데이터 레이크

핵심 요약 대부분의 데이터 레이크 아키텍처 연구자들은 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾으려 합니다. 데이터 늪을 만들지 않고 분석 및 AI 가치를 얻는 방법은 무엇일까요? 현대적인 데이터 레이크는 단순히 저장 및 컴퓨팅 기능만을 제공하는 것이 아닙니다. 성숙한 솔루션에는 메타데이터 관리, 보안 및 거버넌스가 포함됩니다. (Microsoft) 클라우드 아키텍처는 데이터와 거버넌스 및 카탈로그를 점점 더 통합하고 있습니다. […]

최근 제가 생각해 온 것을 공유해 드리겠습니다. 데이터 레이크를 거대한 저장소에서 합성된 데이터 제품의 활성 기반으로 이해하는 것으로의 전환입니다. 이는 조직의 실제 데이터 활용 방식을 변화시키고 있는 변화입니다. 제 동료 하리차루안은 최근 데이터 제품의 기본 토대에 대한 좋은 블로그 글을 썼습니다. 데이터 […]

대부분의 조직은 데이터가 부족한 경우가 드물지만, 데이터 리더들은 "페타바이트급 데이터를 관리하면서도 정확한 인사이트를 얻는 데 시간이 많이 걸린다"고 말하는 것을 자주 듣습니다. 대부분의 데이터 팀은 데이터가 부족한 것이 아니라, 신뢰할 수 있고 재사용 가능한 결과물이 부족합니다. 그 징후는 곳곳에 있습니다. 높은 비용, 느린 프로세스, 부정확한 인사이트, 중복된 작업, 그리고 복잡한 대시보드가 ​​그 예입니다. 큐레이션되지 않은 […]

데이터 레이크와 최신 데이터 플랫폼은 통합된 중앙 저장소에서 구조화되지 않은, 반구조화된, 구조화된 데이터 세트의 방대한 양을 수집, 처리 및 저장할 수 있는 기능을 약속합니다. 그러나 프로젝트와 팀에 명확한 목표와 포괄적인 구현 계획이 없는 시나리오에서는 투자가 곧 매우 값비싼 프로젝트 실패로 이어질 수 있습니다. 이 블로그에서는 […]