Data Lakes влияют на современную платформу управления данными на всех уровнях. Организации могут получать более быстрые инсайты, экономить затраты, улучшать управление и повышать доступность самообслуживания данных. Data Lakes стали популярными, так как организации стремятся использовать мощь больших данных, машинного обучения и аналитики. Это большой централизованный репозиторий, который хранит все типы данных в их исходном формате, которые затем могут быть проанализированы и обработаны для извлечения ценных инсайтов...

Архитектура Data Lake: что не так с потоковыми обновлениями данных в Data Lake, как Apache Iceberg реализует эти операции и почему Upsolver решили улучшить этот формат Считается, что озеро данных (Data Lake) предлагают доступное и гибкое хранилище, позволяющее хранить данные любого типа. Однако, потоковая передача данных в больших масштабах вносит дополнительные сложности построения и эксплуатации таких хранилищ. В отличие от пакетной парадигмы обработки информации, при потоковой передаче изменений и большом объеме данных изменения должны эффективно фиксироваться практически в реальном времени...

Data lake — огромное хранилище, где данные хранятся в неупорядоченном и необработанном виде. Данные в Data lake можно сравнить с рыбой в озере, которая приплыла из реки. Вы не можете точно сказать, какая рыба в озере есть и где конкретно она находится. А чтобы ее приготовить (обработать данные), эту рыбу еще нужно поймать. Итак, Data lake принимает любые файлы и любых форматов, причем источник данных тоже не имеет значения. При этом могут приниматься данные из CRM- либо ERP-систем, а также банковских программ, продуктовых каталогов, датчиков, умных устройств и т...