Risorse Soluzioni di Data Warehouse
Articoli, Termini del glossario, Discussioni, e Rapporti per espandere la tua conoscenza su Soluzioni di Data Warehouse
Le pagine delle risorse sono progettate per offrirti una sezione trasversale delle informazioni che abbiamo su categorie specifiche. Troverai articoli dai nostri esperti, definizioni delle funzionalità, discussioni da utenti come te, e rapporti dai dati del settore.
Articoli Soluzioni di Data Warehouse
36+ Esempi e Applicazioni di Big Data nella Vita Reale
Man mano che le aziende razionalizzano le loro pratiche di gestione dei database, sempre più imprese si rivolgono ai big data per rendere operativi i loro risultati aziendali.
da Devin Pickell
Oltre 25 statistiche sui Data Warehouse che i team IT devono conoscere nel 2024
Nell'era odierna dei big data, avere una soluzione di archiviazione affidabile e strumenti analitici efficaci è essenziale.Mentre i database di base sono abili nell'organizzare le informazioni, un data warehouse offre sia capacità di archiviazione che potenti strumenti di analisi, permettendoti di elaborare e trasformare i dati in preziose intuizioni per il processo decisionale.Man mano che le aziende riconoscono sempre più l'importanza dei data warehouse, il mercato per queste soluzioni sta vivendo una rapida crescita. Investire in una soluzione di data warehouse può aiutare la tua organizzazione a rimanere competitiva nel panorama guidato dai dati.Abbiamo raccolto alcune statistiche per fornire ulteriori approfondimenti su questa crescita del settore e sulla necessità di tali soluzioni. Quindi, tuffiamoci dentro!
da Melanie Maggine
Introduzione alla nuova categoria di G2: Automazione del Data Warehouse
Il mercato del software per data warehouse è in forte espansione. Secondo un rapporto di Yellowbrick, si stima che la dimensione di questo mercato supererà i 30 miliardi di dollari entro il 2025.
da Preethica Furtado
8 Tecnologie Big Data in Ascesa
La tempesta mediatica attorno ai big data si è placata, ma le aziende stanno ancora cercando modi per sfruttare tutti questi dati.
da Devin Pickell
I 4 linguaggi di programmazione più importanti per i Big Data
I linguaggi di programmazione, proprio come le lingue parlate, hanno le loro strutture, formati e flussi unici.
da Devin Pickell
Cos'è un Data Lake e perché è essenziale per i Big Data?
Se sei una persona come me, apprezzi la struttura, l'ordine e la semplicità.
da Devin Pickell
Termini del glossario Soluzioni di Data Warehouse
Discussioni Soluzioni di Data Warehouse
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Domanda su: Amazon Redshift
Dovrei usare un data mart per uno strumento frontend che fa richieste su di esso?Avevamo strumenti di reportistica interna che venivano utilizzati per effettuare analisi sui dati e stavamo eseguendo le query direttamente su di essi. Ma se i data scientist stanno usando Redshift allo stesso tempo, potrebbe influire sul tempo di risposta degli strumenti.
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Ciao Mehdi
Puoi elaborare la tua domanda?
AWS Redshift è un servizio di DataBase/Data Warehouse, ideale per casi d'uso analitici.
Puoi memorizzare dati e interrogarli con una latenza molto bassa, supponendo di distribuire e ordinare i dati in modo ottimale e che Redshift sia multi-nodo.
Puoi usare SQLWorkbenchJ per interrogare i dati ed eseguire query ad hoc. Inoltre, puoi connettere Redshift a numerosi dashboard o strumenti di visualizzazione come: Tableau / Looker, ecc.
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Ciao Mehdi, puoi utilizzare il data mart con AWS per ottenere i dati da più canali simultaneamente. Ti suggerirei di usare Dbeaver, il data mart dovrebbe essere ideale per Redshift.
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Sì, puoi usarlo.
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Domanda su: Databricks Data Intelligence Platform
Quali sono le caratteristiche di Databricks?Quali sono le caratteristiche di Databricks?
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Supporta una grande quantità di dati con la capacità di scrivere codice in SQL, Spark, Python e R. Nel backend, memorizza i dati nel file parquet che comprime i dati in grande misura. È più facile eseguire il debug della pipeline ETL utilizzando i notebook rispetto alla pipeline ETL tradizionale creata utilizzando SSIS o Informatica. La migrazione dei dati o la pipeline ETL viene eseguita più velocemente rispetto ad altri ETL.
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Main features of Databricks are:
Compliance
End to end
Notification and logs
Jobs scheduler
Access control
Visualization
Run notebook as job
Integration
Interactive exploration
Secure deployment
Notebook workflows
Integrated identity management
Collaboration
Auditing
Dashboard
Databricks runtime
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Delta Lake
Lakehosue platform
Schema evolution
Data quarantine & Data Quality
Data Integration & Transformations
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Domanda su: Snowflake
Qual è il modo migliore per gestire la cattura dei dati di modifica in Snowflake?Poiché Snowflake non applica vincoli, quali sono le migliori pratiche per garantire carichi incrementali mantenendo l'integrità dei dati?
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Grazie e saluti,
Anita
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Do. It in the upstream source system using. Somethjng like aws DMS
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Se stai cercando di identificare quali cambiamenti avvengono nelle tabelle di Snowflake, puoi utilizzare i flussi di Snowflake poiché un flusso tiene traccia di inserimenti, aggiornamenti e cancellazioni e puoi avere diversi processi ELT per ciascun tipo.
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Thanks & Regards,
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Rapporti Soluzioni di Data Warehouse
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Rapporto G2: Grid® Report
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Rapporto G2: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Warehouse
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Rapporto G2: Momentum Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Warehouse
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Rapporto G2: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Warehouse
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