Различие DWH и Datalake, и с чего начать лучше?

Много слов сказано про Data Lakes, и многие берутся за построение именно озер данных. Прекрасная идея - все данные в любом виде пусть хранятся, пусть их будет много, и вот тогда мы всё проанализируем! Или нет?

Для чего нужны Data Lake, почему их построение часто заканчивается Data Swamp (болотом данных), и почему бизнесу приоритетнее строить DWH (структурированное хранилище данных).

Спикер: Андрей Путин, CEO KT.Team

0:00 Когда подходит концепция Data Lake – хранилище сырых (в исходном виде) данных предприятия
1:53 Когда подходит концепция DWH (Data Warehouse), структурированное хранение данных
3:26 Как Data Lake может превратиться в Data swamp (болото данных)

Задать вопрос по проекту: https://www.kt-team.ru/
Полезные ссылки:
А если все интеграции сделать через Kafka?
   • А если все интеграции сделать через K...  

Интеграции как индикатор качества вашей IT-архитектуры
   • Интеграции как индикатор качества ваш...  

#Андрей_Путин #Data_Lake #База_данных #Хранилище_данных #структурированное_хранилище #корпоративное_хранилище #хранение_информации #сырые_данные #анализ_данных #DWH #DWH_аналитика #Данные_DWH #CRM #CRM_системы #Слабая_связанность #интеграции #IT_интеграции #ИТ_контур #ИТархитектура #IT_контур #IT_архитектура #ит_монолит