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数据湖架构的关键成功因素

2020年9月17日
数据湖已经走了很长的路。
它是一种成熟的设计模式和数据架构,适用于数据仓库、报表、数据科学和高级分析等领域的广泛应用。

多年来,用户对数据湖的期望、最佳实践和业务用例都发生了变化,部署数据湖的可用数据平台也发生了变化。这种演变迫使数据湖的设计、架构和部署方式发生变化。

本清单由TDWI(智能数据转换)提供,并由雪花封面赞助:
  • 关注现代化的数据体系结构的许多问题、设计模式和最佳实践
  • 实际的用例——在分析和其他方面——构建良好的数据湖架构可以支持和培育
  • 通常进入这种体系结构的数据平台和工具的类型
  • 为什么你应该期待你的数据湖向云发展
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利用云数据平台的六个考虑因素
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哈佛商业评论:数据驱动企业的拐点
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