Data Lake Architecture Titelbild

Data Lake Architecture

Designing the Data Lake and Avoiding the Garbage Dump

 Reinhören
Dieses Angebot sichern 0,00 € - kostenlos hören
Angebot endet am 30.04.2025 um 23:59 Uhr. Es gelten die Audible Nutzungsbedingungen des Angebots.
Prime Logo Bist du Amazon Prime-Mitglied?
Audible 60 Tage kostenlos testen
Aktiviere das befristete Angebot, mit der Option, monatlich flexibel zu pausieren oder zu kündigen.
Nach 3 Monaten bekommst du eine vielfältige Auswahl an Hörbüchern, Kinderhörspielen und Original Podcasts für 9,95 € pro Monat.
Wähle monatlich einen Titel aus dem Gesamtkatalog und behalte ihn.
Aktiviere das kostenlose Probeabo mit der Option, monatlich flexibel zu pausieren oder zu kündigen.
Nach dem Probemonat bekommst du eine vielfältige Auswahl an Hörbüchern, Kinderhörspielen und Original Podcasts für 9,95 € pro Monat.
Wähle monatlich einen Titel aus dem Gesamtkatalog und behalte ihn.

Data Lake Architecture

Von: Bill Inmon
Gesprochen von: Mark Shumka
Dieses Angebot sichern 0,00 € - kostenlos hören

9,95 € pro Monat nach 3 Monaten. Angebot endet am 30.04.2025 um 23:59 Uhr. Monatlich kündbar.

9,95 € pro Monat nach 30 Tagen. Monatlich kündbar.

Für 7,95 € kaufen

Für 7,95 € kaufen

Jetzt kaufen
Kauf durchführen mit: Zahlungsmittel endet auf
Zahlungsmittel wechseln
Bei Abschluss deiner Bestellung erklärst du dich mit unseren AGB einverstanden. Bitte lese auch unsere Datenschutzerklärung und unsere Erklärungen zu Cookies und zu Internetwerbung.
Abbrechen

Über diesen Titel

Organizations invest incredible amounts of time and money in obtaining and then storing big data in stores called data lakes. But how many of these organizations can actually get the data back out in a useable form? Very few can turn a data lake into an information gold mine. Most wind up with garbage dumps.

Data Lake Architecture will explain how to build a useful data lake where data scientists and data analysts can solve business challenges and identify new business opportunities. Learn how to structure data lakes as well as analog, application, and text-based data ponds to provide maximum business value. Understand the role of the raw data pond and when to use an archival data pond. Leverage the four key ingredients for data lake success: metadata, integration mapping, context, and metaprocess.

Bill Inmon opened our eyes to the architecture and benefits of a data warehouse, and now he takes us to the next level of data lake architecture.

©2016 Bill Inmon (P)2016 Technics Publications, LLC Data Science Informatik

Das sagen andere Hörer zu Data Lake Architecture

Nur Nutzer, die den Titel gehört haben, können Rezensionen abgeben.
Gesamt
  • 3 out of 5 stars
  • 5 Sterne
    1
  • 4 Sterne
    1
  • 3 Sterne
    1
  • 2 Sterne
    0
  • 1 Stern
    1
Sprecher
  • 4.5 out of 5 stars
  • 5 Sterne
    2
  • 4 Sterne
    1
  • 3 Sterne
    0
  • 2 Sterne
    0
  • 1 Stern
    0
Geschichte
  • 3.5 out of 5 stars
  • 5 Sterne
    0
  • 4 Sterne
    2
  • 3 Sterne
    1
  • 2 Sterne
    0
  • 1 Stern
    0

Rezensionen - mit Klick auf einen der beiden Reiter können Sie die Quelle der Rezensionen bestimmen.

Audible-Rezensionen

Amazon Rezensionen
Es gibt noch keine Rezensionen