Datalagring fortsätter att utvecklas. Sättet som byråer använder sina data utvecklas till följd av ny teknik som virtuellt datalagring och AI-drivna dataanalysverktyg.
Du måste noggrant övervaka den senaste utvecklingen inom datalagring för att överlista dina konkurrenter.
I den här artikeln kommer vi att diskutera några av lagertrenderna för 2023. Låt oss gå!
Att konsolidera alla företagets data i ett enda arkiv är processen för datalagring. Organisationer som använder ett datalager kan organisera de spridda och isolerade data de använder och etablera en enda källa till sanning för all sin information.
Tvärkanalsrapportering görs enklare och snabbare av ett datalager. Genom att använda ett datalager kan du producera rapporter med bara några få klick istället för att spendera timmar på att jämföra data från många källor.
Genom att ha ett datalager kan du dessutom fråga all din organisations data på några sekunder och visa den organiserad i en visuell instrumentpanel med hjälp av grafer, diagram och tabeller.
Business intelligence bygger på ett datalager, vilket gör det möjligt för marknadsförare att analysera sitt datalager och skapa datadrivna kampanjer.
Varje betydande organisation kommer att kräva ett datalager 2022 för att effektivt hantera sina data. Låt oss undersöka de specifika faktorer som i år gjorde datalagring avgörande för byråer.
Affärsbesparande insatser inkluderar alltmer molndatalagring. Det är underbart att se en grön datalagringstrend växa fram när vi arbetar för att bekämpa klimatförändringarna.
Energianvändningen i molndatacenter är betydligt högre än branschstandarden. Företagen i EU uppskattade en 80% minskning av energianvändningen 2021 till följd av att företagets data flyttades till SaaS-lagringsleverantörer.
Trenden med företag som använder ett stort antal SaaS-appar - 110 i genomsnitt för företag - under de senaste tio åren har resulterat i att data sprids över flera plattformar. Detta tillvägagångssätt kan höja kravet på dataproffs inom IT-anställning och kan öka kostnaderna för underhåll och prenumerationsavgifter.
Företag kommer att behöva flytta datadrift till snabbare maskininlärningsaktiverade AI-system eftersom mängden bearbetad data förväntas öka snabbt.
Företag som inkluderar AI i sina datalagringssystem kan sänka sina driftskostnader och utföra datatransaktioner mer effektivt eftersom trender- och mönsteranalysfunktioner fortsätter att utvecklas snabbt.
Kluster av servrar används i databehandling i minnet för att samla alla RAM- och CPU-resurser. Detta tillvägagångssätt sprider datahanterings- och bearbetningsuppgifter i hela klustret för dramatiskt förbättrad prestanda och skalbarhet.
In-memory computing, som ursprungligen blev populär av sektorn för finansiella tjänster, växte snabbt under den senaste övergången till fjärrarbete och är för närvarande populär inom datalagring.
Genom användning av middleware är virtuella datalager samlingar av flera databaser som kan sökas samtidigt. Virtuellt datalagring är populärt eftersom det är billigare och snabbare implementerat än fysiska alternativ.
Virtualisering kan öka körhastigheten och spara driftskostnader med upp till fyra gånger genom att avskaffa fysisk datareplikering.
En analytisk teknik som kallas ”in-database analytics” analyserar data medan de fortfarande lagras där, i en databas eller datalager. Lagringsdesignen inkluderar analys i databasen, vilket eliminerar behovet av ytterligare applikationer efter överföringar.
Analytiska operationer som utförs inuti minimerar dataöverföring, sänker behovet av bandbredd och minskar säkerhetsproblem i samband med spridning av känslig data över flera platser och enheter.
Användare kan hämta data från lager genom dussintals olika appar i en arbetsmiljö som starkt förlitar sig på SaaS. Således har analys på begäran framstått som en populär praxis i de flesta företag.
Med on-demand-analys kan kunder komma åt data i sandlådor — en virtuell maskinvärd — med hjälp av flera programvaruplattformar. Många företag använder denna strategi för att uppfylla det ökande behovet av bättre och snabbare analysverksamhet.
Genom att använda datakomprimering krävs färre bitar (binära siffror) för att hålla samma mängd data. Den fungerar genom att bygga referensbibliotek för binära data 1s och 0s och sedan ersätta kortare referenstaggar för större strängar.
Dina data kan komprimeras för att spara utrymme på hårddisken, påskynda dataöverföringar och sänka dina totala lagringskostnader. På grund av detta har det länge varit bland de mest omtyckta datalagringsinnovationerna och är förmodligen här för att stanna.
Stora datavolymer bearbetas snabbt av open source-programmet Hadoop med hjälp av ett distribuerat filsystem och en parallell bearbetningsteknik som kallas MapReduce.
Under de senaste tio åren har användningen av programmet ökat och avtagit, men i nuvarande datalagringstrender har det fått en återuppkomst.
Applikationer för datalagring riktar sig ofta till utvecklare. Men för att maximera värdet av deras data kräver marknadsförings- och säljpersonal alltmer tillgång till samma datahanteringssystem.
Lösningar för datalagring utan kod skapade med ett användarvänligt gränssnitt erbjuder denna kraftfulla teknik för bredare användning för personer med icke-teknisk bakgrund som kan vara oerfarna med programmering och komponering av frågor.
De 9 senaste trenderna för datalagring för 2023 är nu färdiga. Att följa dessa datalagringstrender kommer att ge dig möjlighet att lyckas om du vill få mer värde av dina data.
Du måste skapa ditt datalager för att börja, och du kommer att börja skörda dess belöningar direkt.
Flera resurser i SnapStacks team som är Data Warehouse Specialists är angelägna om att ge de bästa lösningarna. Om du behöver sådana resurser, vänligen kontakta oss på contact@snapstack.cz eller via våra sociala mediekanaler.
Njut av resten av veckan.
Att integrera sakernas internet (IoT) i tillverkningsprocesser omdefinierar sektorns regler — till det bättre. Genom att förlita sig på sammankopplade enheter och realtidsdata bevittnar tillverkare otänkbara effektivitets-, produktivitets- och innovationsnivåer. Ännu mer så kan den ekonomiska effekten av IoT i fabriker vara så mycket som 3,7 biljoner dollar år 2025.
Läs mer
Jag var angelägen om att skriva en annan artikel eftersom det hade gått länge sedan vi hade sett varandra (eller e-met). SnapStack Solutions\ 'Jordan har anlänt. Inbyggda system är vanligare än vi tror, men vad är de och hur använder vi dem? Ett inbäddat system, till skillnad från en bärbar dator, är avsett för och ägnas åt en enda artikel eller utrustning och används för att styra dess funktion. ”Enheten eller maskinen” kan vara allt från ett armbandsur till ett större medicinskt bildsystem eller robot, och det inbyggda systemet är vanligtvis inrymt i det, som namnet antyder.
Läs mer
Hej världen, det här är Jordan från SnapStack Solutions. 😊 Det här är jag som försöker imponera på dig att jag känner till en enda HTML-tagg och jag är en tekniskt kunnig person, haha.
Läs mer
