अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
महत्त्वाच्या व्यावसायिक निर्णयांची माहिती देण्यासाठी, उत्पादन ऑफर वाढवण्यासाठी आणि उत्तम ग्राहक सेवा प्रदान करण्यासाठी कंपन्या त्यावर अधिकाधिक अवलंबून असल्याने नेहमीपेक्षा अधिक डेटा कॅप्चर करत आहेत.
घातांकीय दराने डेटाचे प्रमाण तयार केल्यामुळे, क्लाउड डेटा प्रोसेसिंग आणि विश्लेषणासाठी स्केलेबिलिटी, विश्वासार्हता आणि उपलब्धता यासह अनेक फायदे देते.
क्लाउड इकोसिस्टममध्ये, डेटा प्रोसेसिंग आणि विश्लेषणासाठी अनेक साधने आणि तंत्रज्ञान देखील आहेत. डेटा वेअरहाऊस आणि डेटा लेक या दोन प्रकारच्या मोठ्या डेटा स्टोरेज स्ट्रक्चर्सचा सर्वाधिक वापर केला जातो.
जरी डेटा लेक वापरणे कमी आकर्षक आहे कारण आपण मॉडेल आणि डेटा अद्याप संबंधित असताना क्वेरी करू शकत नाही, डेटा स्टोरेज स्ट्रीमिंगसाठी डेटा वेअरहाऊस वापरणे व्यर्थ आहे.
Wआपण कोणत्या प्रकारचे क्लाउड आर्किटेक्चर निवडतो?
आम्ही डेटा लेकहाऊससाठी नवीन संकल्पनांचा विचार केला पाहिजे किंवा आम्ही वेअरहाऊसच्या मर्यादा किंवा तलावाच्या निर्बंधांमध्ये समाधानी असले पाहिजे?
"डेटा लेकहाऊस" नावाच्या नवीन डेटा स्टोरेज आर्किटेक्चरमध्ये डेटा वेअरहाऊसच्या डेटा व्यवस्थापनासह डेटा लेकची अनुकूलता एकत्र केली जाते.
व्यवसाय बुद्धिमत्ता (BI), डेटा विश्लेषण आणि मशीन शिक्षण (ML) वर्कलोड, तुमच्या कंपनीच्या मागणीनुसार.
या पोस्टमध्ये, आम्ही डेटा वेअरहाऊस, डेटा लेक आणि डेटा लेकहाऊसचे फायदे, मर्यादा तसेच फायदे आणि बाधकांसह बारकाईने पाहू. चला सुरवात करूया.
डेटा वेअरहाऊस म्हणजे काय?
डेटा वेअरहाऊस हे केंद्रीकृत डेटा रिपॉझिटरी आहे ज्याचा वापर संस्थेद्वारे अनेक स्त्रोतांकडून प्रचंड प्रमाणात डेटा ठेवण्यासाठी केला जातो. डेटा वेअरहाऊस संस्थेचा "डेटा सत्य" चा एकल स्त्रोत म्हणून कार्य करते आणि अहवाल आणि व्यवसाय विश्लेषणासाठी आवश्यक आहे.
सामान्यत:, डेटा वेअरहाऊस ऐतिहासिक डेटा संचयित करण्यासाठी अनुप्रयोग, व्यवसाय आणि व्यवहार डेटा यासारख्या अनेक स्त्रोतांकडून रिलेशनल डेटा सेट एकत्र करतात. वेअरहाऊसिंग सिस्टीममध्ये लोड करण्यापूर्वी, डेटाचे रूपांतर आणि डेटा वेअरहाऊसमध्ये साफ केले जाते जेणेकरून डेटा सत्याचा एकल स्रोत म्हणून त्याचा वापर केला जाऊ शकतो.
कंपनीच्या सर्व क्षेत्रांमधून त्वरेने व्यवसाय अंतर्दृष्टी ऑफर करण्याच्या त्यांच्या क्षमतेमुळे, व्यवसाय डेटा वेअरहाऊसमध्ये गुंतवणूक करतात. BI टूल्स, SQL क्लायंट आणि इतर कमी अत्याधुनिक (म्हणजे डेटा विज्ञान नसलेल्या) विश्लेषण उपायांच्या वापरासह, व्यवसाय विश्लेषक, डेटा अभियंते आणि निर्णय घेणारे डेटा वेअरहाऊसमधून डेटा ऍक्सेस करू शकतात.
डेटाच्या सतत वाढत्या व्हॉल्यूमसह वेअरहाऊस राखणे महाग आहे आणि डेटा वेअरहाऊस कच्चा किंवा असंरचित डेटा हाताळू शकत नाही. याव्यतिरिक्त, मशीन लर्निंग किंवा प्रेडिक्टिव मॉडेलिंग सारख्या अत्याधुनिक डेटा विश्लेषण तंत्रांसाठी हा आदर्श पर्याय नाही.
डेटा वेअरहाऊस, म्हणून, जलद क्वेरी प्रतिसाद आणि उच्च गुणवत्तेचा डेटा प्रदान करते. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse आणि Snowflake या क्लाउड सेवा आहेत ज्या डेटा वेअरहाऊससाठी उपलब्ध आहेत.
डेटा वेअरहाऊसचे फायदे
- व्यवसाय बुद्धिमत्ता आणि डेटा विश्लेषण वर्कलोडची कार्यक्षमता आणि गती वाढवणे: डेटा वेअरहाऊस डेटा तयार करण्यासाठी आणि विश्लेषणासाठी लागणारा वेळ कमी करतात. डेटा वेअरहाऊसमधील डेटा विश्वासार्ह आणि सुसंगत असल्याने ते डेटा विश्लेषण आणि व्यवसाय बुद्धिमत्ता साधनांशी सहजपणे दुवा साधू शकतात. याव्यतिरिक्त, डेटा वेअरहाऊस डेटा संकलनासाठी लागणारा वेळ वाचवतात आणि टीमना अहवाल, डॅशबोर्ड आणि इतर विश्लेषण आवश्यकतांसाठी डेटा वापरण्याची क्षमता प्रदान करतात.
- डेटाची सुसंगतता, गुणवत्ता आणि मानकीकरण वाढवणे: संस्था वापरकर्ता, विक्री आणि व्यवहार डेटासह विविध स्त्रोतांकडून डेटा संकलित करतात. कंपनी व्यवसाय आवश्यकतांसाठी डेटावर विश्वास ठेवू शकते कारण डेटा वेअरहाउसिंग कॉर्पोरेट डेटा एकसमान, प्रमाणित स्वरूपात संकलित करते जे डेटा सत्याचा एक स्रोत म्हणून कार्य करू शकते.
- सर्वसाधारणपणे निर्णयक्षमता वाढवणे: डेटा वेअरहाउसिंग अलीकडील आणि जुन्या दोन्ही डेटासाठी केंद्रीकृत स्टोअर ऑफर करून चांगले निर्णय घेण्याची सुविधा देते. अचूक अंतर्दृष्टीसाठी डेटा वेअरहाऊसमध्ये डेटावर प्रक्रिया करून, निर्णय घेणारे जोखमींचे मूल्यांकन करू शकतात, ग्राहकांच्या इच्छा समजून घेऊ शकतात आणि वस्तू आणि सेवा वाढवू शकतात.
- उत्तम व्यावसायिक बुद्धिमत्ता प्रदान करणे: डेटा वेअरहाऊसिंग मोठ्या प्रमाणात कच्चा डेटा, जो नियमितपणे संकलित केला जातो, आणि अंतर्दृष्टी प्रदान करणारा क्युरेट केलेला डेटा यांच्यातील अंतर कमी करते. ते एखाद्या संस्थेच्या डेटा स्टोरेजसाठी पाया म्हणून काम करतात, तिच्या डेटाबद्दल क्लिष्ट प्रश्नांची उत्तरे देण्यास सक्षम करतात आणि प्रतिसादांचा उपयोग सुरक्षित व्यवसाय निर्णय घेण्यासाठी करतात.
डेटा वेअरहाऊसच्या मर्यादा
- डेटा लवचिकता अभाव: डेटा वेअरहाऊस संरचित डेटा हाताळण्यात उत्कृष्ट असताना, लॉग अॅनालिटिक्स, स्ट्रीमिंग आणि सोशल मीडिया डेटा यासारखे अर्ध-संरचित आणि असंरचित डेटा स्वरूप त्यांच्यासाठी आव्हानात्मक असू शकतात. हे मशीन लर्निंग आणि वापराच्या प्रकरणांसाठी डेटा वेअरहाऊसची शिफारस करते कृत्रिम बुद्धिमत्ता अडचण.
- स्थापित करणे आणि देखभाल करणे महाग आहे: डेटा वेअरहाऊस स्थापित करणे आणि देखरेख करणे महाग असू शकते. शिवाय, डेटा वेअरहाऊस बहुतेकदा स्थिर नसतो; ते जुने आहे आणि वारंवार देखभाल करणे आवश्यक आहे, जे महाग आहे.
साधक
- डेटा शोधणे, पुनर्प्राप्त करणे आणि क्वेरी करणे सोपे आहे.
- जोपर्यंत डेटा आधीच स्वच्छ आहे, SQL डेटा तयार करणे सोपे आहे.
बाधक
- तुम्हाला फक्त एक विश्लेषण विक्रेता वापरण्याची सक्ती केली जाते.
- असंरचित किंवा प्रवाहित डेटाचे विश्लेषण आणि संचयित करणे खूप महाग आहे.
डेटा लेक म्हणजे काय?
डेटा लेकद्वारे प्रत्येक प्रकारच्या डेटाचे वचन दिले जाते आणि ते शक्य केले जाते. केंद्रस्थानी स्थित आणि वाचनासाठी उपलब्ध असलेल्या प्रवेशयोग्य पद्धतीने डेटा असणे फायदेशीर आहे.
डेटा लेक ही एक केंद्रीकृत, अत्यंत जुळवून घेता येणारी स्टोरेज स्पेस आहे जिथे मोठ्या प्रमाणात संघटित आणि असंरचित डेटा त्यांच्या प्रक्रिया न केलेल्या, अपरिवर्तित आणि अनफॉर्मेट स्वरूपात ठेवला जातो.
डेटा लेक एक सपाट आर्किटेक्चर आणि डेटा संग्रहित करण्यासाठी त्याच्या प्रक्रिया न केलेल्या स्थितीत संग्रहित केलेल्या वस्तू वापरते, डेटा वेअरहाऊसच्या विरूद्ध, जे पूर्वी "साफ" केले गेलेले संबंधित डेटा वाचवते.
डेटा लेक, डेटा वेअरहाऊसच्या विरूद्ध, ज्यांना या फॉरमॅटमध्ये डेटा हाताळण्यात अडचण येते, ते जुळवून घेण्यासारखे, विश्वासार्ह आणि परवडणारे आहेत आणि एंटरप्राइझना असंरचित डेटामधून वर्धित अंतर्दृष्टी प्राप्त करण्यास अनुमती देतात.
डेटा लेकमध्ये, डेटा एकत्रित करण्याच्या वेळी स्कीमा किंवा डेटा स्थापित करण्याऐवजी विश्लेषणात्मक हेतूंसाठी डेटा काढला जातो, लोड केला जातो आणि बदलला जातो (ELT).
IoT उपकरणांमधून अनेक डेटा प्रकारांसाठी तंत्रज्ञानाचा वापर करणे, सामाजिक मीडिया, आणि स्ट्रीमिंग डेटा, डेटा लेक मशीन लर्निंग आणि प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्स सक्षम करतात.
याव्यतिरिक्त, एक डेटा वैज्ञानिक जो कच्च्या डेटावर प्रक्रिया करू शकतो तो डेटा लेक वापरू शकतो. दुसरीकडे, डेटा वेअरहाऊस व्यवसायांसाठी वापरणे सोपे आहे. हे वापरकर्ता प्रोफाइलिंगसाठी योग्य आहे, भविष्यसूचक विश्लेषण, मशीन लर्निंग आणि इतर कार्ये.
जरी डेटा लेक डेटा वेअरहाऊससह अनेक समस्यांचे निराकरण करतात, तरीही त्यांची डेटा गुणवत्ता खराब आहे आणि त्यांची क्वेरी गती अपुरी आहे. याव्यतिरिक्त, व्यवसाय वापरकर्त्यांना SQL क्वेरी आयोजित करण्यासाठी अतिरिक्त साधने लागतात. खराब संरचित असलेल्या डेटा लेकमध्ये डेटा स्थिरतेची समस्या येऊ शकते.
डेटा लेकचे फायदे
- मशीन लर्निंग आणि डेटा सायन्स ऍप्लिकेशन केसेसच्या विस्तृत श्रेणीसाठी समर्थन डेटा लेकमध्ये डेटा हाताळण्यासाठी भिन्न मशीन आणि डीप लर्निंग अल्गोरिदम वापरणे सोपे आहे कारण डेटा खुल्या, कच्च्या पद्धतीने ठेवला जातो.
- डेटा लेकची अष्टपैलुत्व, जी तुम्हाला प्रीसेट स्कीमाच्या गरजेशिवाय कोणत्याही फॉरमॅट किंवा मीडियामध्ये डेटा स्टोअर करण्याची परवानगी देते, हा एक मोठा फायदा आहे. भविष्यातील डेटा वापर प्रकरणांना समर्थन दिले जाऊ शकते आणि डेटा मूळ स्थितीत सोडल्यास अधिक डेटाचे विश्लेषण केले जाऊ शकते.
- विविध संदर्भांमध्ये दोन्ही प्रकारचे डेटा संचयित करणे टाळण्यासाठी, डेटा लेकमध्ये संरचित आणि असंरचित डेटा असू शकतो. विविध प्रकारच्या संस्थात्मक डेटाच्या संचयनासाठी, ते एकच स्थान देतात.
- पारंपारिक डेटा वेअरहाऊसच्या तुलनेत, डेटा लेक कमी खर्चिक असतात कारण ते स्वस्त कमोडिटी हार्डवेअरवर ठेवण्यासाठी तयार केले जातात, जसे की ऑब्जेक्ट स्टोरेज, जे सहसा साठवलेल्या प्रति गीगाबाइट कमी खर्चासाठी तयार केले जाते.
डेटा लेकच्या मर्यादा
- डेटा अॅनालिटिक्स आणि बिझनेस इंटेलिजेंस वापर प्रकरणे खराब आहेत: डेटा लेकची पुरेशी देखभाल न केल्यास ते असंघटित होऊ शकतात, ज्यामुळे त्यांना बिझनेस इंटेलिजन्स आणि अॅनालिटिक्स टूल्सशी जोडणे कठीण होते. याव्यतिरिक्त, जेव्हा अहवाल आणि विश्लेषणासाठी आवश्यक असेल तेव्हा प्रकरणे वापरतात, सुसंगततेचा अभाव डेटा स्ट्रक्चर्स आणि ACID (परमाणू, सुसंगतता, अलगाव आणि टिकाऊपणा) ट्रान्झॅक्शनल सपोर्टमुळे सबऑप्टिमल क्वेरी कामगिरी होऊ शकते.
- डेटा लेकच्या विसंगतीमुळे डेटाची विश्वासार्हता आणि सुरक्षितता लागू करणे अशक्य होते, ज्यामुळे दोन्हीचा अभाव दिसून येतो. संवेदनशील डेटा प्रकारांची पूर्तता करण्यासाठी योग्य डेटा सुरक्षा आणि प्रशासन मानके विकसित करणे कठीण होऊ शकते, कारण डेटा तलाव कोणत्याही डेटा फॉर्म हाताळू शकतात.
साधक
- सर्व प्रकारच्या डेटासाठी परवडणारे उपाय.
- संघटित आणि अर्ध-संरचित दोन्ही डेटा हाताळण्यास सक्षम.
- क्लिष्ट डेटा प्रोसेसिंग आणि स्ट्रीमिंगसाठी आदर्श.
बाधक
- अत्याधुनिक पाइपलाइन बांधण्याची गरज आहे.
- डेटा क्वेरी करण्यायोग्य होण्यासाठी थोडा वेळ द्या.
- डेटाची विश्वासार्हता आणि गुणवत्तेची हमी देण्यासाठी वेळ लागतो.
डेटा लेकहाउस म्हणजे काय?
"डेटा लेकहाऊस" नावाची एक नवीन बिग-डेटा स्टोरेज आर्किटेक्चर डेटा लेक आणि डेटा वेअरहाऊसच्या उत्कृष्ट पैलूंना एकत्र करते. तुमचा सर्व डेटा, संरचित, अर्ध-संरचित किंवा असंरचित, डेटा लेकहाऊसमुळे सर्वोत्कृष्ट मशीन लर्निंग, बिझनेस इंटेलिजन्स आणि स्ट्रीमिंग क्षमतांसह एकाच ठिकाणी संग्रहित केला जाऊ शकतो.
सर्व प्रकारच्या डेटा लेक हा डेटा लेकहाऊसचा प्रारंभ बिंदू असतो; त्यानंतर, डेटा डेल्टा लेक फॉरमॅटमध्ये बदलला जातो (एक ओपन-सोर्स स्टोरेज लेयर जो डेटा लेकवर विश्वासार्हता आणतो).
डेल्टा लेकसह डेटा तलाव पारंपारिक डेटा वेअरहाऊसमधून ACID व्यवहार प्रक्रिया सक्षम करतात. थोडक्यात, लेकहाऊस सिस्टम डेटा तलावांप्रमाणेच त्यांच्या मूळ स्वरूपात मोठ्या प्रमाणावर डेटा राखण्यासाठी स्वस्त स्टोरेज वापरते.
स्टोअरच्या शीर्षस्थानी मेटाडेटा स्तर जोडल्याने डेटा संरचना देखील मिळते आणि डेटा वेअरहाऊसमध्ये आढळलेल्या डेटा व्यवस्थापन साधनांना सक्षम करते.
यामुळे डेटा सायन्स, मशीन लर्निंग आणि बिझनेस इंटेलिजन्स यासारख्या विविध उपक्रमांसाठी एकाच प्रणालीद्वारे कंपनीच्या सर्व डेटामध्ये प्रवेश करणे अनेक संघांना शक्य होते.
डेटा लेकहाऊसचे फायदे
- वर्कलोडच्या मोठ्या श्रेणीसाठी समर्थन: अत्याधुनिक विश्लेषणे सुलभ करण्यासाठी, डेटा लेकहाऊस वापरकर्त्यांना काही सर्वात लोकप्रिय व्यवसाय बुद्धिमत्ता साधनांमध्ये थेट प्रवेश देतात (टेबल्यू, पॉवरबीआय). याव्यतिरिक्त, डेटा शास्त्रज्ञ आणि मशीन लर्निंग अभियंते सहजपणे डेटा वापरू शकतात कारण डेटा लेकहाऊस ओपन-डेटा फॉरमॅट (जसे की Parquet) API आणि Python/R सारख्या मशीन लर्निंग फ्रेमवर्कसह वापरतात.
- खर्च-प्रभावीता: डेटा लेकची किफायतशीर स्टोरेज वैशिष्ट्ये लागू करण्यासाठी डेटा लेकहाऊस स्वस्त ऑब्जेक्ट स्टोरेज सोल्यूशन्स वापरतात. एकच उपाय ऑफर करून, डेटा लेकहाऊस विविध डेटा स्टोरेज सिस्टम व्यवस्थापित करण्याशी संबंधित खर्च आणि वेळ देखील दूर करतात.
- डेटा लेकहाऊस डिझाइन स्कीमा आणि डेटा अखंडता सुनिश्चित करते, प्रभावी डेटा सुरक्षा आणि प्रशासन प्रणाली तयार करणे सोपे करते. ची सहजता डेटा आवृत्ती, शासन आणि सुरक्षा.
- डेटा लेकहाऊस एकल, बहुउद्देशीय डेटा स्टोरेज प्लॅटफॉर्म ऑफर करतात जे कंपनीच्या सर्व डेटा मागण्यांना सामावून घेऊ शकतात, ज्यामुळे डेटा डुप्लिकेशन कमी होते. डेटा वेअरहाऊस आणि डेटा लेक या दोन्हींच्या फायद्यांमुळे बहुतेक व्यवसाय संकरित उपाय निवडतात. या रणनीतीमुळे, दरम्यान, महाग डेटा डुप्लिकेशन होऊ शकते.
- खुल्या स्वरूपांचे समर्थन. ओपन फॉरमॅट हे फाइल प्रकार आहेत जे अनेक सॉफ्टवेअर अॅप्लिकेशन्सद्वारे वापरले जाऊ शकतात आणि ज्यांचे तपशील सार्वजनिकरित्या उपलब्ध आहेत. अहवालानुसार, लेकहाऊस Apache Parquet आणि ORC (Optimized Row Columnar) सारख्या सामान्य फाईल फॉरमॅटमध्ये डेटा साठवण्यास सक्षम आहेत.
डेटा लेकहाऊसच्या मर्यादा
डेटा लेकहाऊसचा सर्वात मोठा दोष म्हणजे ते अजूनही एक तरुण आणि विकसनशील तंत्रज्ञान आहे. परिणामी ते आपली वचनबद्धता पूर्ण करेल की नाही हे अनिश्चित आहे. डेटा लेकहाऊस स्थापित बिग-डेटा स्टोरेज सिस्टमशी स्पर्धा करू शकण्यापूर्वी, यास अनेक वर्षे लागू शकतात.
तथापि, आधुनिक नवकल्पना ज्या दराने होत आहे ते पाहता, भिन्न डेटा स्टोरेज सिस्टम शेवटी ते बदलणार नाही हे सांगणे कठीण आहे.
साधक
- एका प्लॅटफॉर्ममध्ये सर्व डेटा आहे, याचा अर्थ राखण्यासाठी कमी होस्टनावे आहेत.
- आण्विकता, सातत्य, अलगाव आणि कणखरपणा प्रभावित होत नाही.
- हे लक्षणीय अधिक परवडणारे आहे.
- एका प्लॅटफॉर्ममध्ये सर्व डेटा आहे, याचा अर्थ राखण्यासाठी कमी होस्टनावे आहेत.
- व्यवस्थापित करणे सोपे आणि कोणत्याही समस्येचे निराकरण करण्यासाठी द्रुत
- पाइपलाइन बांधणे सोपे करा
बाधक
- सेट अप करण्यासाठी काही वेळ लागू शकतो.
- स्थापित स्टोरेज सिस्टम म्हणून पात्र होण्यासाठी हे खूप तरुण आणि खूप दूर आहे.
डेटा वेअरहाऊस विरुद्ध डेटा लेक विरुद्ध डेटा लेकहाऊस
डेटा वेअरहाऊसचा कॉर्पोरेट इंटेलिजन्स, रिपोर्टिंग आणि अॅनालिटिक्स अॅप्लिकेशन्सचा मोठा इतिहास आहे आणि हे पहिले मोठे-डेटा स्टोरेज तंत्रज्ञान आहे.
दुसरीकडे, डेटा वेअरहाऊस महाग आहेत आणि स्ट्रीमिंग डेटा सारख्या विविध आणि असंरचित डेटा हाताळण्यात समस्या आहेत. मशीन लर्निंग आणि डेटा सायन्स वर्कलोडसाठी, परवडणाऱ्या स्टोरेजवर विविध स्वरूपात कच्चा डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी डेटा तलाव विकसित केले गेले.
डेटा लेक हे असंरचित डेटासह प्रभावी असले तरी, त्यांच्याकडे डेटा वेअरहाऊसच्या ACID व्यवहार क्षमतांचा अभाव आहे, ज्यामुळे डेटा सातत्य आणि विश्वासार्हतेची हमी देणे आव्हानात्मक होते.
"डेटा लेकहाउस" म्हणून ओळखले जाणारे नवीनतम डेटा स्टोरेज आर्किटेक्चर, डेटा लेकच्या परवडण्यायोग्यता आणि अनुकूलतेसह डेटा वेअरहाऊसची विश्वासार्हता आणि सुसंगतता एकत्र करते.
निष्कर्ष
शेवटी, सुरवातीपासून डेटा लेकहाउस तयार करणे कठीण असू शकते. शिवाय, ओपन डेटा लेकहाउस आर्किटेक्चर सक्षम करण्यासाठी डिझाइन केलेले प्लॅटफॉर्म तुम्ही जवळजवळ नक्कीच वापरत असाल.
म्हणून, खरेदी करण्यापूर्वी प्रत्येक प्लॅटफॉर्मची अनेक वैशिष्ट्ये आणि अंमलबजावणी तपासण्यासाठी सावधगिरी बाळगा. व्यावसायिक बुद्धिमत्ता आणि डेटा अॅनालिटिक्स वापर प्रकरणांवर लक्ष केंद्रित करून परिपक्व, संरचित डेटा सोल्यूशन शोधत असलेल्या कंपन्या डेटा वेअरहाऊसचा विचार करू शकतात.
तथापि, डेटा सायन्स आणि असंरचित डेटावरील मशीन लर्निंगसाठी पॉवर वर्कलोडसाठी स्केलेबल, परवडणारे मोठे डेटा सोल्यूशन शोधत असलेल्या उद्योगांनी डेटा तलावांचा विचार केला पाहिजे.
तुमच्या व्यवसायाला डेटा वेअरहाऊस आणि डेटा लेक तंत्रज्ञान पुरवू शकतील त्यापेक्षा जास्त डेटाची आवश्यकता आहे किंवा तुम्ही तुमच्या डेटावर अत्याधुनिक विश्लेषणे आणि मशीन लर्निंग ऑपरेशन्स एकत्रित करण्यासाठी उपाय शोधत आहात याचा विचार करा. ए डेटा लेकहाउस परिस्थितीत योग्य पर्याय आहे.
प्रत्युत्तर द्या