DW/DBMS Benchmark Evaluation Criteria

1. DW/DBMS Benchmark
Evaluation Criteria
EMC forum 2012, Milano

2. DW/DBMS Foundations
Da big data a DW/DBMS

3. Shared-Nothing
MPP
Architecture
DW/DBMS fundamentals

4. Parallel Data Flow Engine

5. Data distribution e parallel scanning

6. MapReduce Processing

7. Parallel Query

8. Row-oriented DB vs
Column-oriented DB
Data organization

9. DB compression effectiveness
Data organization

10. Polymorph level of hybrid DBs
Data organization

11. The Hadoop Framework
Non-structured data

12. A-W Appliance Evaluation Map©

13. Affermazione #1 Affermazione #3
La finalità del modello è la definizione di una Il volume dei dati è una (su quattro) delle dimensioni
mappa orientativa per la valutazione di valutazione da considerare nel processo di
comparativa delle piattaforme Big Data benchmark e selezione della piattaforma
Affermazione #2 Affermazione #4
Il modello Big Data è tipicamente un modello Le quattro dimensioni del modello hanno, in sede di
“Data Driven” benchmark, la stessa rilevanza ed importanza
4D DW/DBMS Evaluation Schema©

14. Big data è un obiettivo mobile:
varia in base alla tipologia
dell’azienda e alla complessità
dei dati.
Data size

15. ERP-oriented
DW-oriented
DB-oriented
Data sources | tre approcci base

16. Data analytics

17. I motori infocube-less hanno la
capacità di gestire grandi
volumi di dati, fornendo
risposte istantanee a domande
totalmente libere.
Answers to unpredictable questions

18. DB row-oriented
vs
DB column-oriented
Data structure

19. Dal concetto di star-schema
al modello infocube-less.
Una nuova BI

20. Una nuova definizione di
BI, basata sui
database column-store.
INFOCUBE-LESS
BUSINESS ADVANCED
BUSINESS
DISCOVERY ANALYTICS
ANALYTICS
Una nuova BI

21. Data mining Forecast &
Planning
Statistical
Customer care
analysis
Collaborative BI Social CRM
DW/DBMS Business Discovery

22. 22 | 22 novembre 2012

23. 23 | 22 novembre 2012

24. 24 | 22 novembre 2012

25. 25 | 22 novembre 2012

26. 26 | 22 novembre 2012

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