- Die Data Warehouses verfügen über neu strukturierte Daten, hohe Qualität und Listen für die Berichterstellung. Sie legen Wert darauf, dass die Datenseen vorrangig flexibel sind und ein hohes Maß an Flexibilität bieten.
- Die kombinierten Architektur-Hybriden aus See und Lager ermöglichen eine ausgeglichene Erkundung, IA/ML und eine verhandelbare Analyse auf der Grundlage einer BI-Strategie.
- Die Cloud-Plattformen und das Lakehouse-Modell haben Fronten, aber dennoch sind die Überwachung und die Integration von Kritikern geprägt, um das Vertrauen in die Daten zu wahren.
- Die Wahl zwischen See, Lager oder Modellmix hängt von der Organisation, den Nutzungsfällen und den Kosten- und Leistungsbeschränkungen ab.
Die Integration zwischen Data Warehouse und Data Lake wurde in eines der Themen mit den meisten Kandidaten für das moderne Datenökosystem umgewandelt. Sie haben es nicht geschafft, zwischen einem und anderen zu wählen: Die Unternehmen verfügen über eine Menge strukturierter Informationen und sind nicht strukturiert. Sie verweisen auf die Richtung, die mehr Analyse, mehr IA und weniger Gas im Nu erfordert. Das Ergebnis ist ein Szenario, bei dem Architektur, Kosten, Verwaltung und Fälle von Beauftragten als Mitglieder des Clans angesehen werden.
Begeben Sie sich auf die Idee, ein Data Warehouse zu eröffnen und einen Data Lake zu finden, der für Wettbewerbszwecke geeignet ist. Am Ende dieses Artikels haben wir uns auf die Unterschiede, die Konvergenzpunkte, die Auswirkungen auf die Kosten, die Rücksendung, die Regierung, IA/ML und alles andere als eine Kombination intelligenter Formulare konzentriert, damit Ihre Datenplattform nicht in einen Topf ohne Grund oder in ein Flaschenbett umgewandelt werden kann.
Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse: Allgemeine Sicht und nützliche Metaforen
Ein Data Warehouse ist ein zentralisiertes Repository, das darauf vorbereitet ist, strukturierte und hochentwickelte Daten zu erfassen, optimiert für schnelle Analyseanalysen und Unternehmensberichte. Suele schloss sich SQL an, mit sehr guten Definitionen (Schauspieler, nie zuvor) und einer vollständigen Kontrolle über die Qualität und Datenverwaltung. Es ist „verdad única“, was bedeutet, dass Sie Finanziers, Richtungsanweisungen und eine Analyse historischer Tendenzen informieren müssen.
Ein Data Lake ist für seinen Teil eine große Speicherkapazität, die es ermöglicht, die aktuellen Daten in seinem Originalformat zu sammeln, ohne vorher einen Fehler zu begehen. Unterstützt strukturierte, halbstrukturierte und nicht strukturierte Daten: Serverprotokolle, IoT-Sensorereignisse, Webklicks, Interaktionen und soziale Netzwerke, JSON-Dateien, AVRO, Parkett, Bilder, Audio oder Videos. Hier ist das Schema-on-Read - Konzept : Zuerst muss alles bewacht werden, und Sie müssen es aufbauen, wenn alles nötig ist.
Das Data Lakehouse Surge ist ein Hybridmodell, das Data Lake- und Data Warehouse-Kapazitäten in einer einzigen Almacenamiento-Kapazität kombiniert. Beteiligt an Technologien wie Delta Lake, Apache Hudi oder Apache Iceberg, zusätzlich zu ACID-Transaktionen, Versionskontrolle, Verwaltung von Metadaten auf großer Ebene und Durchsetzung von Richtlinien direkt über die Almanache, die mit dem typischen Typ eines Sees übereinstimmt, ist es möglich, traditionelle BI-Ladungen wie in IA/ML-Verwendungsfällen auszuwerfen Über das Mismo-Repositorium.
Für den Fall, dass Sie sich an der Analogie der professionellen Küche befinden: Die Mitarbeiter (Transaktionsanwendungen, ERPs, CRMs) laden die Zutaten in die Datenbank (Data Lake), ohne dass alles geändert und verarbeitet werden muss. Die Küche und ihre Auftragsbestellungen ( Data Warehouse ) enthalten viele verschiedene Zutaten, die Sie lesen, lesen und auflisten können, um sie in den Rezepten zu verwenden (Informationen und analytische Modelle). Das Lakehouse ist ein geräumiger Raum, der viel Platz, Platz und Küche in einer einzigen optimierten Zone vereint und so Umsätze und Redundanzen reduziert.
Weitere interessante Themen sind der Data Lake im Industriegebiet einer Stadt, das Data Warehouse im Wohngebiet und das Lakehouse im intelligenten Stadtzentrum, in dem die Botschaften zusammenlaufen. In diesem „intelligenten Hub“ geht es um Flexibilität , Erweiterung und Experimente mit Ordnung, Verwaltung und Sicherheit, und ich muss darauf achten, dass ich den Daten-Almacenamiento-Markt verlassen habe.
Grundlegende Unterschiede zwischen Data Warehouse und Data Lake
Unsere Lösungen umfassen große Informationsmengen, die Datenbank, die Struktur und das Angebot für ein Data Warehouse und einen Data Lake. Dieser Unterschied liegt genau darin, was von vielen Unternehmen erklärt wird, die beide in einer Kombination verwenden.
Origen y tipos de datos
Das Data Warehouse ist auf Datenbeziehungen ausgerichtet und verfügt über eine gut strukturierte Vorgehensweise bei Geschäftssystemen wie ERPs, CRMs, Online-Handelsanwendungen oder Datentransaktionsdatenbanken. Suele beschäftigte sich mit Arbeitstabellen und Dimensionen, die durch Prozesse wie Umsatz, Herstellung, Erfindung oder menschliche Rekursion modelliert wurden.
Der Data Lake lässt sich in der Praxis je nach Ursprung und Format der Daten verarbeiten, ohne dass die Benutzer sich auf ein Beziehungsschema verlassen müssen. Sie können Sensorflüsse, Clickstreams von Webseiten, Dateiregister, Dokumente, Multimedia-Inhalte oder Anwendungswege umfassen. Diese Inklusivität ist ideal für Big-Data-Projekte, die Erforschung und die Datenwissenschaft.
Struktur, Struktur und Verfahren
In einem Data Warehouse dominiert das Schema-on-Write- Enfoque : Es definiert das Datenmodell, bevor die Informationen geladen werden. Dies impliziert ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation und Ladung), indem Daten gelöscht, normalisiert, desnormalisiert, konvertiert, validiert und auf ein stabiles Szenario eingestellt werden. Als Folge davon sind die späteren Konsultationen sehr schnell und unvorhersehbar.
In einem Data-Lake-Mandat ist das Schema-on-Read erforderlich : Zuerst müssen Sie die Daten in groben Zügen erlernen und bearbeiten, und Sie werden strukturiert, sobald Sie einen Berater gefunden haben. Ich bevorzuge ELT-Prozesse (Extraktion, Ladung und Transformation), mit denen die Transformation nach Bedarf hergestellt werden kann, wenn Motoren wie Spark, Presto oder ähnliche Technologien eingesetzt werden, und die bei der Aufnahme maximale Flexibilität bieten.
Es handelt sich um eine flexible Lösung für See- und Seereisen : Sie erlaubt die Einbeziehung neuer Möglichkeiten ohne Reibung, aber wenn Sie weder den Katalog noch die Qualität nutzen, kann es zu einem „Datensumpf“ werden, zu einem See, der viel mehr Aufwand bedeutet, weil Sie nicht sicher sind, was Sie noch nicht getan haben estado está.
Datenqualität und Zuverlässigkeit
Das Data Warehouse verfügt über seine Kapazität, um viele verwaltete, konsistente und überprüfbare Daten zu gewährleisten . Während ETL Duplikate eliminiert, Fehler korrigiert, Werte wertschätzt, muss das Unternehmen erneut prüfen und die Kohärenz unter den Bedingungen bestätigen. Deshalb sollten Sie den „offiziellen Beamten“ für die Organisation in Betracht ziehen.
Im Data Lake kann es zu inkonsistenten, unvollständigen oder fehlerhaften Daten kommen, wenn die Anwendung keine vorherigen oder späteren Mechanismen in der Region und in der Regierung kontrolliert. Für die Erkundung von Analysen und maschinellem Lernen kann dies in bestimmten Kontexten akzeptabel sein, aber sobald man in das Spiel einsteigt, werden Regulierungsbehörden oder Richtungsmandanten informiert, wobei die Anforderungsebene zu niedrig ist.
Rendimiento, Kosten und Skalierbarkeit
Moderne Data Warehouses im Nu (z. B. Amazon Redshift, Google BigQuery oder Snowflake) sind hochoptimiert, um schnelle Antwortzeiten und umfassende Beratung zu den strukturierten Daten bereitzustellen. Nutzen Sie lokale oder spaltenbasierte Datenbanken, Participations-, Indizes- und Auswurfebenen für die Bereitstellung von BI, Berichten und OLAP-Analysen mit hoher Effizienz.
Die Datenseen haben Vorrang vor der Almacenamiento-Kapazität und den Kosten für eine brutale Rendimiento-Verringerung. Genehmigen Sie die Verteilung und Bereitstellung wie S3, Azure Data Lake Storage oder GCS und erstellen Sie einen Computer und ein Upgrade. Die Konsultationen können im Vergleich zu einem reinen Warehouse sehr langwierig sein, aber der Terabyte-Preis und die Elastizität der Rekursionen helfen dabei, Big-Data-Szenarien zu kompensieren.
Dieser Unterschied spiegelt sich in den Kosten wider: Wenn Sie ein robustes Data Warehouse aufbauen und erweitern, können Sie sich mehr Mühe geben und mehr Planungsarbeit leisten, da Seans Berater Sean sehr leistungsfähig sind. Ein Data Lake reduziert die Kosten für die Datenspeicherung, kann jedoch den Computerverbrauch beeinträchtigen, ohne die Transformation zu optimieren und grobe Daten zu konsultieren.
Benutzerrisiken und Benutzerfälle
Das Data Warehouse ist auf Handelsanalysten, Finanzkontrolleure und BI-Ausrüstung ausgerichtet , die präzise und leicht interpretierbare Daten benötigen. Sie arbeiten mit SQL, haben Reporting-Tools und sind in der Lage, klare KPIs, historische Datenreihen und Vergleiche darzustellen.
Der Data Lake ist in erster Linie ein Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Technikexperten, die erweiterte Sprachen und Frameworks (Spark, PySpark, Python, R usw.) verwenden. Diese Profile wurden mit Daten zu Gebäuden, Pipelines und IA/ML-Modellen ausgestattet, die eine umfassende Flexibilität erfordern.
Data Warehouse im Detail: Architektur, Architektur und BI-Nutzung
Ein modernes Data Warehouse ist nicht nur eine große Datenbasis, sondern auch eine Architektur-Pension für die Analyse historischer Daten und die Unterstützung bei der Entscheidung. Suele organisiert am Abend die Trennung der Einnahme, des Datenmodells und des Verbrauchs durch einen Teil der Verbraucher.
Es gibt drei klassische Architekturen: Eine niedrigere Kapazität muss erhalten und die Prozessdaten der Fuente-Systeme umgewandelt werden; eine OLAP-Intermedia-Kapazität, die Daten für mehrdimensionale Konsultationen organisiert und optimiert; und ein überlegenes Kundenmanagementsystem (BI, Visualisierung, Datenabbau), das den Endbenutzern Informationen zur Verfügung stellt.
Das Design des Dato-Modells wiederholt sich immer wieder im Frühling oder im Herbst . Im Moment ist ein zentraler Tisch (Verkäufe, Filialen, Transaktionen) mit Dimensionstabellen (Kunde, Produkt, Zeit, Kanal) verbunden, bevorzugt intuitiv zu konsultieren und hochzuladen. Der Plan, die Nieve zu normalisieren, verringert die Redundanz an der Costa de Mayores Uniones in den Konsultationen.
Aus den Hauptdaten eines Data Warehouse können schnelle Beratung, Konsistenz und historische Sicht gewonnen werden . Durch die Analyse von Informationen vor Jahren können Sie Besucher des großen Platzes, Kundenkontakte, Standorte oder tatsächliche Auswirkungen auf Kampagnen und strategische Entscheidungen erkennen.
Als BI Studio-Mitarbeiter (oder andere BI-ähnliche Plattformen) können Sie Teile des Lagers direkt mit Ihren Modellen verbinden und Dashboards anzeigen, Ad-hoc-Informationen und detaillierte Analysen durchführen. Nachdem Sie die Daten integriert, gelöscht und dokumentiert haben, müssen Sie die Daten mit den Daten interpretieren, die Daten interpretieren und Entscheidungen treffen.
Data Lake im Detail: Struktur, Flexibilität und Potenzial für IA/ML
Der Data Lake ist so konzipiert, dass der große Inhalt so groß ist, dass die Organisation sie möglicherweise als nützlich erachtet, ohne vorher eine Transformation durchführen zu müssen. Dazu gehören detaillierte Registrierungen von Betriebssystemen, Audiodateien eines Callcenters oder Streams von IoT-Geräten.
Die Informationen werden in Ihrem nativen Format gespeichert, in logischen Bereichen (roh, kuratiert, Sandbox usw.) organisiert und durch einen guten Metadatenkatalog angezeigt. Wenn Sie diesen Katalog lesen und die Datensätze lokalisieren und komprimieren, erhalten Sie Zugriff auf eine gigantische Datei. Für diese Dienste wie AWS Glue , Hive Metastore oder Unity Catalog sind folgende Informationen erforderlich: Lassen Sie sich registrieren, wenn Sie sich auf dem Lake befinden, Sie können es verwenden, und Sie können es verwenden.
Dies ist ungefähr eine praktische horizontale Skalierbarkeit : Sie müssen mehr Speicherplatz oder Computerknoten verwenden, um neue Volumina zu absorbieren, ohne sie neu zu gestalten. Es ist ideal für Big-Data-Projekte, Streaming-Prozesse, Forschungsanalysen und Modelle für maschinelles Lernen, die heterogene Daten nutzen.
Ohne Ausnahme ist diese Freiheit auch eine Disziplinarmaßnahme . Ein See ohne landestypische Normen, die minimale Durchführbarkeit kann zu doppelten Daten, Inkonsistenzen oder Kontextfehlern führen. Die ausgebildeten Techniker warten noch längere Zeit auf die Arbeit und bereiten sich darauf vor, Einblicke zu gewinnen, und der Wert des Sees wird verwässert.
Integrations- und Installationsplattformen wie Conecta HUB (oder ähnliche iPaaS-Lösungen) haben ein entscheidendes Papier für uns: Sie erleichtern die Bereitstellung von Daten aus einer Vielzahl von SaaS-, On-Prem- und externen Dienstleistungen, indem sie den Lake in Echtzeit (zu Hause) realisieren und die Pipelines überprüfen, die sie vorbereiten müssen Nachträgliche Verwendung, einschließlich der teilweisen Ladung des Data Warehouse.
Data Lake vs. Data Warehouse: Kosten, Sicherheit und Agilität
Der Vergleich zwischen Data Lake und Data Warehouse wird in ein paar Schritten zusammengefasst, aber in der Praxis ist der Markenunterschied der Matiz. Wir bitten Sie, die wichtigsten Punkte zu überprüfen: Angebot, Struktur, Benutzer, Kosten, Zugänglichkeit und Sicherheit.
Während des Projekts befand sich das Lager in der Zentrale und diente der gemeinsamen Analyse, der Berichterstattung über den Zustand und der intensiven Nutzung seitens des Verhandlungspartners. Das Ziel besteht darin, die Datenlisten zu verfeinern, um häufige Antworten zu erhalten und Schlüsselindikatoren zu unterstützen. Im Laufe der Zeit wurde der See durch die Erkundung, das Experimentieren und die Erfassung möglichst nützlicher Informationen geöffnet, sodass ein klarer Anwendungsfall nicht existierte.
Über die Struktur hinaus wurde das Lagerhaus nur mit Prozessen und Zusammenhängen ausgestattet, die dazu dienten, den See zu betreten, weil er brutal zusammengebrochen war. Dieser Unterschied besteht darin, dass das Lagerhaus in der Datenliste zum Konsumieren steht und der See in der Almanache alles ansammelt, was in der Zukunft serviert werden kann.
Aus Kostengründen erwies sich die Lage im Allgemeinen als äußerst günstig, um viele großartige Informationen zu erhalten, obwohl das Lager einen direkteren und effizienteren Zugang zum Geschäft ermöglichte. Viele Organisationen entscheiden sich für eine solche Mischung: Bewachen Sie alles, was Sie am See erreichen können, und tauchen Sie nur in das Lager ein, das tatsächlich in den USA und in wiederkehrenden Analysen verwendet wird.
Bei guter Zugänglichkeit ist der See so flexibel, dass er neue Fuentes integrieren kann, obwohl er für Benutzer ohne Techniker komplex ist, weil das Lager für Analysten und Ausbilder sehr flexibel und viel flexibler ist. Es werden Änderungen an einem Lager vorgenommen, bei dem Design und Gestaltung erforderlich sind. Sie können neue Datensätze zum See herunterladen, bevor Sie eine neue Aufnahme konfigurieren.
Unter Berücksichtigung der Sicherheit und Kontrolle unterliegen die Data Warehouses seit jeher der Vergangenheit an. Die Technologie hat sich im Laufe der Jahrzehnte im Laufe der Zeit zu den Anforderungen des Publikums, der Rollentrennung und der normativen Komplementarität weiterentwickelt. Die Big-Data-Ökosysteme haben die Tendenz, den Tag zu verbringen, und die Lücke lässt sich reduzieren, und es kommt häufig vor, dass ein Lagerhaus das Repositorium bevorzugt, um Regulierungsbehörden und besonders sensible Daten zu informieren.
Wir integrieren Data Warehouse und Data Lake in einer BI-Strategie
Das Besondere an Data Lake und Data Warehouse ist, dass sie in eine hybride Datenarchitektur integriert werden. In diesem Moment ist jedes Mal eine konkrete Funktion innerhalb des Informationskreislaufs vorhanden.
Eine gewöhnliche Schätzung besteht darin, den Datenspeicher in der Luftzone zu nutzen und alle Unternehmensdaten vollständig zu archivieren. Hier sind alle aufgeführt: Ereignisdetails, Protokolle, Dateien, halbstrukturierte Daten, Systemmetriken usw. Sie werden in groben Zügen gepflegt, beschriftet und für Herrschaften oder Zonen organisiert, und Sie müssen über die erforderliche Daten- und Analyseausrüstung verfügen.
Aus diesem Grund sind die Datenverbindungen, die dem Unternehmen einen wertvollen Beitrag leisten müssen, um es zu finanzieren und in das Data Warehouse einzubinden. Der Prozess kann einem ELT-Benutzer (zuerst am See, dann umgebaut und unter dem Lagerhaus) oder ETL (direkt umgebaut und geladen, sobald der Benutzer ihn verwendet) zugewiesen werden. Das Ergebnis ist ein kompakterer Datenspeicher, aber ich habe ihn sehr gründlich gelöscht und mich an die Berichterstattung orientiert.
Diese doppelte Möglichkeit ermöglicht eine Kombination aus Flexibilität und Kontrolle: Der See absorbiert alles ohne Reibung, während das Lager als offizieller Beamter für die Entscheidungsfindung fungiert. Der Typ BI Studio verbindet sich mit dem Lager, um ausführbare Dashboards zu erstellen, und über Datenwissenschaftsplattformen erhält der See Zugang zu Modellen und zur Durchführung von Erkundungsanalysen.
Der Schlüssel ist für die Planung von Pipelines und die Synchronisierung zwischen den Menschen zuständig. Integrationslösungen wie Conecta HUB ermöglichen es, die Extraktion von Anwendungen wie Salesforce, NetSuite, ServiceNow oder E-Commerce-Plattformen zu automatisieren, Daten in den See zu holen und alle regelmäßigen Lebensmittel zu sammeln oder zeitnah in die Lagertabellen zu gelangen, die Kritikern helfen.
Datenseen, Lagerhäuser und Seehäuser: Impacto de las nubes modernas
Die Einwirkung von Cloud-Plattformen wie Snowflake, Databricks oder Google BigQuery wurde vor allem an der Front des Sees und der traditionellen Datenerfassung deutlich verändert. Diese Lösungen ermöglichen die Arbeit mit strukturierten, halbstrukturierten und nicht strukturierten Daten in einem anderen Gebäude, sie können den Almacenamiento steigern und eine unabhängige Form berechnen.
Databricks wurde beispielsweise ursprünglich als Referenz für Data Lakes und Big Data-Prozesse konsolidiert und hat das Konzept von Lakehouse weiterentwickelt . Seine Delta-Lake-Technologie hat ACID-Transaktionen, Versionskontrolle, effizientes Metadatenmanagement und die Durchsetzung von Sicherheitsvorkehrungen in Bezug auf Barat-Almacenamiento durchgeführt. Mit Elementen wie dem Unity-Katalog greifen wir auf die Datenverarbeitung zurück, nachdem wir SQL, Spark und IA-Workloads auf eine große Stufe gehoben haben, und haben Initiativen wie LakehouseIQ ergriffen, um die Verwendung von IA-Assistenten zu erkunden, um den Zugriff auf Informationen mit natürlicher Sprache zu demokratisieren.
Snowflake hat seinerseits das moderne Data Warehouse im Nu neu definiert und vor einer Vision von „Data Cloud“ begonnen, die strukturierte, halbstrukturierte und nicht strukturierte Daten zulässt, Formate wie Iceberg integriert und darüber hinaus Streaming-Funktionen, digitale Tabellen und Analysedokumente mit den entsprechenden Modellen bereitstellt. Da das Unternehmen von der „Lakehouse“-Terminal entfernt ist, verfügt die Praxis auch über ein gemischtes Unternehmen, das See- und Wanderfunktionen übernimmt.
Mit BigQuery und Redshift Spectrum können Sie allgemeine Daten in Warehouse-Formaten wie externen Data Lakes abfragen und Szenarios erstellen, die auf einer einzigen Website kombiniert werden können. Das bedeutet für alle Architekten, dass sie den Standort und den Computer trennen und die Rekursivität bei Bedarf erhöhen oder reduzieren können.
Diese technologische Konvergenz beseitigt nicht das Grundproblem der Anwendungsfragmentierung. ERP-Systeme, CRM-Systeme, Finanzverwaltungssysteme, Ticketing-Systeme und Marketing-Plattformen produzieren unabhängig voneinander Daten und sind daher unantastbar in einer Integrationslösung, die alle wichtigen Anforderungen an die Qualität und die Garantie erfüllt, die die Kanäle haben Mantienen operativas a medida que crecen las fuentes.
Daten-, Überwachungs- und Überwachungsbasis: Vertrauensbasis
Unabhängig davon, ob ein Data Lake, ein Data Warehouse oder ein Lakehouse verwendet wird, ist das unantastbare Element die Sicherheit in den Daten . Ohne Vertraulichkeit, die Integrationsbefugnisse sind unermüdlich, informieren wir Sie darüber, wann wir sie verwenden und die Initiativen der IA generieren mehr als zwei Personen, die auf ihre Antworten antworten.
Die Datenverwaltung enthält die Definitionen von Politikern, Rollen, Zeilen, Katalogen und Kontrollen, die gewährleisten, dass die Informationen verständlich und zugänglich sind, damit sie vor dem Zugriff unabhängig bereitgestellt und geschützt werden können. In einem Lagerhaus ist es so, dass sie sich in Maduro befinden; In einem See sind eine Katalogreform, eine Sensibilitätsklassifizierung und eine Zugangskontrolle erforderlich, um Fehler oder normative Belastungen zu vermeiden.
Die Beobachtungsfähigkeit der Daten umfasst eine aktive Überwachungsfunktion für Pipelines, Tabellen und Messgeräte. Wir haben festgestellt, dass Anomalien in der Frequenz, im Volumen, in der Verteilung oder in der Konsistenz aufgetreten sind, und die entsprechende Ausrüstung überprüft, bevor die Geschäftsbenutzer in ihren Berichten fehlerhafte Daten erhalten haben. Die Anwendung speichert historische Daten und konfigurierbare Umbrales, diese Plattformen reduzieren die „Zeitdauer“ der Daten auf ein Minimum.
Nachdem wir eine detaillierte Beschreibung zum Boden gegeben haben, müssen wir schnellstmöglich darüber informieren, ob die Modelle oder Armaturenbretter durch einen Vorfall beschädigt wurden und die Korrektur anhand des Kriteriums vorrangig durchgeführt werden muss. Da sich die Daten in einem Lagerhaus, einem See oder einem Seehaus befinden: Da die Organisation keine Stabilität und Transparenz gewährleistet, bleibt das Datenprojekt bestehen.
Strategische Elektrik: See, Lagerhaus oder Hybridmodell in der Nähe von Madurez
Nicht alle Unternehmen sind auf dem falschen Weg zu ihren Daten unterwegs, sondern nehmen direkt Einfluss auf die Architektur. Es handelt sich nicht um ein digitales Start-up, das jedes Trimester eine multinationale Gruppe mit den Anforderungen der Aufsichtsbehörden verändert hat.
Für viele Organisationen und Unternehmen, die mit neuen Produkten, Quellen und Kanälen experimentieren, ist es ihnen wichtig, einen Data Lake zu priorisieren . Die Flexibilität bei der schnellen Aufnahme von Daten über neue SaaS-Plattformen, Ankündigungsplattformen, soziale Netzwerke oder Geräte erlaubt es, Prototypen zu verwenden, ohne die Notwendigkeit, Datenmodelle ständig neu zu gestalten.
Als Unternehmen in der Phase der Eskalation, die ein konsolidiertes Reporting erforderte, normative Ergebnisse lieferte und einheitliche Visionen in die richtige Richtung lieferte, war es für sie von Vorteil, ein solides Data Warehouse zu erneuern . Hier liegt die Priorität in der Metrikstandardisierung, der Wechselqualität und der Vergleichbarkeit zwischen Handelseinheiten und -perioden.
Die Maduran-Organisationen sind von der Architektur bis hin zum Lakehouse-Gebäude und dem Data-Warehouse-Gebäude geprägt. Die Lebensmittelinnovation und die fortgeschrittenen Modelle; el almacén, kritische Entscheidungen über den Tag eines Tages.
In allen Szenarien besteht der Faktor, der nicht ausfallen kann, in einer stabilen Wirbelsäulenintegration . Dennoch, aus großer Kraft, dass Sie sich auf der Almacenamiento-Plattform befinden, werden die Daten zu spät gelöscht, unvollständig oder entsalzt mit den tatsächlichen Geschäftsabläufen.
Sehen Sie sich die Integration von Data Warehouse und Data Lake an, zusammen mit den Lakehouse- und Data Cloud-Anbietern. Die Konfiguration ist so einfach, dass Flexibilität, Kontrolle, Kosten und Entscheidungsgeschwindigkeit mit viel Aufmerksamkeit ausgeglichen sein müssen. Das bedeutet, dass jedes Stück ein Port vorhanden ist, der verbunden ist und mit dem Papier verbunden ist, das durch Überwachung und Integration ermöglicht wird, eine Architektur zu entwerfen, die nicht nur Daten enthält, sondern dass die Konvertierung in ein aktives Leben mündet, das Impulsentscheidungen, Innovationen und Wettbewerbsfähigkeit hervorruft.
