О чём рассказывается в презентации:
Презентация исследует ключевые различия и сходства между Data Lakes и Data Warehouses, акцентируя внимание на архитектурных подходах к хранению данных в современных ИТ-системах. Участники узнают о принципах работы с данными, таких как Schema-on-Write для хранилищ и Schema-on-Read для озер, а также о новом тренде — Lakehouse, который объединяет лучшие качества обеих технологий. Важным аспектом станет рост неструктурированных данных и их влияние на выбор архитектуры для аналитики.
Оглавление
Data Lakes и Data Warehouses: различия и сходства
Data Warehouse и Data Lake формируют архитектурный фундамент современных данных
Data Warehouse опирается на принцип жесткой структуры при записи
Data Lake максимизирует гибкость через принцип чтения по запросу
Архитектурные различия определяют целевые сценарии использования
80-90 процентов роста данных приходится на неструктурированные форматы
Data Lakehouse объединяет производительность хранилищ и емкость озер
Итоги анализа
Спасибо за внимание
