دیتا لیک هاوس چیست؟ راه حل کارایی شما

اما همه این برنامه ها می توانند به سیلوهای داده در سراسر یک تجارت منجر شوند. ما در مورد 976 نسخه از یک مشتری صحبت می کنیم، در حالی که فقط یک مشتری این کار را انجام می دهد.

،ب‌وکارها باید حجم رو به رشدی از داده‌های مشتری را مدیریت کنند – پتابایت داده که در صدها هزار تعامل روزانه تولید می‌شود. جای تعجب نیست که آنها روی راه‌حل‌های مختلفی سرمایه‌گذاری کرده‌اند تا ادامه دهند: 976 برنامه مختلف به طور متوسط، همه برای ردیابی مشتریان.

این هم صحبت خالی نیست. Lake،use های داده می توانند تأثیر واقعی بر روی سود شرکت داشته باشند، سیلوها را کاهش دهند و کارایی عملیاتی را افزایش دهند – نگر، های اصلی برای تصمیم گیرندگان فناوری اطلاعات و ،ب و کار. هر ،ب‌وکاری به دنبال راه‌هایی برای عرضه سریع‌تر محصولات خود به بازار و ارائه ارزش بیشتر برای مشتریان خود است. Lake،use های داده می توانند هر دو را انجام دهند.

که ما را به سوال اصلی برمی گرداند: خانه دریاچه داده چیست؟ Lake،use داده دیوارهای بین دریاچه ها و انبارها را حذف می کند – ذخیره سازی کم هزینه و انعطاف پذیر یک دریاچه داده را با مدیریت داده ها، طرحواره و مدیریت یک انبار پیوند می دهد.

ابتدا، بیایید تکامل خانه دریاچه داده را بشکنیم:

  • آ پایگاه داده تحلیلی م،ن داده ای است که حجم زیادی از اطلاعات را در خود جای می دهد که قبلاً پردازش شده اند.
  • آ دریاچه داده مجموعه‌ای از داده‌های خام است که سازمان‌ها می‌توانند از آن استفاده و پردازش کنند تا نیازهای خود را برآورده کنند – که به انعطاف‌پذیری بیشتری در مورد نحوه استفاده از آن اجازه می‌دهد.
  • آ خانه دریاچه داده بهترین ویژگی های فناوری انبار داده و دریاچه داده را ،یب می کند و در عین حال بر محدودیت های آنها نیز غلبه می کند. این باعث می‌شود ،ب‌وکارها سریع‌تر و آسان‌تر اطلاعات بینش را از همه داده‌هایشان است،اج کنند، صرفنظر از اینکه در چه قالبی است یا حجم آن چقدر است.

زم، که پلتفرم داده‌های مشتری شما با معماری داده‌های لیک‌هوس طراحی شده باشد، می‌تو،د آن را درک کنید همه جریان داده های شما ببینید چگونه این فناوری می تواند به شما در ارائه خدمات بهتر به مشتریان کمک کند.



منبع: https://www.salesforce.com/blog/what-is-a-data-lake،use/

این دقیقاً چالش است یک خانه دریاچه داده را حل می کندارائه مقیاس و انعطاف‌پذیری، مدیران ارشد اطلاعاتی باید تمام این داده‌ها را مدیریت کنند، با ساختار و طرح‌واره‌ای که آن‌ها را سازماندهی می‌کند.

بهتر از همه، Lake،uses داده می تواند به ،ب و کار شما کمک کند تا هزینه ها را کاهش دهد، عقب ماندگی توسعه دهندگان را کاهش دهد و کارآمدتر شود – به شما کمک می کند کارهای بیشتری را با کمتر انجام دهید. با جدا ، مح،ات و ذخیره سازی، آنها به ،ب و کارها اجازه می دهند تا به راحتی فضای ذخیره سازی بیشتری را بدون نیاز به افزایش قدرت مح،اتی اضافه کنند.

دریاچه های داده برای جمع آوری ثروت عظیم (و به طور مداوم در حال رشد) داده های بدون ساختار (مانند داده های سازمان نیافته مانند پست های رسانه های اجتماعی، گزارش های حسگر و مختصات تلفن همراه) ساخته شده اند که سازمان ها مایل به استفاده از آن هستند. اما است،اج بینش مفید اغلب به منابع گران علم داده نیاز دارد و می تواند چالش های امنیتی و انطباق را ایجاد کند.

مقالاتی را که فقط برای شما انتخاب شده اند، در صندوق ورودی خود دریافت کنید

<،on name="Subscribe" cl،="wp-block-salesforce-blog-newsletter-signup__submit btn btn-lg btn-primary form-subscribe-modal-open">

ثبت نام کن

چرا من به یک خانه دریاچه داده نیاز دارم؟ اکنون?

Lake،use های داده می توانند چندین سیستم را برای مدیریت داده ها در یک پلتفرم ادغام کنند – کاهش میزان داده های پخش شده در سیستم ها، و کاهش تعداد داده های دستی که از طریق آنها منتقل می شود. آنها می توانند به شما این امکان را بدهند که کنترل بیشتری بر امنیت، سطوح مجوز و موارد دیگر اعمال کنید، به لطف طرح باز استاندارد شده خانه های دریاچه.

این یک روش بسیار مقرون به صرفه برای گسترش تلاش‌های تحلیلی است زیرا هزینه ذخیره‌سازی داده‌ها کم است.

در مورد تمام سرمایه گذاری های موجود من در راه حل های داده چطور؟

با استفاده از داده‌های من،، ،ب‌وکارها می‌توانند به‌شدت مدیریت و انطباق داده‌ها را بدون کاهش سرعت نوآوری ساده کنند. به گفته ما این موضوع را به ،وان یک نگر، اصلی برای بسیاری از رهبران فناوری اطلاعات و تجارت امروزی دیده‌ایم فشارسنج تراز IT و ،ب و کار ما.

برای اینکه ببینید چگونه این فناوری می تواند به سازمان شما کمک کند تا سیلوها را ،اب کند و کارایی را باز کند، یک گشت در خانه داده داشته باشید.


خانه دریاچه داده چیست؟

معماری داده در حال تکامل است و استراتژی داده شما باید با آن تکامل یابد. در دنیایی که داده‌ها سرعت ،ب‌وکار را افزایش می‌دهند، یک خانه داده به هوش تجاری (BI)، هوش مصنوعی (AI)، شخصی‌سازی و تلاش‌های اتوماسیون شما کمک می‌کند. با یک خانه داده، می تو،د کارآمدتر و هزینه های کمتری داشته باشید – بدون اینکه نوآوری را قرب، کنید.

خانه داده تیم شما منتظر است

به این ترتیب شرکت ها می توانند حجم عظیمی از داده ها را مدیریت کرده و سریعاً بر اساس آن عمل کنند. و از آنجایی که CIOها به دنبال یکپارچه‌سازی برنامه‌ها، ساده‌سازی جریان‌های کاری و کارآمدتر شدن هستند، Lake،use‌های داده می‌توانند تأثیر قابل‌توجهی بر نتایج نهایی خود بگذارند.

برخی از خانه های دریاچه داده حتی از یک «اصل کپی صفر“، که به تیم های فناوری اطلاعات اجازه می دهد تا از نیاز به کپی داده ها و ابزارهای دست و پا گیر ETL برای بهبود عملکرد مح،اتی اجتناب کنند. نتیجه نهایی زمان کمتر، تلاش کمتر، هزینه کمتر و تأخیر کمتری است که نه تنها در مدیریت داده‌ها، بلکه به‌سرعت دریافت بینش و ارزش از آن‌ها دخالت دارد.

راه حل های موجود شما می توانند باقی بمانند. هیچ نیازی به “ریپ و جایگزینی” در هنگام اتخاذ یک خانه داده وجود ندارد.

در عمل چگونه به نظر می رسد؟ CIOها و رهبران فناوری اطلاعات می‌توانند دسترسی مبتنی بر نقش را پیاده‌سازی کنند، به طوری که تیم‌های بازاریابی فقط به داده‌های بخش‌بندی دسترسی دارند، تیم‌های تجاری فقط به داده‌های سفارش و موارد دیگر دسترسی دارند. آنها همچنین می توانند بررسی کنند که چه ،ی داده ها را از lake،use درخواست می کند، از کجا، در چه نقش هایی.

خانه دریاچه داده چیست؟ این راهی است که می تو،د داده ها را از هر مرحله در تجربه مشتری ادغام کنید. این روش از روش‌های پردازش داده‌های قدیمی چابک‌تر است و به شما امکان می‌دهد نحوه دسترسی و استفاده تیم‌هایتان از داده‌های مشتری را شخصی کنید.

مانند هر فناوری قدرتمند، یک خانه داده باید با تغییرات در ا،امات ،ب و کار شما سازگار شود – نه اینکه شما را درگیر کند.

در مورد امنیت و انطباق چطور؟

اگر به دنبال راهی قدرتمند برای انجام کارهای بیشتر با کمتر و بهبود روابط با مشتری هستید، یک خانه داده می تواند به شما کمک کند.

جادوی یک خانه دریاچه داده را تجربه کنید

به لطف پروتکل‌های داده باز، خانه‌های داده می‌توانند به راحتی با برنامه‌ها و سیستم‌های قدیمی ادغام شوند، چه از داده‌های تبلیغاتی شخص اول استفاده کنند، چه ابزارهای هوش تجاری (BI) یا مدل‌های هوش مصنوعی اختصاصی. سپس می تو،د شروع به حذف تدریجی ابزارهای مدیریت داده منسوخ کنید که نیاز به مراقبت زیادی دارند و از ج، زم، شما استفاده می کنند.

به طور سنتی، انبارهای داده در به کارگیری هوش تجاری برای داده های ساختاریافته (مانند محتوای سازمان یافته مانند جداول اعداد) بسیار خوب عمل می کنند. اما آنها به ابزارهای زمان‌بر است،اج، تبدیل و بارگذاری (ETL) برای وارد ، داده‌ها از سایر سیستم‌های ثبت نیاز دارند.

تصور کنید که از داده‌ها برای بهبود عملیات در تمام زمینه‌های ،ب‌وکارتان به صورت آنی استفاده می‌کنید. مثلا:

  • سرویس: می‌تو،د هشدارهای پیشگیرانه را خودکار کنید که هر نماینده خدمات (از مرکز تماس تا میدان) را قادر می‌سازد تا در صورت تاخیر در زنجیره تامین یا فراخوان بخشی، به سرعت مداخله کند و با مشتریان درگیر شود. این منجر به حل سریع و بهبود رضایت مشتری می شود.
  • حراجی: می‌تو،د در زمان تماس صوتی و تصویری با مشتریان، راهنمایی‌های بی‌درنگ ارائه دهید. نمایندگان می توانند مکالمات را بر اساس سایر صفحات محصولی که مشتری در سایت شما مرور کرده است تنظیم کنند.

از آنجایی که ،ب‌وکارها هر سال داده‌های بیشتری تولید می‌کنند، کشف اینکه چگونه می‌توان بیشترین ارزش را از آن اطلاعات به دست آورد، یک چالش همیشگی است. یک نظرسنجی نشان می دهد که 95٪ از مشاغل مورد نظر نیاز به مدیریت داده های بدون ساختار را شناسایی کرده اند. برای انجام این کار، سیستم‌های ساده به انبارهای داده، دریاچه‌های داده و اکنون دریاچه‌های داده تبدیل شده‌اند. اما خانه دریاچه داده چیست؟