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.
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.
- 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.
جادوی یک خانه دریاچه داده را تجربه کنید
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.
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.
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 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.
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؟
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.
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.
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
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؟
،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.
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.
این یک روش بسیار مقرون به صرفه برای گسترش تلاش‌های تحلیلی است زیرا هزینه ذخیره‌سازی داده‌ها کم است.