marzo 29, 2024

La competencia de verificación de nivel semántico para el análisis comienza en serio

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Está comenzando a surgir en la nube una batalla por el control sobre cómo procesan los datos las aplicaciones de análisis. Los proveedores de almacenamiento de datos como Snowflake, Amazon Web Services (AWS) y Microsoft están agregando enormes cantidades de datos. Naturalmente, los proveedores de aplicaciones de análisis e inteligencia empresarial (BI) ven los almacenes de datos como otra fuente de la que extraer datos.

Snowflake, sin embargo, es un caso para el procesamiento de análisis en su almacén de datos. Por ejemplo, además de procesar datos localmente dentro de su servidor en memoria, Alteryx ahora permite a los usuarios finales procesar datos directamente en la nube Snowflake.

Al mismo tiempo, sin embargo, están surgiendo nuevas empresas que permiten a los usuarios finales procesar datos utilizando una capa semántica que abarca múltiples nubes. Un ejemplo de ello es Kyligence, un proveedor de una plataforma de análisis de Big Data basada en el software Apache Kylin de código abierto.

Dado el costo total de las plataformas de almacenamiento de datos en la nube, los proveedores de estos servicios están ansiosos por aportar valor más allá del simple almacenamiento de datos, dijo Mike Leone, analista de la industria de Enterprise Strategy Group (ESG). “Quieren que el almacén de datos sea el punto de entrada para otros servicios”, dijo Leone. “De lo contrario, el almacén de datos es demasiado caro”.

Este esfuerzo está atrayendo el apoyo de proveedores, como Alteryx, a medida que aumenta la cantidad de datos en un repositorio de Snowflake.

Sin embargo, Alteryx sigue comprometido con una estrategia de nube híbrida, dijo Sharmila Mulligan, directora de marketing de la compañía. La mayoría de las organizaciones tendrán datos que residen tanto en la nube como en las instalaciones durante los próximos años. La idea de que todos los datos de una organización residen en un único almacén de datos en la nube es fantástica, dijo. “Los datos siempre existirán en múltiples plataformas”, dijo Mulligan. “La mayoría de las organizaciones terminarán con varios almacenes de datos”.

Asimismo, Kyligence busca proporcionar una plataforma de análisis que abarque varias plataformas. Extrae datos de múltiples plataformas para crear una base de datos de procesamiento analítico en línea (OLAP) que proporciona a los usuarios finales una construcción familiar para el análisis de datos, dijo Li Kang, jefe de Kyligence en América del Norte.

La compañía ha recaudado $ 48 millones para alcanzar ese objetivo hasta ahora. Redpoint Ventures, Cisco, China Broadband Capital, Shunwei Capital, Eight Roads Ventures y Coatue Management son todos inversores. Kyligence cuenta entre sus clientes con UBS, Costa, Appzen, McDonald’s, YUM, L’OREAL, Porsche, Xactly, China Merchants Bank y China Construction Bank.

Ayer, Kyligence anunció que está construyendo una edición empresarial de Apache Kylin, denominada Kyligence Cloud 4, disponible en las nubes AWS y Microsoft Azure, donde puede extraer datos no solo de Snowflake, sino también de repositorios de almacenamiento basados ​​en objetos. Anteriormente, la edición empresarial de la plataforma solo estaba disponible para plataformas locales.

Esta capacidad es fundamental, porque las organizaciones de plataformas primarias que eligen almacenar datos cambiarán con el tiempo, señaló Kang. “El centro de gravedad de datos tiende a cambiar”, dijo Kang.

Kyligence Cloud, de hecho, es un ejemplo de la capa semántica adicional para procesamiento y análisis que está comenzando a surgir en entornos de computación en nube híbrida, dijo Kevin Petrie, vicepresidente de investigación del Grupo Eckerson. “Al analizar las consultas SQL y crear automáticamente índices OLAP para calcular previamente los resultados, pueden ayudar a las empresas a descargar muchas de las consultas que de otra manera irían al almacén de datos”, dijo.

Independientemente del camino a seguir, no está claro si los almacenes de datos surgirán como centros de procesamiento de datos. En muchos casos, son solo la última encarnación de un lago de datos. El desafío al que se enfrentan las organizaciones de TI ahora es asegurarse de que esta última iteración de un lago de datos no se convierta en otro pantano.

VentureBeat

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