北京時間7月15日消息，Hitachi Vantara宣布，推出其數(shù)據(jù)集成與分析平臺軟件Pentaho的最新版本Pentaho 8.3。該版本引入一系列支持DataOps的功能設(shè)計。DataOps是一種協(xié)同數(shù)據(jù)管理實踐方案，利于充分挖掘客戶數(shù)據(jù)價值。Pentaho 8.3還在確?？蛻魯?shù)據(jù)的隱私、安全性和整體數(shù)據(jù)治理的前提下，幫助客戶從邊緣到多云環(huán)境（edge-to-multicloud environments）中獲得更高的數(shù)據(jù)敏捷性。
“DataOps要求在正確的時間和場景下?lián)碛姓_的數(shù)據(jù)，而Pentaho 8.3的新功能應(yīng)運而生，恰恰為這一點的實現(xiàn)提供了強有力保證。”Hitachi Vantara市場營銷副總裁John Magee表示，“我們希望確保以最低成本及良好服務(wù)等級來儲存數(shù)據(jù)的同時，數(shù)據(jù)依然是可搜索、可訪問且可有效治理的。由此，我們可從中獲取切實可行的洞察并充分發(fā)揮其經(jīng)濟價值。”
Pentaho 8.3新功能
Pentaho 8.3的全新增強功能可幫助企業(yè)真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理的現(xiàn)代化。這些增強功能可有力支持企業(yè)的數(shù)據(jù)操作運營（data operations）策略，虛擬主機，縮小原始數(shù)據(jù)與商業(yè)洞察間的差距。此次功能增強包括：
1、升級的數(shù)據(jù)管道拖拽功能，使得數(shù)據(jù)的訪問及融合更輕松
· 借助Hitachi Vantara與SAP新的連接器，Pentaho 8.3目前支持從SAP ERP和Business Warehouse中，對數(shù)據(jù)進行拖拽并進行混合、增加及卸載；以此提供對企業(yè)信息更深入的洞察，國內(nèi)服務(wù)器租用服務(wù)器托管，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的更多價值。
· 在AWS環(huán)境中，Amazon Kinesis可提供實時數(shù)據(jù)。通過新的Amazon Kinesis集成接口，AWS開發(fā)者能夠在功能強大的Pentaho可視化環(huán)境中獲取和處理流數(shù)據(jù)，而不再需要編寫代碼且避免了人工混合數(shù)據(jù)，工作量大大減少。
2、提升數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)治理更方便
· 提升了與Hitachi Content Platform（HCP）的集成：HCP是行業(yè)領(lǐng)先的對象存儲系統(tǒng)，旨在支持不斷增加的大型內(nèi)容儲存需求，包括簡單的文本文件、圖像、視頻，以及數(shù)十億字節(jié)的數(shù)據(jù)庫鏡像。升級后，客戶能夠更輕松地讀取、寫入和更新HCP自定義元數(shù)據(jù)，使用系統(tǒng)元數(shù)據(jù)查詢對象，使得數(shù)據(jù)搜索、治理及分析都更加方便。
· 流式數(shù)據(jù)血緣分析：搭載Pentaho 8.3后，對AMQP、JMS、Kafka和MQTT等主流協(xié)議的實時數(shù)據(jù)追蹤將更加簡便。
3、擴展的多云環(huán)境應(yīng)用支持
· AWS Redshift批量加載：當(dāng)前，將數(shù)據(jù)從S3移動到Redshift的常規(guī)方式是通過重復(fù)的SQL腳本來進行批量加載編排?，F(xiàn)在，利用Redshift批量加載功能，Redshift可實現(xiàn)自動加載，顯著提高客戶工作效率。同時，客戶還可自行定義數(shù)據(jù)上傳的策略及時間表。
· Snowflake連接：Snowflake已迅速崛起為云數(shù)據(jù)倉庫的主流平臺之一。但在許多分析項目中，用戶依然希望加入其它來源的數(shù)據(jù)，也包括其它云來源的數(shù)據(jù)。Pentaho 8.3可將Snowflake的數(shù)據(jù)同其他數(shù)據(jù)源進行混合、豐富并進行分析。除Snowflake外，客戶還可以訪問已支持Pentaho的云平臺（如AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）中的數(shù)據(jù)。下圖說明了Pentaho 8.3實現(xiàn)了對AWS全面的支持：
IDC數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)完整性研究總監(jiān)Chandana Gopal、IDC商業(yè)分析解決方案研究總監(jiān)Stewart Bond共同表示：“當(dāng)下，絕大多數(shù)生成的數(shù)據(jù)都丟失了，我們實際分析到的數(shù)據(jù)只占所有數(shù)據(jù)的2.5%。今天的數(shù)據(jù)不僅復(fù)雜，而且呈孤島式、分布式，要最大限度地釋放數(shù)據(jù)潛力，提高數(shù)據(jù)分析效率，決策者就需要在正確的時間和場景下訪問正確的數(shù)據(jù)。”
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