【FCon上海】与行业领袖共话AI大模型、数字化风控等前沿技术。 了解详情
写点什么

企业数据湖

收录了 企业数据湖 频道下的 50 篇内容

数据湖:下一代企业数据仓库
数据湖:下一代企业数据仓库

如果你的眼球只盯着像Snowflake这样的平台,可能会错过很多东西。

漫谈“数据湖”(下)
漫谈“数据湖”(下)

本文介绍数据湖特点、价值、架构及与其相关的概念。

AWS数据湖十年,云计算老大哥的磨刀之路
AWS 数据湖十年,云计算老大哥的磨刀之路

数据湖的作用在未来肯定越来越重要。

云原生数据湖101
云原生数据湖 101

云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量:一方面以低成本优势推动客户上云,另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命。

临床研究和医疗保健行业实现数据湖架构的机会和挑战
临床研究和医疗保健行业实现数据湖架构的机会和挑战

在医疗保健中实现数据湖架构的主要挑战是确保数据平台是从数据安全、隐私和防护方面考虑的整体架构,同时支持实时数据传输、收集、摄取和大规模集成。

构建企业现代化数据平台,从“智能湖仓”开始
构建企业现代化数据平台,从“智能湖仓”开始

从“智能湖仓”架构的技术演进,看现代化数据平台的发展方向。

Alluxio AI全新产品发布:无缝对接低成本对象存储AI训练解决方案
Alluxio AI 全新产品发布:无缝对接低成本对象存储 AI 训练解决方案

下一代解决方案显著加速端到端 ML工作流,模型训练提速高达20倍,模型服务提速高达10倍 , GPU 利用率实现2-4 倍提升。

通过 Amazon Athena 进行无服务器架构的大数据分析
通过 Amazon Athena 进行无服务器架构的大数据分析

互联网时代带来了数据量的海量增长

如何在不停机的情况下将大型数据仓库从 IBM Netezza 迁移到 Amazon Redshift 中(二)
如何在不停机的情况下将大型数据仓库从 IBM Netezza 迁移到 Amazon Redshift 中(二)

一家大型欧洲、中东和非洲 (EMEA) 公司最近决定将其本地 IBM Netezza 数据仓库迁移到 Amazon Redshift。

集成OpenLDAP与Kerberos实现统一认证(一):整合后台数据库
集成 OpenLDAP 与 Kerberos 实现统一认证(一):整合后台数据库

大数据平台/企业数据湖场景下,中心化的用户身份认证方案实践

集成OpenLDAP与Kerberos实现统一认证(二):基于SSSD同步LDAP账号
集成 OpenLDAP 与 Kerberos 实现统一认证(二):基于 SSSD 同步 LDAP 账号

大数据平台/企业数据湖场景下,中心化的用户身份认证方案实践

集成OpenLDAP与Kerberos实现统一认证(三):基于SASL/GSSAPI深度集成
集成 OpenLDAP 与 Kerberos 实现统一认证(三):基于 SASL/GSSAPI 深度集成

在大数据平台/企业数据湖场景下,中心化的用户身份认证方案实践

抽丝剥茧数据湖,5分钟厘清数据湖&数据仓库
抽丝剥茧数据湖,5 分钟厘清数据湖 & 数据仓库

本文来自华为云开发者社区

数据湖与数据仓库的新未来:阿里提出湖仓一体架构
数据湖与数据仓库的新未来:阿里提出湖仓一体架构

近几年,随着数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论始终不断。数据仓库和数据湖的区别到底是什么?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,在深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设之后,将对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体。

漫谈“数据湖”(上)
漫谈“数据湖”(上)

本文介绍数据湖特点、价值、架构及与其相关的概念。

企业选型必读:选择数据湖or数据仓库?
企业选型必读:选择数据湖 or 数据仓库?

今天,每秒都在生成 TB 和 PB 的数据,为这些海量数据集寻找存储解决方案至关重要。复杂的机器和技术现在收集了令人难以置信的广泛数据——每天超过 2.5 万亿字节!— 来自设备传感器、日志、用户、消费者和其他地方。数据存储并不像以前看起来那么简单。在管

数据仓库
数据湖
云端数智新引擎,腾讯云原生数据湖计算重磅发布
云端数智新引擎,腾讯云原生数据湖计算重磅发布

腾讯云发布云原生数据湖计算服务,协同腾讯云端数据湖体系,帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本,提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值,助力企业数字化决策。

【专栏 03】数据仓库、数据集市、数据湖,你的企业更适合哪种数据管理架构?
【专栏 03】数据仓库、数据集市、数据湖,你的企业更适合哪种数据管理架构?

建设企业级数据平台,首先需要了解企业数据,确认管理需求,并选择一个数据管理架构。那么面对纷繁复杂的数据来源,多元化的数据结构,以及他们的管理使用需求,企业数据平台建设该从何处入手呢?哪个数据管理架构适合自己的企业呢?

数据架构
数据湖火了,那数据仓库怎么办?
数据湖火了,那数据仓库怎么办?

生物本身就是算法,生命是不断处理数据的过程;意识与智能的分离;拥有大数据积累的外部环境将比我们自己更了解自己;

一起建数据湖吗?
一起建数据湖吗?

信息爆炸的时代,每个行业每天都在产生数以亿计的数据,海量数据的获取、整合及分析挖掘,展现出巨大的商业价值潜力。如何让数据产生价值。

企业数据湖专题_资料-InfoQ中文网