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InterSystems lanza una nueva plataforma para la integración de datos de misión crítica

  • Big Data

Integración

IRIS Data Platform responde a los principios de interoperabilidad, fiabilidad, intuición y escalabilidad que se piden para el desarrollo de aplicaciones que hacen un uso intensivo de datos, así como aquellas de misión crítica. La solución se anuncia ahora al mercado, al que llegará en enero de 2018.

Avalados por un estudio de IDC que asegura que  la mayoría de las organizaciones creen que una falta de acceso eficaz a los datos inhibe nuevas oportunidades de negocio y la mejora de la eficiencia operativa, la nueva plataforma de datos IRIS de InterSystems, para transacciones y analítica, busca resolver esas demandas: “existe una necesidad de reducir el tiempo de latencia entre el momento en el que pasa algo y el momento en el que tienes que tomar una decisión”, explicaba Jordi Calvera, Country Manager de InterSystems Iberia, en la presentación del producto.

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Entre las capacidades de IRIS Data Platform se incluye un motor de gestión de datos multicarga y multimodel –“somos el único proveedor de tecnología OLAP sobre el propio motor transaccional", asegura Calvera-; interoperabilidad nativa; capacidad de integración con otras soluciones para el análisis de los datos; facilitadores para la instalación en cloud, on-premise o en entornos híbridos, y escalabilidad tanto horizontal como vertical.

Con esta solución, la compañía renueva su plataforma de gestión de datos, que integra  la base de datos multimodel de alto rendimiento Caché y el motor de integración de aplicaciones Ensemble, soluciones que están implantadas en clientes como la Agencia Espacial Europea o Navantia. Algunos de sus usuarios están ya en fase alfa o beta, probando esta nueva solución, que verá la luz en el mercado de forma generalizada en enero de 2018.

Uno de los valores que destaca la compañía es que IRIS elimina la necesidad de ETL (extracción, transferencia y carga de datos) y proporciona información y acciones inmediatas según los datos más recientes.

Según los datos del estudio, casi dos tercios de los datos movidos mediante ETL tenían, al menos, cinco días de antigüedad cuando llegaron a una base de datos analítica. Cuando se trata de CDC (Changed Data Capture), tecnología de replicación de datos en tiempo real, se tarda un promedio de 10 minutos o más en mover el 65% de los datos de los CDC en una base de datos analítica. Esto resulta problemático para la mayoría de las organizaciones, ya que tomar decisiones basadas en datos en tiempo real requiere la capacidad de combinar consultas analíticas con transacciones en tiempo real.