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Slides de apresentação do Data Lake Future of Analytics em Powerpoint

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Características destes slides de apresentação do PowerPoint:

Esta apresentação completa tem slides PPT em uma ampla gama de tópicos, destacando as principais áreas de suas necessidades de negócios. Ele possui modelos projetados profissionalmente com recursos visuais relevantes e conteúdo direcionado ao assunto. Este deck de apresentação tem um total de setenta e cinco slides. Obtenha acesso aos modelos personalizáveis. Nossos designers criaram modelos editáveis para sua conveniência. Você pode editar a cor, o texto e o tamanho da fonte conforme sua necessidade. Você pode adicionar ou excluir o conteúdo, se necessário. Você está a apenas um clique de distância para ter esta apresentação pronta. Clique no botão de download agora.

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Conteúdo desta apresentação em PowerPoint

Slide 1 : Este slide exibe o título, ou seja, 'Data Lake Future of Analytics' e o nome da sua empresa.
Slide 2 : Este slide apresenta a agenda.
Slide 3 : Este slide apresenta o índice.
Slide 4 : Este slide também mostra o índice.
Slide 5 : Este slide mostra o título de sete tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 6 : Este slide representa a visão geral do data lake e como ele armazena aprendizado de máquina, análise, movimentação de dados no local, movimentação de dados em tempo real.
Slide 7 : Este slide representa os principais recursos dos data lakes, como a capacidade de armazenar dados estruturados e não estruturados, etc.
Slide 8 : Este slide descreve os principais conceitos de data lake, incluindo ingestão de dados, exploração de dados, linhagem de dados, armazenamento de dados, auditoria de dados, etc.
Slide 9 : Este slide representa os principais conceitos de data lake, como armazenamento de dados, governança de dados, segurança de dados, qualidade de dados, linhagem de dados, etc.
Slide 10 : Este slide descreve os principais componentes da arquitetura do data lake, como metadados, computação, formato e armazenamento, e a tarefa de cada componente.
Slide 11 : Este slide descreve os elementos essenciais do data lake e da solução de análise, incluindo movimentação de dados, análise, aprendizado de máquina etc.
Slide 12 : Este slide representa o funcionamento dos data lakes, incluindo como os diferentes tipos de dados são armazenados em um local centralizado, etc.
Slide 13 : Este slide mostra o título de três tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 14 : Este slide representa os elementos básicos do data lake, como provisionamento do data lake, fontes de ingestão de dados, zonas de destino etc.
Slide 15 : Este slide descreve o processo de construção de data lakes definindo como conjuntos de dados otimizados são criados a partir de arquivos de dados brutos, etc.
Slide 16 : Este slide representa a equipe de construção de data lake e suas funções e responsabilidades, incluindo diretor de análise, analista de dados etc.
Slide 17 : Este slide mostra o título de cinco tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 18 : Este slide representa por que as organizações devem usar data lakes com base em seus recursos, incluindo agilidade de negócios, previsões benéficas, etc.
Slide 19 : Este slide descreve o valor de um data lake, incluindo interações aprimoradas com o cliente, etc.
Slide 20 : Este slide descreve o propósito do data lake nos negócios, como benéfico para análises de tempo de lançamento no mercado, processos de negócios orientados por TI etc.
Slide 21 : Este slide mostra os benefícios do data lake, incluindo escalabilidade e flexibilidade de baixo custo, coleta de várias fontes de conteúdo etc.
Slide 22 : Este slide mostra os principais indicadores para ajudar a entender as organizações se elas precisam manter um data lake para informações críticas de negócios.
Slide 23 : Este slide mostra o título de dois tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 24 : Este slide representa a arquitetura do data lake definindo seus três componentes principais, como origens, camada de processamento de dados e destinos.
Slide 25 : Este slide descreve as camadas de arquitetura do data lake, como ingestão, destilação, processamento, etc.
Slide 26 : Este slide mostra o título de três tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 27 : Este slide descreve os data lakes na arquitetura da AWS por meio do console do data lake e da interface de linha de comando (CLI) do data lake.
Slide 28 : Este slide representa os data lakes na arquitetura Hadoop, cobrindo detalhes de fontes, nível de ingestão, nível de operações unificadas, etc.
Slide 29 : Este slide descreve os data lakes na arquitetura do Azure, abordando detalhes de coleta de dados, camada de ingestão, etc.
Slide 30 : Este slide mostra o título de três tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 31 : Este slide descreve o data lake baseado em nuvem, como esses data lakes podem eliminar os desafios do data lake no local e são escaláveis e econômicos.
Slide 32 : Este slide mostra os desafios do data lake na nuvem, como segurança de dados, pântano de dados, data warehouse local e governança de dados.
Slide 33 : Este slide representa o funcionamento do data lake na nuvem e como diferentes funcionários da empresa extraem informações do repositório de dados centralizado.
Slide 34 : Este slide mostra o título de três tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 35 : Este slide mostra os riscos do uso do data lake, como o maior risco envolvido na construção do data lake, despesas de armazenamento e computação, etc.
Slide 36 : Este slide mostra os desafios dos data lakes, como alto custo, dificuldade gerenciada, longo tempo de retorno, etc.
Slide 37 : Este slide descreve como o data lakehouse resolve os desafios do data lake por meio da camada de armazenamento transacional, estruturas de dados comparáveis etc.
Slide 38 : Este slide mostra o título de dois tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 39 : Este slide descreve as estratégias para evitar o pântano de dados no data lake por meio da integridade dos dados, de um plano abrangente etc.
Slide 40 : Este slide mostra como evitar um pântano de dados em um data lake definindo a lista de verificação de perguntas.
Slide 41 : Este slide mostra o título de dois tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 42 : Este slide mostra o data lake local, como eles são implantados e incluindo seus desafios, como espaço, configuração, custo etc.
Slide 43 : Este slide representa a implantação de data lakes na nuvem e a porcentagem de crentes em computação em nuvem, data warehousing e spark.
Slide 44 : Este slide mostra o título de quatro tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 45 : Este slide representa as melhores práticas para a implementação do data lake, incluindo suporte para tipos de dados nativos, etc.
Slide 46 : Este slide mostra os estágios da implementação do data lake, como a coleta de dados brutos, ambiente para ciência de dados, etc.
Slide 47 : Este slide representa os estágios de maturidade do data lake, incluindo manipulação e ingestão de dados em escala, construção do músculo analítico, etc.
Slide 48 : Este slide representa o sistema de armazenamento de arquivos do data lake baseado nos cinco Vs do big data, como volume, velocidade, valor, veracidade e variedade, etc.
Slide 49 : Este slide mostra o título de dois tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 50 : Este slide representa as ferramentas e provedores de data lake, e as ferramentas são categorizadas com base em armazenamento, formato de dados, computação etc.
Slide 51 : Este slide representa os principais fornecedores de data lake como AWS, Oracle, Google, Cloudera, Microsoft e Snowflake e os serviços que eles fornecem.
Slide 52 : Este slide mostra o título de dois tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 53 : Este slide mostra os casos de uso de data lakes, como análise de dados no local, treinamento de modelo de aprendizado de máquina e armazenamento de dados históricos e de arquivamento.
Slide 54 : Este slide representa a aplicação de data lakes nos setores de mídia e entretenimento, setor de telecomunicações e serviços financeiros.
Slide 55 : Este slide mostra o título de três tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 56 : Este slide mostra a diferença entre um data lake e um data warehouse com base em características como dados, esquema, preço, desempenho etc.
Slide 57 : Este slide representa a comparação entre data warehouse, data lake e data lakehouse com base no período e componentes de ambos, etc.
Slide 58 : Este slide representa uma comparação entre data lakes, data lake houses e data warehouses com base em fatores como tipo de dados, custo, etc.
Slide 59 : Este slide descreve o título do tópico que será abordado a seguir no modelo.
Slide 60 : Este slide descreve o plano de 30-60-90 dias para o data lake, abordando as tarefas que serão executadas em cada intervalo de 30 dias.
Slide 61 : Este slide mostra o título do tópico que será abordado a seguir no modelo.
Slide 62 : Este slide representa o roteiro para a implementação do data lake e como as informações devem ser armazenadas, limpas e apresentadas gradualmente aos usuários.
Slide 63 : Este slide mostra o título do tópico que será abordado a seguir no modelo.
Slide 64 : Este slide representa o painel de relatórios do data lake, abrangendo o número total de usuários, tamanho total do lago, tamanho da zona confiável etc.
Slide 65 : Este é o slide dos ícones.
Slide 66 : Este slide apresenta o título para slides adicionais.
Slide 67 : Este slide apresenta gráficos de linhas de vendas mensais para diferentes produtos. Os gráficos estão vinculados ao Excel.
Slide 68 : Este slide apresenta gráficos de barras de vendas para diferentes produtos. Os gráficos estão vinculados ao Excel.
Slide 69 : Este slide mostra postagens de experiências anteriores de clientes.
Slide 70 : Este slide destaca a comparação de produtos com base em seleções.
Slide 71 : Este slide mostra o quebra-cabeça para exibir elementos da empresa.
Slide 72 : Este slide mostra as finanças da empresa.
Slide 73 : Este slide apresenta o processo linear.
Slide 74 : Este slide mostra Venn.
Slide 75 : Este é o slide de agradecimento e contém detalhes de contato da empresa, como endereço do escritório, número de telefone etc.

FAQs

The main features of a data lake include the ability to store both structured and unstructured data, as well as providing features such as data ingestion, exploration, storage, auditing, governance, security, quality, and lineage.

The primary components of data lake architecture include metadata, compute, format and storage. Each component is responsible for specific tasks within the architecture.

Organizations should use data lakes because of their many benefits, including low-cost scalability and flexibility, improved customer interactions, and time-to-market analytics. Data lakes are also beneficial for IT-driven business processes.

The risks and challenges associated with data lakes include higher risks involved in data lake construction, storage and computing expenses, high cost, managed difficulty, long time-to-value, and the potential for a data swamp.

The best practices for implementing a data lake include supporting native data types, collecting raw data, creating an environment for data science, and ensuring data quality, governance, and security. The stages of data lake implementation include handling and ingesting data at scale, building the analytical muscle, and achieving self-service analytics.

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