Основные преимущества архитектуры Data Lakehouse для хранения данных

[subornaakter40]

Поддерживает несколько механизмов обработки запросов! таких как Apache Spark! Presto и SQL! для эффективной обработки.
Обеспечивает выполнение запросов с малой задержкой для аналитики в реальном времени.
Подключается к таким языкам программирования! как Python! R и Scala! для рабочих нагрузок AI/ML.
5. Уровень потребления — предоставление данных конечным пользователям
Последний уровень делает данные доступными для бизнес-аналитики! аналитики и приложений искусственного интеллекта/машинного обучения.

Поддерживает панели мониторинга бизнес-аналитики! такие как Power BI! Tableau и Looker.
Обеспечивает прогностическую список телефонных номеров аналитику и машинное обучение за счет интеграции с фреймворками машинного обучения.
Обеспечивает самостоятельный доступ для аналитиков! специалистов по работе с данными и бизнес-пользователей.
Архитектура Lakehouse со слоями данных

Благодаря интеграции этих пяти уровней архитектура хранилища данных обеспечивает эффективный! масштабируемый и хорошо управляемый подход к современному управлению данными.

Архитектура Data Lakehouse превосходит традиционные хранилища данных и озера! устраняя их ограничения. Вот почему она становится предпочтительным выбором для предприятий:

1. Сильное управление и безопасность — данные! которым можно доверять
Встроенные средства контроля доступа! шифрования и соответствия (GDPR! HIPAA! SOC 2).
Отслеживание происхождения данных для прозрачности и аудита.
Обеспечивает целостность данных! уменьшая количество ошибок и несоответствий.
2. Масштабируемость и экономичность — храните больше! платите меньше
Использует недорогое облачное хранилище объектов! сохраняя при этом высокую производительность.