Data Lakes und Data Lakehouses bieten einen zentralen Ablageort für die Verwaltung großer Datenmengen. Sie dienen als Grundlage für die Erfassung und Analyse strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten in ihrem nativen Format zur Langzeitspeicherung und zur Förderung von Erkenntnissen und Prognosen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses können sie Videos, Audiodaten, Protokolle, Texte, soziale Medien, Sensordaten und Dokumente verarbeiten, um Apps, Analysen und KI zu unterstützen. Sie können auch als Teil einer Data-Fabric-Architektur erstellt werden, um die richtigen Daten zur richtigen Zeit bereitzustellen, unabhängig davon, wo diese sich befinden.
Auf Hadoop basierende Data Lakes waren ein Versuch, diese neuen Workloads zu bewältigen, erforderten jedoch schwer zu findende Fähigkeiten für die Entwicklung von Anwendungen und die Verwaltung der Plattformen. Data Lakes werden größtenteils durch einen neuen Architekturansatz namens Data Lakehouse ergänzt.
So können Sie moderne Datenherausforderungen mit einer Lakehouse-Architektur bewältigen
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Mit einer modernen Datenarchitektur senken Sie die Kosten und die benötigte Zeit zur Gewinnung von Erkenntnissen und stärken das Vertrauen in die Daten, die für Anwendungen, Analysen und KI verwendet werden. Ermitteln Sie neue Muster und Trends, um Abläufe zu verbessern und neue Angebote bereitzustellen.
Greifen Sie auf vorhandene Data Lakes und Data Warehouses vor Ort oder in der Cloud zu und integrieren Sie sie in neue Daten, um Erkenntnisse und Chancen mit einem modernen Data Lakehouse- und Data Fabric-Ansatz zu nutzen.
Sorgen Sie für geschäftlichen Mehrwert und reduzieren Sie die Komplexität der Datenverwaltung. Fangen Sie klein an und skalieren Sie über verschiedene Anwendungsfälle und Bereitstellungen hinweg (Cloud, Hybrid und On-Premises).
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