I data lake e i data lakehouse forniscono un repository centralizzato per la gestione di grandi volumi di dati. Servono come base per la raccolta e l'analisi di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati nel loro formato nativo, per lo storage a lungo termine e per la creazione di insight e previsioni. A differenza dei data warehouse tradizionali, possono elaborare video, audio, log, testi, social media, dati di sensori e documenti per alimentare app, analytics e AI. Inoltre, possono essere sviluppati come parte integrante di un'architettura Data Fabric per fornire i dati giusti, al momento giusto, indipendentemente da dove risiedono.
I data lake basati su Hadoop sono stati un tentativo di affrontare questi nuovi workload, ma richiedevano skill difficili da trovare per sviluppare applicazioni e gestire le piattaforme. I data lake vengono ampiamente integrati da un nuovo approccio architettonico detto data lakehouse.
Come risolvere le sfide odierne in materia di dati con un'architettura lakehouse
Riduci i costi e i tempi per ottenere gli insight e aumenta la fiducia nei dati usati per applicazioni, analytics e AI con una moderna architettura dei dati. Individua nuovi modelli e tendenze per migliorare le operazioni e fornire nuove offerte.
Accedi ai data lake e ai data warehouse esistenti on-premise o nel cloud e integrali con nuovi dati per sbloccare insight e opportunità con un approccio moderno di data lakehouse e Data Fabric.
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Controlla la privacy e la sicurezza dei dati con la governance integrata e la gestione dei metadati. Gestisci a livello centrale e implementa a livello globale con soluzioni di governance a livello aziendale.
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Utilizza al meglio calcolo e storage a basso costo e analytics engine adatti allo scopo che scalano dinamicamente verso l'alto e verso il basso, abbinando il giusto workload al motore di analytics più adatto.
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