Logical Data Lake: polifunzionale e decentralizzato per l'analisi dei dati

Come costruire un Data Lake polifunzionale e decentralizzato
per l'analisi dei dati?

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Andrea Zinno
Andrea Zinno Data Evangelist Denodo
Paolo Crivelli
Paolo Crivelli Regional Technical Sales Director Denodo

Storicamente il data lake viene strutturato come una piattaforma centralizzata di archiviazione dei dati al fine di consentire l'analisi e la gestione di grandi quantitativi di dati, per esempio da parte dei data scientist, e per ridurre i costi di archiviazione.

Al giorno d'oggi, avere successo con questo metodo di lavoro orientato su una repository di dati centralizzata, è reso più problematico dall'esplosione del big data, dalle nuove regole sulla privacy dei dati e dalle restrizioni intra-dipartimentali. In questo webinar discuteremo del perché i data lake multifunzionali e decentralizzati sono il futuro dell'analisi dei dati.

Partecipa a questa sessione per imparare:

- Le restrizioni del data lake fisico monofunzionale;

- Come costruire un Logical Datalake multifunzionale per i business users aziendali;

- I casi d'uso più recenti che rendono necessari un data lake multifunzionale e decentralizzato;

What's Next?

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