云仓库能阻止数据竖井吗?

麦肯锡全球研究所估计大数据应用仅在美国医疗保健系统每年就能产生1000亿美元的收入;信息素养现在是在这一领域取得成功的必要条件。但是，尽管信息对生物医学领域的许多公司都很有价值，但人们一直不愿意接受适当存储数据以供使用的需求。

Matillion该公司在丹佛和曼彻斯特设有两个总部，一直在悄悄开发解决方案。最初，Matillion寻求开发云数据仓库(CDWs)，可以作为有价值数据的方便存储库。但在那之后的几年里，该公司开始更多地关注如何处理这些数据，以实现其价值最大化。它的专有软件Matillion ETL和Data Loader希望向人们展示，仓库不仅仅能为不堪重负的数据公司提供空间。我们采访了Matillion的首席解决方案架构师Arawan Gajajiva，以了解更多信息。

Ruairi Mackenzie (RM):为什么公司想要将数据加载到云数据仓库中?

Arawan Gajajiva (AG):企业使用云数据仓库(cws)有几个原因。首先，CDWs帮助他们处理不断增加的数据量。基于云的数据仓库具有灵活性和可扩展性，允许企业随着数据需求的增长而独立地弹性增长存储和计算资源。在传统的本地数据仓库体系结构中，企业需要估计未来的计算和存储需求，并采购适当的硬件来满足这些需求，即使现在还不需要这些需求。至少，这将在短期内导致未使用的容量，如果业务需求发生变化(通常都会发生)，还可能导致未来存储或计算资源不足，从而无法满足业务需求或获得和安装额外资源的额外投资。

随着数据的增加，管理数据变得更加复杂。cdw在保持敏捷性和性能的同时降低了复杂性。除了处理大量的数据外，企业还在创建多种格式的数据。cdw支持各种数据结构类型和格式。

最后，CDWs是改善灾难恢复的最佳选择。自动备份确保业务连续性。在灾难中，可以提高处理能力以利用跨区域复制的数据。

RM:科学数据通常是异构的和复杂的。这给Matillion的Data Loader软件带来了什么挑战?

AG:不同的数据竖井存在于所有业务中，不同的数据在不同的系统中以不同的方式格式化。Matillion Data Loader支持多种数据源，这些数据源将把数据集中到一个中心位置，并在云数据仓库中统一这些数据。对于更复杂的用例，像Matillion ETL这样的数据转换软件可以将数据连接在一起，使其可用于报告和分析。

RM: Matillion是如何“破坏”数据管道提供商的?

AG:Matillion Data Loader的推出改变了这个行业，因为Matillion免费提供了一个产品，而这个产品是一些竞争对手的旗舰产品。通过免费提供这种摄取工具，Matillion将数据民主化，帮助企业开始他们的数据之旅。随着企业需求的复杂化，Matillion能够帮助他们扩展到更全面的解决方案。

公司经历了一个成熟的过程，从挤压和加载数据以便进行分析，到完全转换。Matillion帮助他们理解将所有数据源整合在一起是什么样子，并支持他们成为一个更有数据素养的组织，能够从数据中获得更多信息。

RM:将数据加载到CDWs中如何影响数据分析过程?

AG:云数据仓库是处理不断增长的数据量的一种强大方式，因为它允许公司根据业务需求提高或降低计算能力。对于历史上受制于传统工具的数据处理工作负载，现在有一种方法可以让您在使用专门为云构建的解决方案时更快地实现价值。这不仅节省了硬件和间接成本，还为开发人员和数据团队提供了更多的时间来处理其他业务关键型项目。

Arawan Gajajiva接受了技术网络科学作家Ruairi J Mackenzie的采访188金宝搏备用