Сейчас все вокруг твердят про пользу big data. В итоге бизнес пытается работать с масштабными базами данных, но сталкивается с проблемой — все данные разнородные и неструктурированные, перед загрузкой в базы их нужно долго обрабатывать. В итоге работа с big data оказывается слишком сложной и дорогой, а часть данных теряется, хотя могла бы принести пользу в будущем. Помочь с этим могут data lake — озера данных, которые помогают быстро и недорого работать с большими объемами неструктурированных данных...

Как и почему архитектура озера данных часто не оправдывает своих ожиданий. И как лучшее управление помогает смягчить такие проблемы. Если вы специалист по данным, вы, вероятно, знакомы с архитектурой озера данных. Озеро данных может хранить большие объемы необработанных и неструктурированных данных. Таким образом, оно предлагает как гибкость, так и масштабируемость. Тем не менее, если с данными не работать, то озеро данных может быстро превратиться в «болото данных», что усложнит извлечение какой-либо пользы из огромного объема данных...