EMC Data Lake 2.0

EMC Data Lake 2.0 — решение для организация аналитики больших данных и цифровой экономики.

3 декабря 2015 года корпорация EMC представила решение Data lake 2.0 на платформе EMC Isilon.

Это поколение флагманской платформы EMC Isilon - фундамент Озера Данных 2.0. Основным отличием платформы стало расширение Озера Данных за пределы ЦОД заказчиков – теперь в состав озера данных входят данные филиалов (удаленных офисов) и данные в облаке.

Представление EMC Ision Data Lake 2.0 (2015)

По мнению корпорации, это решение - ключевой фактор перехода от классического восприятия ИТ к цифровой экономике. EMC Ision Data Lake 2.0 объединяет все данные компании в единый репозиторий, оптимизирует работу с неструктурированными данными и служит основанием для функционирования решений по анализу данных. Масштабирование и наведение порядка в сервисе обслуживания медоборудования — опыт компании Медсервиспро

Согласно исследованиям корпорации EMC, 99% данных в мире не проанализировано и являются "сырыми данными". В большинстве случаев этот огромный пласт информации остается "в тени": данные накапливаются, архивируются или уничтожаются. Отсутствие должного подхода к сбору, хранению и обработке этих данных не позволит им стать топливом для механизма цифровой экономики.

Рост данных, множественность подходов к их обработке требуют наличия такой архитектуры хранения, которая позволит аккумулировать разрозненные данные в едином репозитории и предоставить доступ к различным способам обработки данных прозрачно и без дополнительных затрат. Эта концепция получила название Озера данных 2.0 (Data Lake 2.0). Идея Озера данных в том, что у компаний появляется единое информационное пространство (озеро), в котором хранятся все данные компании, используемые для различных бизнес-приложений. Data Lake 2.0 призвана стать универсальным инструментом для хранения и последующего анализа собранной информации.

Концепция озера данных 2.0 помогает разрешить основные сложности, при переходе к цифровому бизнесу:

• безопасность, защита и управление данными (48%),
• возможность сбора данных из разных источников (47%),
• интеграция платформы хранения и обработки данных в существующую инфраструктуру (37%),
• нехватка знаний и умений обслуживающего персонала (31%),
• сама инфраструктура и архитектура для аналитики данных (22%) (исследование Gartner).