Big data analytic remain of the top projects to complete this year. Why? Because data analytics can be applied in so many ways from improving business processes to customer experience to cybersecurity posture. These projects often fail because the storage subsystem are unable to keep up with the workload demands in realtime and at scale. Join Kong Yang as he walks through the storage journeys that customers are undertaking for big data projects, especially where the desired outcome will ultimately improve a business’s bottom line. The key takeaways from this conversation are: Current big data analytics storage trends Customer examples covering considerations, challenges, and what success looks like Tips for your analytics storage strategy that you can put into practice

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Enterprise Architecture
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