- 資料倉儲包括最新的資料結構、進階資料和報告列表，以及資料湖的優先級靈活性和控制能力。
- 混合型建築結合了湖泊和倉庫的平衡探索、IA/ML 和 BI 策略中的商業可行性分析。
- 雲端平台和 Lakehouse 模型在前沿，但政府、觀察者和整合者對資料的信心進行了批評。
- 在湖中選擇，倉庫或混合模型取決於組織的組織、使用和成本和累積限制。
資料倉儲和資料湖的整合已轉換為現代資料生態的主題。您還可以享受其他方面的好處：大型企業的資訊結構和結構的大量信息，以及更多分析的方向、更多的 IA 和更多的能源。結果是建築、成本、政府官員和使用 entremezclan como nunca 的情況。
參與資料倉儲的開發，並恢復資料湖的競爭性。這篇文章主要介紹了差異的描述、融合的要點、成本的影響、交涉、政府、IA/ML 和所有待辦事項，以及與數據平台的智慧組合，這些數據與您的數據共享博特拉。
資料倉儲、資料湖和湖屋：通用願景和元數據
資料倉儲是一個集中儲存庫，為資料結構和改進、優化諮詢、快速分析和報告工作做好準備。 Suele apoyarse en SQL, en esquemas bien definidos (estrella, copo de nieve) y en un fuerte control de calidad y gobierno del dato.這是“verdad única”，它為金融家、指導方針和歷史趨勢分析提供了信息。
資料湖，由一方提供，是一種以原始格式儲存資料的大儲存容量，罪孽冒犯了以前的情況。結構、半結構和無結構的支援：服務日誌、物聯網感測器事件、網頁連結、社交互動、JSON 檔案、AVRO、Parquet、圖像、音訊或視訊。閱讀模式的概念：首先要保護待辦事項，並且要建構必要的結構。
資料湖站激增是一種混合模型，將資料湖和資料倉儲的能力結合起來，並提供了一種管理能力。 Delta Lake 技術、Apache Hudi 或 Apache Iceberg、ACID 交易、版本控制、元升級管理和直接執行湖中的所有操作，允許使用 IA/ML 傳統 BI 運輸。 sobre el Mismo 儲存庫。
Para aterrizarlo, piensa en la Analogía de la cocina professional: los camiones (applicaciones transaccionales, ERPs, CRMs) descargan stuffes en el muelle (data Lake), donde todo llega mezclado y sinocces y y sinocas limpios、cortados 和 listos para usar en las recetas（通知和分析模型）。湖畔別墅系列是一個混合空間，可實現區域優化、減少改造和冗餘。
其他有趣的元素包括城市的資料湖、工業區的資料倉儲、住宅區的資料倉儲和城市智慧中心的湖畔別墅。 「智慧中心」集靈活性、升級性和實驗性於一體，管理和安全性，可以解決資料市場的問題。
資料倉儲與資料湖的基本差異
這是一個關於資料倉儲和資料湖的龐大資訊、資訊、結構和建議的解決方案。差異在於，在使用組合時，許多企業都需要明確說明。
Origen y tipos de datos
資料倉儲是關聯式資料的源泉，並且可以建構 ERP、CRM、交易資料基礎上的交易系統程式。與人類的工作和維度有關的工作，包括對各種事件、製造、發明或人類遞歸的建模過程。
資料湖承認實際資料的起源和資料格式，但它是一種關係中的必要條件。提供感測器串流、網頁點擊串流、駱駝註冊器、文件、多媒體內容或應用程式的內容。這包括理想的大數據項目、探索和數據科學。
結構、結構和過程
資料倉儲的主要特點是寫入模式：定義資料模型資訊。 ETL（提取、轉換和Carga）過程涉及資料、規範化、去規範化、驗證和調整，以實現穩定的狀態。 A cambio, las constellasposterioresson muy rápidas y predecibles.
En un data Lake Manda el schema-on-read：primero se ingiere y almacena el dato en bruto，y ya se estructurará cuando alguien lo vaya a Consultar。優先處理 ELT（提取、運輸和轉換），轉換產品需要使用 Spark、Presto 或類似技術，以最大程度敏捷地攝取。
湖區環境和條件靈活：允許將新的摩擦力融入其中，但不能管理目錄和日曆，在“數據沼澤”中進行退化，在湖中的潘塔諾索（Lago pantanoso del que es muy difícil extraer valor porque no se sabe qué） hay ni en qué。
數據品質和可靠性
資料倉儲的能力足以保證資料的一致性和可審計性。杜蘭特 EL ETL 可以消除重複、修正錯誤、修正錯誤、應用協商規則和驗證一致性。請考慮組織的「官方」資訊。
在資料湖中，如果應用程式控制了政府和政府的先前或後部機制，則可能會出現資料不一致、不完整或直接錯誤的情況。分析探索和機器學習是在各種背景下都可以接受的，但它可以為指導方向的監管提供信息，並且可以解決很多問題。
交集、成本和升級
現代資料倉儲（例如 Amazon Redshift、Google BigQuery 或 Snowflake）可以快速優化並諮詢完整的資料結構。使用本地的列式、參與式、索引和 BI 服務的複雜執行平面，報告和 OLAP 分析，以提高效率。
遺失的資料湖優先考慮了設備的能力和encima del Rendimiento bruto 的成本。 Aprovechan almacenamiento distribuido y barato, como S3, Azure Data Lake Storage o GCS, y desacoplan computo y almacenamiento.我們建議您對資料倉儲進行長期比較，以取得 TB 級的寶貴數據，並在大數據場景中獲得彈性補償。
成本方面的差異在於：資料倉儲的最佳化和升級結果是更多的，並且可以更好地解決問題，請諮詢 Sean Muy Eficientes。資料湖可以減少大量的計算成本，但無法對計算進行最佳化校正並諮詢一些資料問題。
使用情況和使用情況
資料倉儲主要用於分析交易、財務控制者和必要的資料檔案和易於解釋的 BI 設備。 Se trabaja con SQL、報告和關鍵績效指標 (KPI) 的說明、歷史系列和比較的說明。
資料湖主要負責資料科學和資料工程以及各種技術和框架（Spark、PySpark、Python、R 等）。可以實現 IA/ML 的完整資料結構、管道和模型的設計，以實現靈活性。
資料倉儲詳細資料：arquitectura、ventajas y uso en BI
現代資料倉儲不僅是大數據的基礎，也是分析歷史和支援決策的建築設計。 Suele 組織了單獨的攝取、資料模型和使用者部分的消費。
En arquitecturas de tres capas clásicas encontramos： una capa lower donde se reciben y transforman los datos procedentes de sistemas fuente；能夠組織和優化多維諮詢資料的中間 OLAP； y una capafper de herramients 優化多維諮詢資料的中間 OLAP； Finales.
這個資料模型的設計重複出現在 nieve 的星星中。 En el esquema estrella, una tabla de hechoscentral (ventas, siniestros, transacciones) se relaciona con tablas deDimensiones (cli？
聯合國資料倉儲的主要特點是快速諮詢、一致性和歷史視野。透過對資訊進行分析，可以檢測到大型廣場的贊助人、客戶、影響力和策略決策。
Herramientas como BI Studio（其他 BI 等效平台）可直接連接倉庫部分的模型和擴展儀表板，提供臨時和深入的分析。 Al estar los datos ya integrados, limpios y documentados, el foco pasa de “pelearse” con el dato aterpreter métricas y tomar Decisiones.
詳細的資料湖：結構、IA/ML 的靈活性和潛力
資料湖是一個重要的競爭者，它是組織中考慮潛在潛力的組織，必須在未來進行變革。這包括呼叫中心音訊檔案或物聯網設備流的作業系統詳細註冊資訊。
La informationación se almacena en su formatato nativo,organizada en zonas o capas lógicas (raw, curated, sandbox, etc.) and respaldada por un buen catálogo de Metadatatos.此目錄、本地化和編譯資料集均來自泰坦尼克號。與AWS Glue、Hive Metastore 或 Unity Catalog 相關的服務：允許註冊員在湖中、在維也納、在使用和使用方面進行操作。
水平升級實用程式的近似值：與重新設計的新容量吸收器的計算節點相關的所有操作。這是大數據專案、串流處理、機器學習分析探索和模型的理想選擇，是異質資料的營養。
罪惡禁運，自由，嚴懲紀律。在政府的罪孽規範中，最小的錯誤是資料重複，與罪孽背景不一致。設備技術終點主要是連結和準備洞察力，以及湖水的勇氣。
Conecta HUB 的整合和設計平台（類似 iPaaS 的解決方案）至關重要：促進 SaaS、本地和外部服務的多種應用程式的資料共享，並且允許使用其他管道準備後部使用，包括 la carga parcial hacia el 資料倉儲。
資料湖與資料倉儲：提案、成本、安全與敏捷
資料湖和資料倉儲之間的比較是一種常見的情況，但在實務上卻存在差異。方便修改主要內容：提案、結構、使用、成本、存取和保障。
En cuanto al propósito，倉庫以服務分析為中心，報告了談判方的穩定和使用。 El Objetivo es tener datos refinados listos para responder preguntas frecuentes y soportar indicadores clave.在坎比奧湖中，探索、實驗和捕獲大量信息的潛力，但在我們的克拉羅中不存在。
Sobre la estructura，el 倉庫 almacena 單獨資料處理和連貫性，mientras que el 湖承認 cualquier cosa en bruto。兩者的區別在於：倉庫是消費者的“住宅”，湖泊是“阿爾馬森”，未來的服務是需要累積的。
在成本方面，湖區的整體結果是資訊豐富，倉庫設施更加直接和有效率。許多組織選擇了一種混合風格：保護湖中的一切，並在倉庫中對美國的房地產進行反覆分析。
如果您有可用的設備，湖區將與您的技術、倉庫和倉庫一起使用，您可以靈活地進行分析和執行。修改倉庫要求和管理要求； añadir nuevos 資料集 al Lake es tan sencillo como configurar una nueva ingesta。
在安全性和控制方面，資料倉儲參與了歷史事件。該技術是十年來演進的數據的技術，是滿足觀眾需求、角色分離和規範的要求。大數據的生態系統可以減少日間的差距，並且可以頻繁地儲存在海洋倉庫中，以提供法規和特殊資訊。
將資料倉儲和資料湖整合到 BI 策略中
值得一提的是，資料湖和資料倉儲是資料混合架構的特別部分。從此，我們就可以實現資訊生活的具體功能。
我們習慣性地使用資料湖來處理資料並完成公司資料的歷史記錄。待辦事項：詳細事件、日誌、文件、半結構資料、系統度量等。 進行簡單的操作、禮儀和區域組織，以及資料和分析設備科學的配置。
這是一個與資料倉儲相關的資料的部分，它具有談判、精煉和資料倉儲的勇氣。 El proceso puede seguir un patrón ELT（Primero al Lake、luego se Transforman y Suben Al Warehouse）或 ETL（Transformar y Cargar Directamente cuando el caso de uso lo exige）。結果是一個非常緊湊的數據，但報告的內容很糟糕。
這是雙重許可，結合靈活性和控制：湖吸收所有摩擦中的待辦事項，並在倉庫中執行操作以逃避官方決策。 BI Studio 是一個連接儲存儀表板和執行器的倉庫，也是存取模型和實現分析探索的資料科學平台。
La clave está en diseñar bien los pipelines y la sincronización entre ambos mundos。Conecta HUB整合解決方案可協助您自動擷取 Salesforce、NetSuite、ServiceNow 中的應用程式或電子商務平台、資料、以及定期或即時的倉庫資訊表中的所有食品批評者。
資料湖、倉庫與湖屋：現代雲端的影響
Snowflake、Databricks 或 Google BigQuery 等雲端平台的顛覆在傳統資料領域和歷史上都引起了人們的關注。解決方案允許在不合理的情況下進行資料結構、半結構和非結構設計，以及逐步升級的獨立形式和計算。
例如，Databricks 是資料湖和大數據處理的初始參考，也是Lakehouse概念的演進。 Delta Lake 技術涉及 ACID 事務、版本控制、元資料管理和安全管理的執行。與 Unity Catalog 相關的元素可用於支援 SQL、Spark 工作負載以及 LakehouseIQ 探索，以幫助民主化的 IA 持續存取和存取自然語言中的資訊。
Snowflake 重新定義了現代資料倉儲，並推動了「資料雲」的願景，承認資料結構、半結構和無結構，整合了冰山格式和串流媒體能力、表格和中間模型文件分析。在距離終點站「湖屋」不遠的地方，我們將進行一些實踐，以實現湖泊和湖泊的功能。
BigQuery 和 Redshift Spectrum 允許諮詢資料倉儲格式和外部資料湖，以及可能的組合方案以及諮詢資料和資料庫的能力。 Todo ello sobre arquitecturas que separan almacenamiento y computo yallowen crecer or reducir recursos bajodemanda.
該技術趨於一致，不會消除應用程式碎片問題。 Mientras ERP、CRM、金融機構、票務系統和行銷平台可獨立生產數據，並可實現不可預見的整合整合能力，並提供一致的管理和保證Canalizaciones se mantienen operativas a medida que crecen las fuentes。
Gobierno del dato、calidad y observabilidad：la base de la confianza
獨立使用資料湖、資料倉儲或 Lakehouse，這些元素與資料的機密性是不可預見的。 Sin confianza、las integraciones pierden sentido、los informes se discuten en lugar de usar 和 las iniciativas de Iageneran más dudas que respuestas。
政府官員對政治、角色、目錄、目錄和控制資訊進行了定義，這些資訊可理解、可透過獨立存取來存取和保護。 En un 倉庫 esto suele estar bastante maduro;需要重新調整目錄、敏感度分類和使用規則。
La observabilidad de datos añade una capa de Monitorización active sobre pipelines, tablas y métricas clave de calidad.檢測異常現象的頻率、數量、分佈和一致性，並在報告中的錯誤數據中使用預先的設備。應用程式具有歷史性和可配置性，平台以最小的速度減少了資料的「時間」。
如果您想了解更多信息，請快速了解相關資訊、模型或儀表闆對事件的影響，並優先考慮對標準的校正。 Da igual que el dato resida en unWarehouse, un Lake or un Lakehouse: si laorganización no percibe estabilidad y transparencia, el proyecto de datos se resiente.
電力戰略：湖泊、倉庫或馬杜雷斯混合模型
沒有任何事情能夠影響企業的發展，也不會直接影響建築設計。不，這不是數位新創企業，而是跨國集團，致力於滿足監管機構的緊急監管要求。
各種動態組織、新產品實驗中心、資料湖和資料湖的重要優先順序。新 SaaS 資料快速獲取的靈活性、公告平台、社交功能或允許使用的原型案例的靈活性，使資料的更新模型更加頻繁。
隨著逐步升級，需要整合報告、規範和預測方向，這將有助於徹底改造資料倉儲。這是衡量標準的優先順序、條件的調整和交易與週期之間的比較。
馬杜拉斯的組織結構包括湖邊小屋、湖邊資料結構和倉庫共存的哈西亞建築，它們是協調的形式和政府整合的場所。食品創新與先進模式； el almacén，決定批評一天一天。
在所有場景中，沒有任何因素會導致魯斯塔椎體的脊椎整合。這是一個強大的海洋平台，可以幫助您長期、不完整地完成海水淡化和實際交易過程。
結合資料倉儲和資料湖的整合、Lakehouse 和資料雲的支援、配置和靈活的配置、控制、成本和決策速度，以實現平衡。進入這一領域，我們將與政府聯繫起來，觀察和整合允許設計的建築，而不是單獨的阿爾馬塞內數據，中國在一個積極的體內進行衝動決策，創新和競爭。
