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可擴展性資料湖可以水平擴展容納大量數據而不會顯著降低效能。資料類型多樣支援文字圖像影片等多種資料類型適合大數據應用程式。什麼是資料倉儲定義資料倉儲是專門為儲存經過處理以進行分析和報告的結構化資料而設計的集中式儲存庫。

資料倉儲針對查詢效能進

行了最佳化通常用於商業智慧和分析。特點寫入模式與資料湖不同資料倉儲使用寫入模式方法這表示資料在儲存之前必須進行清理轉換和結構化。這確保了用於分析的高品質數據。效能優化資料倉儲旨在高效處理複雜的查詢和分析使其成為報告和決策的理想選擇。

結構化資料它們主要儲

存結構化數據這些數據被組織成表和列以便於分析。資料湖和資料倉儲之間的主要區別資料結構資料湖以原始形式儲存結構化和非結構化資料。資料倉儲專注於已清理和組織的結構化資料。數據處理資料湖採用讀取模式方法實現更大的靈活性和更快的資料攝取。

資料倉儲採用寫入時模式

方法要求在儲存之前進行資料轉換。目的和用例資料湖非常適合大數據應用機器學習和探索性資料分析。它們允許數據科學家不受限制地試驗各種數據類型。資料倉儲最適合商業智慧報告和歷史資料分析。它們為決策提供可靠高品質的數據。

成本和可擴展性資料湖

通常對於儲存大量資料更具成本效益因為它們使用商用硬體和開源技術。資料倉儲由於需要高效能硬體和專門的資料處理軟體因此往往更昂貴。何時使用資料湖使用案例大數據分析處理來自不同來源的大量資料的組織可以從資料湖的靈活性中受益。

機器學習與人工智慧

資料湖對於需要存取原始資料來訓練模型和進行實驗的資料科學家來說是理想的選擇。探索性資料分析當目 美國手機號碼列表  標是發現非結構化資料中的模式時資料湖提供了必要的實驗環境。好處靈活性資料湖可讓您儲存任何類型的數據無需預先定義模式從而實現快速資料攝取。

成本效益它們為儲存

大型資料集提供了經濟高效的解決方案特別是在使用基於雲端的平台時。何時使用資料倉儲使用案例商業 007 厘米  智慧專注於報告和分析的組織可以利用資料倉儲中的結構化資料來獲得見解。歷史資料分析資料倉儲非常適合分析歷史趨勢並根據結構化資料產生報告。

合規性和報告需要遵

守監管要求的公司可以從資料倉儲中組織有序的高品質資料中受益。好處效能資料倉儲針對複雜查詢 購買廣告庫 和報告進行了最佳化確保快速存取高品質資料。資料品質透過寫入模式方法資料倉儲可以維持高水準的資料完整性和品質。

資料湖和資料倉儲的

集成混合方法許多組織採用整合資料湖和資料倉儲的混合方法。這使得企業能夠利用每個解決方案的優勢從而有效地儲存和分析資料。資料湖到資料倉儲的管道在將相關資料傳輸到資料倉儲進行結構化分析之前組織通常使用資料湖作為原始資料的暫存區域。

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