CUSTOMER DATA LAKE
Un data lake è un repository centralizzato che permette di archiviare tutti i dati strutturati e non di qualsiasi fonte, qualsiasi dimensione, qualsiasi velocità, qualsiasi struttura.
Come Vengono Utilizzati Ad Oggi I Data Lake?
Un Data Lake ad oggi viene inteso come un contenitore per più raccolte di dati diversi che coesistono in un’unica posizione conveniente. Oggi, i data lake sono formalmente inclusi nei dati aziendali e nelle strategie di analisi. Le organizzazioni riconoscono che il termine data lake si riferisce solo a una parte dell’ecosistema aziendale, che include:
- Sistemi Sorgente
- Conduttore Di Ingestione
- Tecnologie Di Integrazione
- Tecnologie Di Elaborazione Dati
- Banche Dati
- Livelli Di Accesso Ai Dati
Per essere una piattaforma di business intelligence completa che genera un elevato valore aziendale, un data lake richiede integrazione, pulizia, gestione dei metadati e governance. Le organizzazioni leader stanno ora adottando questo approccio olistico alla gestione dei data lake. Di conseguenza, possono utilizzare l’analisi per correlare dati diversi provenienti da fonti diverse in strutture diverse. Ciò significa informazioni più complete a cui l’azienda può fare appello quando prende decisioni.
Massimizzare Il Valore Dei Tuoi Dati:
Mettendo in comune i dati aziendali in un data lake, ci sono maggiori opportunità di recuperare i propri investimenti tecnologici e ottenere un valore reale dai dati. Avere un data lake faciliterà la rapida integrazione di metriche aggiuntive ai modelli statistici. Il data lake può anche alimentare un data warehouse tradizionale, oppure può caricare dati dal warehouse per eseguire un “mashup” con dati non strutturati e non relazionali. Infine, il posto del data lake nell’organizzazione dei dati è potenzialmente enorme. Grazie alla capacità di conservare tutti i dati storici, di eseguire modelli statistici complessi, di integrare fonti di dati e di migliorare il data warehouse, un’azienda può innovare continuamente e massimizzare il valore aziendale generato dai propri dati.
Big Data Analytics vs Web Analytics
- Archiviazione Dati In Formato Nativo
- Scalabilità
- Versatilità
- Possibilità Di Avere Dati Non Strutturati
- Supporta Non Solo SQL Ma Più Linguaggi
- Analisi Avanzate Di Machine Learning