Trasforma un tradizionale Warehouse statico in un ecosistema dinamico
LA SOLUZIONE PER
Allineare l’infrastruttura dati a moderni standard tecnologici
Superare i limiti delle piattaforme legacy
Ottimizzare i costi dell’infrastruttura dati
La modernizzazione del Data Warehouse (DWH) comporta un ripensamento dell'architettura legata a soluzioni di vecchia generazione, tipicamente on-premise. Serve per affrontare le sfide e i requisiti della moderna gestione e analisi dei dati: avere ampi margini di scalabilità, evitare silos di informazioni, gestire alti carichi di lavoro e ottimizzare i costi.
Grazie alla Data Warehouse Modernization trasformi un tradizionale Warehouse statico in un ecosistema dinamico, capace di fornire informazioni pertinenti in tempo reale.
Capacità di gestire ogni tipo di dato
Puoi gestire grandi volumi di dati e query complesse grazie a tempi di elaborazione più rapidi. Ogni tipo di dato è supportato.
Sicurezza migliorata
I moderni DWH utilizzano la crittografia dei dati e l'autenticazione a più fattori per proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati.
Scalabilità potenziata
I DWH basati sul cloud possono essere ampliati o ridotti a seconda delle esigenze aziendali senza richiedere ulteriori investimenti in hardware o infrastrutture.
Analisi in tempo reale
I moderni DWH offrono funzionalità di analisi in tempo reale, consentendo cicli di report e analisi più rapidi e aggiustamenti operativi continui.
Ottimizzazione dei costi
Le organizzazioni possono mitigare i costi di infrastruttura e manutenzione migrando verso un Data Warehouse basato su cloud gestito da un fornitore di servizi.
Più collaborazione
Modernizzare il Data Warehouse significa anche migliorare la cooperazione tra i team poiché si fornisce loro un'unica fonte di verità, facilitando la condivisione dei dati.
Esaminiamo e valutiamo i costi complessivi associati alla gestione del Data Warehouse esistente nella tua azienda, e quelli previsti per il futuro. Grazie a questo possiamo identificare opportunità di risparmio e prendere decisioni informate sugli investimenti necessari per modernizzare l'ambiente di gestione dei dati.
Seguiamo il framework di migrazione di Google Cloud per semplificare il percorso di migrazione da un Data Warehouse esistente verso una nuova architettura. Questo approccio consente di testare e ottimizzare le modifiche progressivamente, minimizzando i rischi e il tempo di migrazione.
Ci occupiamo del processo di trasferimento dei dati e delle applicazioni del tuo Data Warehouse su Google Cloud Platform. Questi servizi semplificano o eliminano completamente la necessità di valutare, progettare, configurare e manutenere un'infrastruttura IT. Tutta la complessità è gestita direttamente da Google.
La potenza di BigQuery e di altri strumenti della Google Cloud Platform, insieme alla preparazione di Injenia, permettono di accelerare i tempi di valutazione con analisi completamente gestite e senza server.
Injenia e Google Cloud, per missione, hanno a cuore la sicurezza delle infrastrutture: proteggiamo i dati e operiamo con la crittografia integrata, la protezione automatica dei dati e la replica dei dati su scala.
Modernizzare è più facile con il framework di migrazione di Google Cloud. Puoi ridurre i tempi, i costi, la complessità e i rischi della migrazione del Data Warehouse.
1. Prepare & Discover
Definiamo con precisione il piano di lavoro. Cominciamo individuando gli use-case della vostra attuale piattaforma, sviluppiamo un’analisi preventiva del TCO e, se necessario, esaminiamo insieme la Value Proposition della Google Cloud Platform.
Al termine di questa prima fase, forniamo una documentazione completa affinché possiate fare le vostre valutazioni.
2. Analyse & Plan
In questa fase va fatta un’analisi approfondita della situazione attuale per capire cosa soddisfa e cosa va cambiato. Procediamo poi con la catalogazione e prioritizzazione degli use-case identificati precedentemente per poi definire le modalità per misurare il futuro successo della migrazione.
Inoltre, è importante eseguire il P.O.C. in parallelo con la piattaforma esistente e stimare i costi dell’intera migrazione.
3. Execute
In questa ultima fase raccogliamo le informazioni sul sistema attuale ed elenchiamo tutti i casi d'uso coperti ad oggi in un un backlog. Poi raggruppiamo questi casi in stream di lavoro e procediamo con la migrazione, prendendo in carico uno stream alla volta.
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