विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
कम्पनीहरूले पहिले भन्दा धेरै डाटा क्याप्चर गर्दैछन् किनभने तिनीहरू महत्त्वपूर्ण व्यापारिक निर्णयहरू सूचित गर्न, उत्पादन प्रस्तावहरू बढाउन, र राम्रो ग्राहक सेवा प्रदान गर्न यसमा भर पर्छन्।
घातीय दरमा डेटाको मात्रा सिर्जना गरिँदै, क्लाउडले डेटा प्रशोधन र विश्लेषणका लागि धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ, स्केलेबिलिटी, निर्भरता र उपलब्धता सहित।
क्लाउड इकोसिस्टममा, डाटा प्रोसेसिङ र एनालिटिक्सका लागि धेरै उपकरण र प्रविधिहरू पनि छन्। दुई प्रकारका ठूला डाटा भण्डारण संरचनाहरू जुन प्रायः प्रयोग गरिन्छ डाटा गोदामहरू र डाटा तालहरू।
यद्यपि डेटा लेकको प्रयोग कम आकर्षक छ किनकि तपाईले मोडेल र डेटा क्वेरी गर्न सक्नुहुन्न जबकि यो अझै सान्दर्भिक छ, डेटा भण्डारण स्ट्रिमिङको लागि डेटा गोदाम प्रयोग गर्नु बेकार हो।
Wहामी कस्तो प्रकारको क्लाउड आर्किटेक्चर छनौट गर्छौं?
के हामीले डाटा लेकहाउसका लागि नयाँ अवधारणाहरू विचार गर्नुपर्छ, वा हामी गोदामको अवरोध वा तालको प्रतिबन्धहरूमा सन्तुष्ट हुनुपर्छ?
"डेटा लेकहाउस" भनिने उपन्यास डाटा भण्डारण वास्तुकलाले डाटा गोदामहरूको डाटा व्यवस्थापनसँग डाटा लेकहरूको अनुकूलन क्षमतालाई जोड्दछ।
बिजनेश इन्टेलिजेन्स (BI), डाटा एनालिटिक्स, र को लागि भरपर्दो डाटा स्टोरेज पाइपलाइन निर्माण गर्न विभिन्न ठूला डाटा भण्डारण विधिहरू बुझ्न आवश्यक छ। मेशिन सिकाइ (ML) कार्यभार, तपाईको कम्पनीको माग अनुसार।
यस पोष्टमा, हामी डेटा वेयरहाउस, डाटा लेक, र डाटा लेकहाउसलाई नजिकबाट हेर्नेछौं, फाइदाहरू, सीमितताहरू साथै तिनीहरूका फाइदा र बेफाइदाहरू। सुरु गरौं।
डाटा वेयरहाउस के हो?
डाटा वेयरहाउस एक केन्द्रीकृत डाटा भण्डार हो जुन संगठन द्वारा धेरै स्रोतहरूबाट डाटाको विशाल मात्रा राख्नको लागि प्रयोग गरिन्छ। डाटा गोदामले संगठनको "डेटा सत्य" को एकल स्रोतको रूपमा कार्य गर्दछ र रिपोर्टिङ र व्यापार विश्लेषणका लागि आवश्यक छ।
सामान्यतया, डेटा गोदामहरूले ऐतिहासिक डेटा भण्डारण गर्न धेरै स्रोतहरू, जस्तै एप्लिकेसन, व्यापार, र लेनदेन डेटाहरूबाट सम्बन्धगत डेटा सेटहरू संयोजन गर्दछ। गोदाम प्रणालीमा लोड हुनु अघि, डाटा रूपान्तरण गरिन्छ र डाटा गोदामहरूमा सफा गरिन्छ ताकि यसलाई डाटा सत्यको एकल स्रोतको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
कम्पनीका सबै क्षेत्रहरूबाट व्यापार अन्तर्दृष्टिहरू द्रुत रूपमा प्रस्ताव गर्ने तिनीहरूको क्षमताको कारण, व्यवसायहरूले डाटा गोदामहरूमा लगानी गर्छन्। BI उपकरणहरू, SQL क्लाइन्टहरू, र अन्य कम परिष्कृत (जस्तै, गैर-डेटा विज्ञान) विश्लेषण समाधानहरूको प्रयोगको साथ, व्यापार विश्लेषकहरू, डाटा इन्जिनियरहरू, र निर्णय निर्माताहरूले डाटा गोदामहरूबाट डाटा पहुँच गर्न सक्छन्।
डाटाको बढ्दो मात्राको साथ गोदाम कायम राख्न महँगो छ, र डाटा गोदामले कच्चा वा असंरचित डाटा ह्यान्डल गर्न सक्दैन। थप रूपमा, यो परिष्कृत डेटा विश्लेषण प्रविधिहरू जस्तै मेसिन लर्निंग वा भविष्यवाणी मोडलिङको लागि आदर्श विकल्प होइन।
एक डाटा गोदाम, त्यसैले, छिटो क्वेरी प्रतिक्रिया र उच्च गुणस्तरको डाटा प्रदान गर्दछ। Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, र Snowflake क्लाउड सेवाहरू हुन् जुन डाटा गोदामहरूका लागि उपलब्ध छन्।
डाटा वेयरहाउस को लाभ
- व्यापार बुद्धिमत्ता र डाटा एनालिटिक्स वर्कलोडको दक्षता र गति बढाउँदै: डाटा गोदामहरूले डाटा तयारी र विश्लेषणको लागि आवश्यक समय छोटो पार्छ। तिनीहरू सजिलैसँग डाटा एनालिटिक्स र व्यापार बुद्धिमत्ता उपकरणहरूमा लिङ्क गर्न सक्छन् किनभने डाटा गोदामबाट डाटा विश्वसनीय र सुसंगत छ। थप रूपमा, डाटा गोदामहरूले डाटा सङ्कलनका लागि आवश्यक समय बचत गर्दछ र टोलीहरूलाई रिपोर्टहरू, ड्यासबोर्डहरू, र अन्य विश्लेषणात्मक आवश्यकताहरूको लागि डाटा प्रयोग गर्ने क्षमता प्रदान गर्दछ।
- डेटाको स्थिरता, गुणस्तर र मानकीकरण बढाउँदै: संगठनहरूले प्रयोगकर्ता, बिक्री, र लेनदेन डेटा सहित विभिन्न स्रोतहरूबाट डेटा सङ्कलन गर्दछ। फर्मले व्यापार आवश्यकताहरूको लागि डाटामा विश्वास गर्न सक्छ किनभने डाटा भण्डारणले कर्पोरेट डाटालाई एक समान, मानकीकृत ढाँचामा कम्पाइल गर्दछ जसले डाटा सत्यको एकल स्रोतको रूपमा कार्य गर्न सक्छ।
- सामान्य रूपमा निर्णय क्षमता बढाउँदै: डाटा वेयरहाउसिङले भर्खरको र पुरानो दुवै डाटाको लागि केन्द्रीकृत भण्डार प्रस्ताव गरेर राम्रो निर्णय लिने सुविधा दिन्छ। सटीक अन्तर्दृष्टिहरूको लागि डाटा गोदामहरूमा डाटा प्रशोधन गरेर, निर्णय-निर्माताहरूले जोखिमहरू मूल्याङ्कन गर्न, ग्राहकको चाहना बुझ्न, र सामान र सेवाहरू बढाउन सक्छन्।
- राम्रो व्यापार बुद्धि प्रदान गर्दै: डाटा भण्डारणले ठूलो कच्चा डाटा, जुन निश्चित रूपमा नियमित रूपमा सङ्कलन गरिन्छ, र अन्तरदृष्टि प्रदान गर्ने क्युरेट गरिएको डाटा बीचको खाडललाई कम गर्छ। तिनीहरूले संगठनको डेटा भण्डारणको लागि आधारको रूपमा कार्य गर्दछ, यसलाई यसको डेटाको बारेमा जटिल प्रश्नहरूको जवाफ दिन र प्रतिरक्षा व्यापार निर्णयहरू गर्न प्रतिक्रियाहरू प्रयोग गर्न सक्षम पार्दै।
डाटा वेयरहाउस को सीमाहरु
- डाटा लचिलोपनको कमी: जब डेटा गोदामहरू संरचित डेटा ह्यान्डल गर्नमा उत्कृष्ट हुन्छन्, अर्ध-संरचित र असंरचित डेटा ढाँचाहरू जस्तै लग एनालिटिक्स, स्ट्रिमिङ, र सोशल मिडिया डेटा तिनीहरूका लागि चुनौतीपूर्ण हुन सक्छ। यसले मेसिन लर्निङ र प्रयोगका केसहरूको लागि डाटा गोदामहरू सिफारिस गर्छ कृत्रिम बुद्धि गाह्रो।
- स्थापना र मर्मत गर्न महँगो: डाटा गोदामहरू स्थापना र मर्मत गर्न महँगो हुन सक्छ। यसबाहेक, डाटा गोदाम अक्सर स्थिर छैन; यो पुरानो हुन्छ र बारम्बार हेरचाह चाहिन्छ, जुन महँगो छ।
विशेषज्ञहरूले
- डाटा फेला पार्न, पुन: प्राप्त गर्न र क्वेरी गर्न सरल छ।
- जबसम्म डाटा पहिले नै सफा छ, SQL डाटा तयारी सरल छ।
विपक्ष
- तपाईं केवल एक विश्लेषण विक्रेता प्रयोग गर्न बाध्य छन्।
- असंरचित वा प्रवाहित डाटाको विश्लेषण र भण्डारण धेरै महँगो छ।
डाटा लेक के हो?
प्रत्येक प्रकारको डाटा प्रतिज्ञा गरिएको छ र डाटा लेकहरू द्वारा सम्भव बनाइएको छ। केन्द्रीय रूपमा अवस्थित र पढ्नको लागि उपलब्ध पहुँचयोग्य तरिकामा डाटा हुनु फाइदाजनक छ।
डाटा लेक एक केन्द्रीकृत, अत्यन्त अनुकूलनीय भण्डारण ठाउँ हो जहाँ संगठित र असंरचित डाटाको ठूलो मात्रा तिनीहरूको अप्रशोधित, अपरिवर्तित, र अनफर्म्याट फारमहरूमा राखिन्छ।
डेटा लेकले फ्ल्याट आर्किटेक्चर र डेटा भण्डारण गर्नको लागि यसको अप्रशोधित अवस्थामा भण्डारण गरिएका वस्तुहरू प्रयोग गर्दछ, डाटा गोदामहरूको विपरीत, जसले पहिले "सफा" गरिएको सम्बन्धगत डाटा बचत गर्दछ।
डाटा लेकहरू, डाटा गोदामहरूको विपरीत, जसलाई यस ढाँचामा डाटा ह्यान्डल गर्न गाह्रो हुन्छ, अनुकूलनीय, भरपर्दो र किफायती छन् र उद्यमहरूलाई असंरचित डाटाबाट परिष्कृत अन्तरदृष्टि प्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ।
डाटा लेकहरूमा, डाटा सङ्कलनको समयमा स्कीमा वा डाटा स्थापना गर्नुको सट्टा विश्लेषणात्मक उद्देश्यका लागि डाटा निकालिन्छ, लोड हुन्छ र रूपान्तरण गरिन्छ (ELT)।
IoT उपकरणहरूबाट धेरै डेटा प्रकारहरूको लागि प्रविधिहरू प्रयोग गर्दै, सामाजिक संजाल, र स्ट्रिमिङ डाटा, डाटा लेकहरूले मेसिन लर्निङ र भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणहरू सक्षम पार्छन्।
थप रूपमा, कच्चा डाटा प्रशोधन गर्न सक्ने डाटा वैज्ञानिकले डाटा लेक प्रयोग गर्न सक्दछन्। अर्कोतर्फ, एक डाटा गोदाम, व्यवसायहरू प्रयोग गर्न सजिलो छ। यो प्रयोगकर्ता प्रोफाइलको लागि उपयुक्त छ, भविष्यवाणी एनालिटिक्स, मेसिन लर्निङ, र अन्य कार्यहरू।
यद्यपि डाटा लेकहरूले डाटा गोदामहरूसँग धेरै समस्याहरूलाई सम्बोधन गर्दछ, तिनीहरूको डाटा गुणस्तर खराब छ र तिनीहरूको क्वेरी गति अपर्याप्त छ। थप रूपमा, यसले व्यापार प्रयोगकर्ताहरूलाई SQL क्वेरीहरू सञ्चालन गर्न अतिरिक्त उपकरणहरू लिन्छ। खराब संरचित भएको डाटा लेकले डाटा स्ट्यानेसनको समस्या अनुभव गर्न सक्छ।
डाटा लेक को लाभ
- मेसिन लर्निङ र डाटा साइंस एप्लिकेसन केसहरूको विस्तृत दायराको लागि समर्थन डाटा लेकहरूमा डाटा ह्यान्डल गर्न फरक मेसिन र गहिरो शिक्षा एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्न सजिलो छ किनकि डाटा खुला, कच्चा रूपमा राखिएको छ।
- डाटा लेकको बहुमुखी प्रतिभा, जसले तपाइँलाई कुनै पनि ढाँचा वा मिडियामा प्रिसेट स्कीमाको आवश्यकता बिना डाटा भण्डारण गर्न अनुमति दिन्छ, एक ठूलो फाइदा हो। भविष्यमा डाटा प्रयोगका केसहरूलाई समर्थन गर्न सकिन्छ, र डाटालाई यसको मौलिक अवस्थामा छोडियो भने थप डाटा विश्लेषण गर्न सकिन्छ।
- विभिन्न सन्दर्भहरूमा दुवै प्रकारका डाटा भण्डारण गर्नबाट बच्न, डाटा लेकहरूमा संरचित र असंरचित डाटा दुवै समावेश हुन सक्छ। विभिन्न प्रकारका संगठनात्मक डेटाको भण्डारणको लागि, तिनीहरूले एकल स्थान प्रस्ताव गर्छन्।
- परम्परागत डाटा गोदामहरूको तुलनामा, डाटा लेकहरू कम महँगो हुन्छन् किनभने तिनीहरू सस्तो वस्तु भण्डारणमा राख्नको लागि बनाइएका हुन्छन्, जस्तै वस्तु भण्डारण, जुन प्राय: भण्डारण गरिएको प्रति गिगाबाइट कम लागतको लागि तयार हुन्छ।
डाटा लेक को सीमाहरु
- डाटा एनालिटिक्स र बिजनेस इन्टेलिजेन्स प्रयोग केसहरू खराब स्कोर: डाटा लेकहरू असंगठित हुन सक्छ यदि तिनीहरू पर्याप्त रूपमा मर्मत नगरिएका छन्, जसले तिनीहरूलाई व्यापार बुद्धिमत्ता र विश्लेषणात्मक उपकरणहरूमा लिङ्क गर्न गाह्रो बनाउँछ। थप रूपमा, रिपोर्टिङ र एनालिटिक्सको लागि आवश्यक हुँदा केसहरू प्रयोग गरिन्छ, लगातारको कमी डाटा संरचनाहरू र ACID (परमाणविकता, स्थिरता, अलगाव, र स्थायित्व) लेनदेन समर्थनले सबोप्टिमल क्वेरी प्रदर्शनको नेतृत्व गर्न सक्छ।
- डाटा लेकको असंगतिले डाटाको निर्भरता र सुरक्षा लागू गर्न असम्भव बनाउँछ, जसले परिणाम दुवैको अभावमा हुन्छ। संवेदनशील डाटा प्रकारहरू पूरा गर्न उपयुक्त डाटा सुरक्षा र शासन स्तरहरू विकास गर्न गाह्रो हुन सक्छ, किनकि डाटा लेकहरूले कुनै पनि डाटा फारम ह्यान्डल गर्न सक्छ।
विशेषज्ञहरूले
- सबै प्रकारका डाटाका लागि सस्तो समाधानहरू।
- संगठित र अर्ध-संरचित डेटा ह्यान्डल गर्न सक्षम।
- जटिल डाटा प्रोसेसिङ र स्ट्रिमिङको लागि आदर्श।
विपक्ष
- अत्याधुनिक पाइपलाइन निर्माण गर्न आवश्यक छ।
- डाटालाई सोध्न योग्य हुन केही समय दिनुहोस्।
- डाटा निर्भरता र गुणस्तर ग्यारेन्टी गर्न समय लाग्छ।
डाटा लेकहाउस के हो?
"डेटा लेकहाउस" भनिने एउटा उपन्यास ठूलो-डेटा भण्डारण वास्तुकलाले डाटा लेक र डाटा गोदामहरूको सबैभन्दा ठूलो पक्षहरू संयोजन गर्दछ। तपाईंका सबै डाटा, चाहे संरचित, अर्ध-संरचित, वा असंरचित, उत्कृष्ट मेसिन लर्निङ, व्यवसायिक बुद्धिमत्ता, र स्ट्रिमिङ क्षमताहरूका साथ एकै ठाउँमा भण्डारण गर्न सकिन्छ डाटा लेकहाउसको लागि धन्यवाद।
सबै प्रकारका डाटा लेकहरू प्राय: डाटा लेकहाउसहरूको लागि सुरूवात बिन्दु हुन्; त्यस पछि, डाटा डेल्टा लेक ढाँचामा रूपान्तरण हुन्छ (एक खुला स्रोत भण्डारण तह जसले डाटा तालहरूमा विश्वसनीयता ल्याउँछ)।
डेल्टा तालहरू भएका डाटा तालहरूले परम्परागत डाटा गोदामहरूबाट ACID लेनदेन प्रक्रियाहरू सक्षम पार्छन्। संक्षेपमा, लेकहाउस प्रणालीले सस्तो भण्डारण प्रयोग गर्दछ जुन डेटा लेकहरू जस्तै, तिनीहरूको मौलिक रूपहरूमा ठूलो मात्रामा डेटा कायम राख्न।
स्टोरको शीर्षमा मेटाडेटा तह थप्दा डेटा संरचना पनि दिन्छ र डेटा गोदामहरूमा पाइने जस्तै डेटा व्यवस्थापन उपकरणहरूलाई सशक्त बनाउँछ।
यसले धेरै टोलीहरूलाई डेटा विज्ञान, मेसिन लर्निङ, र व्यापार बुद्धिमत्ता जस्ता विभिन्न पहलहरूको लागि एक प्रणाली मार्फत कम्पनीको सबै डेटा पहुँच गर्न सम्भव बनाउँछ।
डाटा लेकहाउसका फाइदाहरू
- वर्कलोडहरूको ठूलो दायराको लागि समर्थन: परिष्कृत विश्लेषणहरूको सुविधाको लागि, डाटा लेकहाउसहरूले प्रयोगकर्ताहरूलाई केही सबैभन्दा लोकप्रिय व्यापारिक खुफिया उपकरणहरू (टेबलाउ, पावरबीआई) मा प्रत्यक्ष पहुँच दिन्छ। थप रूपमा, डाटा वैज्ञानिकहरू र मेसिन लर्निङ इन्जिनियरहरूले डाटालाई सजिलैसँग प्रयोग गर्न सक्छन् किनभने डाटा लेकहाउसहरूले ओपन-डेटा ढाँचाहरू (जस्तै पर्क्वेट) सँगसँगै API र मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्कहरू, जस्तै पाइथन/आर प्रयोग गर्छन्।
- लागत-प्रभावकारिता: डाटा लेकहाउसहरूले डाटा लेकहरूको लागत-प्रभावी भण्डारण विशेषताहरू लागू गर्न सस्तो वस्तु भण्डारण समाधानहरू प्रयोग गर्दछ। एकल समाधान प्रस्ताव गरेर, डाटा लेकहाउसहरूले विभिन्न डाटा भण्डारण प्रणालीहरू प्रबन्ध गर्न सम्बन्धित खर्च र समयलाई पनि टाढा राख्छन्।
- डाटा लेकहाउस डिजाइनले स्किमा र डाटा अखण्डता सुनिश्चित गर्दछ, यसले प्रभावकारी डाटा सुरक्षा र शासन प्रणालीहरू निर्माण गर्न सजिलो बनाउँछ। को सहजता डाटा संस्करण, सुशासन र सुरक्षा।
- डाटा लेकहाउसहरूले एकल, बहुउद्देश्यीय डाटा भण्डारण प्लेटफर्म प्रस्ताव गर्दछ जसले सबै कम्पनी डाटा मागहरू समायोजन गर्न सक्छ, जसले डाटा डुप्लिकेशन कम गर्दछ। डाटा गोदाम र डाटा लेक दुवैको फाइदाका कारण अधिकांश व्यवसायहरूले हाइब्रिड समाधान छनौट गर्छन्। यो रणनीति, बीचमा, महँगो डाटा नक्कलको परिणाम हुन सक्छ।
- खुला ढाँचाहरूको समर्थन। खुला ढाँचाहरू फाइल प्रकारहरू हुन् जुन धेरै सफ्टवेयर अनुप्रयोगहरूद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ र जसका विशिष्टताहरू सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध छन्। रिपोर्टहरूका अनुसार, लेकहाउसहरू Apache Parquet र ORC (अप्टिमाइज्ड रो स्तम्भ) जस्ता साझा फाइल ढाँचाहरूमा डाटा भण्डारण गर्न सक्षम छन्।
डाटा लेकहाउसको सीमाहरू
डाटा लेकहाउसको सबैभन्दा ठूलो कमजोरी भनेको यो अझै पनि युवा र विकासशील प्रविधि हो। यो अनिश्चित छ कि यसले परिणामको रूपमा आफ्नो प्रतिबद्धताहरू पूरा गर्नेछ। डाटा लेकहाउसहरूले स्थापित बिग-डेटा भण्डारण प्रणालीहरूसँग प्रतिस्पर्धा गर्न सक्नु अघि, यसले वर्षौं लिन सक्छ।
यद्यपि, आधुनिक नवप्रवर्तन हुने दरलाई हेर्दा, फरक डाटा भण्डारण प्रणालीले अन्ततः यसलाई प्रतिस्थापन गर्दैन भने भन्न गाह्रो छ।
विशेषज्ञहरूले
- एउटा प्लेटफर्ममा सबै डेटा हुन्छ, जसको मतलब त्यहाँ राख्नको लागि कम होस्टनामहरू छन्।
- परमाणु, स्थिरता, अलगाव, र कठोरता अप्रभावित छन्।
- यो उल्लेखनीय रूपमा अधिक किफायती छ।
- एउटा प्लेटफर्ममा सबै डेटा हुन्छ, जसको मतलब त्यहाँ राख्नको लागि कम होस्टनामहरू छन्।
- व्यवस्थापन गर्न सरल, र कुनै पनि समस्या समाधान गर्न छिटो
- पाइपलाइन निर्माण गर्न सजिलो बनाउनुहोस्
विपक्ष
- सेटअप गर्न केही समय लाग्न सक्छ।
- यो धेरै जवान छ र स्थापित भण्डारण प्रणालीको रूपमा योग्य हुन धेरै टाढा छ।
डाटा वेयरहाउस बनाम डाटा लेक बनाम डाटा लेकहाउस
डाटा वेयरहाउसको कर्पोरेट इन्टेलिजेन्स, रिपोर्टिङ, र एनालिटिक्स एप्लिकेसनहरूमा लामो इतिहास छ र यो पहिलो ठूलो-डेटा भण्डारण प्रविधि हो।
डेटा गोदामहरू, अर्कोतर्फ, महँगो छन् र स्ट्रिमिङ डेटा जस्ता विविध र असंरचित डेटा ह्यान्डल गर्न समस्या छ। मेसिन लर्निङ र डाटा विज्ञान कार्यभारका लागि, डाटा लेकहरू सस्तो भण्डारणमा विविध रूपहरूमा कच्चा डाटा व्यवस्थापन गर्न विकास गरिएको थियो।
यद्यपि डाटा लेकहरू असंरचित डाटाका साथ प्रभावकारी छन्, तिनीहरूसँग डाटा गोदामहरूको ACID लेनदेन क्षमताहरूको अभाव छ, यसले डाटा स्थिरता र निर्भरताको ग्यारेन्टी गर्न चुनौतीपूर्ण बनाउँछ।
"डेटा लेकहाउस" भनेर चिनिने सबैभन्दा नयाँ डाटा भण्डारण वास्तुकलाले डाटा गोदामहरूको निर्भरता र स्थिरतालाई डाटा लेकहरूको किफायती र अनुकूलन क्षमतासँग जोड्दछ।
निष्कर्ष
निष्कर्षमा, स्क्र्याचबाट डाटा लेकहाउस निर्माण गर्न गाह्रो हुन सक्छ। यसबाहेक, तपाईं लगभग निश्चित रूपमा खुला डाटा लेकहाउस वास्तुकला सक्षम गर्न डिजाइन गरिएको प्लेटफर्म प्रयोग गर्नुहुनेछ।
तसर्थ, खरीद गर्नु अघि प्रत्येक प्लेटफर्मको धेरै सुविधाहरू र कार्यान्वयनहरूको जाँच गर्न सावधान हुनुहोस्। व्यवसायिक बुद्धिमत्ता र डाटा एनालिटिक्स प्रयोगका केसहरूमा ध्यान केन्द्रित गरी परिपक्व, संरचित डाटा समाधान खोज्ने कम्पनीहरूले डाटा गोदामलाई विचार गर्न सक्छन्।
यद्यपि, असंरचित डाटामा डाटा विज्ञान र मेसिन लर्निङका लागि पावर वर्कलोडको लागि स्केलेबल, किफायती ठूलो डाटा समाधान खोज्ने उद्यमहरूले डाटा लेकहरू विचार गर्नुपर्छ।
तपाईको व्यवसायलाई डेटा गोदाम र डेटा लेक टेक्नोलोजीहरूले प्रदान गर्न सक्ने भन्दा बढी डेटा चाहिन्छ वा तपाईको डेटामा परिष्कृत एनालिटिक्स र मेसिन लर्निंग सञ्चालनहरू एकीकृत गर्न समाधान खोज्दै हुनुहुन्छ भन्ने कुरालाई विचार गर्नुहोस्। ए डाटा लेकहाउस स्थिति मा एक समझदार विकल्प हो।
जवाफ छाड्नुस्