Trinity 大幅提昇企業面對大量快速變化資訊潮流時的競爭力。
現今企業 BI 多建於 RDBMS 上,伴隨大量的 ETL 與資料交換作業。在導入 Hadoop Big Data 應用之後, 如何有效地與既有 BI 系統介接,且進一步整合,以發揮整體綜效,將是一項挑戰。
Trinity 藉由優越的架構,在傳統 Structured Data 與 Hadoop Big Data 的應用間,建立無縫的交換作業,讓資訊分析人員直接運用熟悉的方式,以大幅降低導入 Big Data 應用時的學習曲線與後續對系統維運所投入的人力。
4. 资料管理的演进 – 實際案例
In the Beginning Past Now and Future
SQL DBA Business Data Scientist
Developer Analysts
14~19 萬專才需求 in USA
McKinsey Global Institute, MGI 2011
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5. 進入 Big Data 世界面臨的挑戰
? 新技術的困難點
? 多樣的方案提供
廠商
? 多樣的系統配置
? 新應用的養成
? 既有系統與資料
的整合
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6. 桥接传统与未来
Trinity BDM
(BigData Mgmt)
現今的資料平台 新一代 BIG DATA
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7. Trinity for Total Data
Reader Transformer Writer
Filter
Sum Split
Join Merge
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8. Trinity BDM 系統架構
Audio/
Video Trinity HDFS Hive Programmer
Stream Service Big Data
Images Data Structure
Trinity HBase Pig
Data Analyst
Machine Hadoop
Logs Adaptor
MapReduce Business
Web & Social Trinity Trinity Big Data Analyst
Cascading
ETL Big Data Analytics
Step Mahout
Text
Visualization
Teradata
ERP
Aster Data
Traditional SAS
Oracle
CRM
Trinity Metadata Data Warehouse
SQL Server
/ Data Mart
PostgreSQL
SCM Trinity JCS BI
MySQL
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