨大新比例的数据存储,“大数据”这个词已经过时了。

是什么使GPU数据库成为BI的理想选择?

是什么使GPU数据库成为BI的理想选择?这就是SQream DB的一份新白皮书想要解释的内容 – 结合实际用例来强调如何将现有的BI管道转变为“更强大的下一代大数据分析系统”。

新报告首先涉及如何在分析中获得优势,因为大数据的概念已经过时,数据存储达到了很大的新比例 – 以及这实际上有多重要。

今天的企业越来越多地利用其不断增长的数据存储来寻找有价值的见解,这些见解不仅与客户行为的概念有关,还与安全异常,风险分析,库存和库存预测等有关。

随着大多数行业越来越依赖于不断增长的数据集来决定最终用户的决策,许多行业都选择将数据存储在大型数据湖泊中。该报告认为,通常,这些分析数据的平台“与速度和数据的多样性相抗衡”。

随着企业对灵活分析的需求不断升级,这一挑战也越来越大。

SQream DB称,“Hadoop,NoSQL和传统平台无法提供完整SQL分析平台所允许的级别或分析灵活性。”

以此为例。根据该报告,对于大多数SQL-on-Hadoop查询引擎(如Hive和Phoenix系统),只有一部分功能可用于理解您的数据。此外,一些NOSQL解决方案要求您编写客户代码; 时间密集的提案。

全球组织正面临着有效分析其指数级增长数据存储的挑战。由于我们面临着巨大新比例的数据存储,“大数据”这个词已经过时了。“ – SQream DB

鉴于这一挑战,许多人转向OLAP多维数据集和预聚合表,根据该公司已经成为慢速SQL查询的常用解决方案。但是,有一个问题。这种策略会严重阻碍BI。

相反,白皮书断言数据行业的那些人应该考虑在GPU驱动的分析引擎的帮助下,专注于成为一个分析驱动的企业。

该白皮书探讨了GPU和GPU的数据库如何可以使您的数据科学家做出更明智的决策,提高生产效率,并深入了解您不断增长的数据集。

报告地址:https://insidebigdata.com/white-paper/extending-analytical-bi-gpu-databases/

本文由 翻译小组 翻译发布,英文链接:https://insidebigdata.com/2019/05/20/gpus-databases-ideal-bi/,转载或内容合作请联系我们,未经允许谢绝转载,本文链接:https://www.afenxi.com/64436.html 。

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