Компания SAP организовала специальный ресурс www.experiencesaphana.com, посвященный решению SAP HANA – высокопроизводительной программно-аппаратной платформе обработки аналитических запросов.

Термин «большие данные» (Big Data) используется с постоянно увеличивающейся частотой. Он часто применяется для обозначения больших объемов структурированных данных (например, справочник клиентов), а также для описания частично структурированных данных (изображений, документов, сообщений электронной почты и так далее). В данной статье рассматриваются технологии, которые позволят нам хранить, управлять и анализировать в хранилищах данных большие данные обоих типов.

IBM Netezza это программно-аппаратные аналитические комплексы, которые предоставляют широкий аналитический инструментарий для пользователей в любом отделе компании — продаж, маркетинга, разработок и кадров, а простота их применения делает эту технологию оптимальной для высококлассного анализа данных, не требуя при этом от пользователей глубоких знаний в области ИТ и системного администрирования.

Тенденция рынка - лавинообразное увеличение объема данных, в результате чего повышаются требования к системам хранения данных. Кроме того давление со стороны регулирующих органов и клиентов, которые требуют обеспечить защиту конфиденциальной информации и персональных данных, ставит нас в затруднительное положение.

Microsoft SQL Server Parallel Data Warehouse – это наиболее мощный программный-аппаратный комплекс для хранилищ данных, построенных на продуктах Microsoft. Этот комплекс построен на базе оборудования компании Hewlett Packard и носит название HP Enterprise Data Warehouse Appliance.

В статье рассмотрены основные ключевые вопросы, которые необходимо учитывать при построении хранилища данных. К таким вопросам относятся как технические, так и организационные.

В июне 2011 года International Technology Group выпустила отчет о проведенном анализе промышленных платформ для хранилищ данных по методике «затраты-выгоды». По критериям «общая стоимость владения» и «стоимость владения в пересчете на 1 ТБ пользовательских данных» с точки зрения экономической эффективности владения между собой сравнивались IBM Smart Analytics System 7700, Teradata Active Enterprise Data Warehouse и Oracle Exadata Database Machine.