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企业福利 | 运用 IBM 大数据集成技术降低运营成本

以下是某间美国大型银行采用 IBM 大数据集成解决方案的成功案例分享。

该客户选用了先进的 IBM 大数据集成技术及解决方案，从基于传统的数据仓库技术转变到利用 IBM BigIntegrate & BigQuality for Hadoop 技术去完成大数据集成和处理任务，达到所期望的商业目标。

技术亮点

1. IBM BigIntegrate & BigQuality 支持业界主流 Hadoop 平台系统

- Hortonworks, Versions 2.1, 2.2, and 2.3

- Cloudera CDH, Versions 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, and 5.5

- BigInsights, Versions 4.0 and 4.1

- MapR, Version 5

- HuaWei FusionInsight V100R002C30

2. 实现众多类型的结构化和非结构化的数据连接。

3. 无论是基于传统 LUW 开放系统平台，还是 Hadoop 平台上所开发的 DataStage ETL 数据处理作业，都可一视同仁地运行、调度、监控、管理和维护。到目前，仅 IBM真正做到：Design Once, Scale Anywhere！

4. 对大量的结构化与非结构化数据进行并行处理，高效地抽取、转换和加载数据处理。

根据数据转换逻辑需要，选用合适的 Data Partition：DB2、Entire、Hash、Modulus、Random、Range、Round Robin、Same 等选项，特别提高数据逻辑转换处理效率；

提供 Data Pipelining 数据流技术提升数据移动速度，避免处理环节出现瓶颈，确保系统资源合理使用。

5. ETL作业一次性流程式开发，其处理能力可随 Hadoop 系统配置和硬件扩充而接近线性增加；无需修改这些作业和重新测试，减低管理和维护成本，更好地保护用户投资。

6. 基于同一UI 界面，自动地建立 MapReduce 作业，无需从事编写复杂代码的程序猿工作。

7. 基于 Hadoop 实时运行架构，不但能充分地使用 Engine Tier 系统资源，还能利用 Metadata Repository 服务去克服 Hadoop自身无法提供元数据管理的“硬伤”，真正地实现了在 Hadoop 平台上的数据集成与治理。

当你了解上述的各项 IBM 大数据集成先进技术后，原本看起来很难收集和使用的大数据开始容易和高效率地被利用起来了，通过各行各业用户的不断创新，大数据会逐步为您的企业和机构创造出更多、更大的价值。

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