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Data Lake Future of Analytics Powerpoint-Präsentationsfolien

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Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien:

Diese vollständige Präsentation enthält PPT-Folien zu einer Vielzahl von Themen, die die Kernbereiche Ihrer Geschäftsanforderungen hervorheben. Es verfügt über professionell gestaltete Vorlagen mit relevanten Grafiken und themenbezogenen Inhalten. Dieses Präsentationsdeck hat insgesamt 75 Folien. Erhalten Sie Zugriff auf die anpassbaren Vorlagen. Unsere Designer haben zu Ihrer Bequemlichkeit bearbeitbare Vorlagen erstellt. Sie können die Farbe, den Text und die Schriftgröße nach Ihren Wünschen bearbeiten. Sie können den Inhalt bei Bedarf hinzufügen oder löschen. Sie sind nur einen Klick von dieser fertigen Präsentation entfernt. Klicken Sie jetzt auf den Download-Button.

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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation

Folie 1 : Diese Folie zeigt den Titel, z. B. „Data Lake Future of Analytics“, und Ihren Firmennamen an.
Folie 2 : Diese Folie präsentiert die Tagesordnung.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis.
Folie 4 : Diese Folie zeigt auch das Inhaltsverzeichnis.
Folie 5 : Diese Folie zeigt Titel für sieben Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 6 : Diese Folie gibt einen Überblick darüber, wie Data Lake ist und wie es maschinelles Lernen, Analysen, Datenbewegungen vor Ort und Datenbewegungen in Echtzeit speichert.
Folie 7 : Diese Folie stellt die Hauptmerkmale von Data Lakes dar, wie z. B. die Möglichkeit, strukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern usw.
Folie 8 : Diese Folie zeigt die Schlüsselkonzepte von Data Lake, einschließlich Datenaufnahme, Datenexploration, Datenherkunft, Datenspeicherung, Datenprüfung usw.
Folie 9 : Diese Folie stellt die Schlüsselkonzepte von Data Lake dar, wie Datenspeicherung, Datenverwaltung, Datensicherheit, Datenqualität, Datenherkunft usw.
Folie 10 : Diese Folie zeigt die Hauptkomponenten der Data Lake-Architektur, wie Metadaten, Rechenleistung, Format und Speicherung, sowie die Aufgabe jeder Komponente.
Folie 11 : Diese Folie beschreibt die wesentlichen Elemente der Data Lake- und Analyselösung, einschließlich Datenbewegung, Analyse, maschinelles Lernen usw.
Folie 12 : Diese Folie stellt die Funktionsweise der Data Lakes dar, einschließlich der Art und Weise, wie verschiedene Arten von Daten an einem zentralen Ort gespeichert werden usw.
Folie 13 : Diese Folie zeigt Titel für drei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 14 : Diese Folie stellt die Data Lake-Grundlagenelemente wie Data Lake-Bereitstellung, Datenerfassungsquellen, Zielzonen usw. dar.
Folie 15 : Diese Folie beschreibt den Prozess des Aufbaus von Data Lakes, indem definiert wird, wie optimierte Datensätze aus Rohdatendateien usw. erstellt werden.
Folie 16 : Diese Folie stellt das Data-Lake-Building-Team und seine Rollen und Verantwortlichkeiten dar, einschließlich Chief Analytics Officer, Datenanalyst usw.
Folie 17 : Diese Folie zeigt Titel für fünf Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 18 : Diese Folie stellt dar, warum Unternehmen Data Lakes basierend auf ihren Funktionen verwenden sollten, einschließlich geschäftlicher Agilität, vorteilhafter Prognosen usw.
Folie 19 : Diese Folie beschreibt den Wert eines Data Lake, einschließlich verbesserter Kundeninteraktionen usw.
Folie 20 : Diese Folie zeigt den Zweck des Data Lake im Unternehmen, z. B. vorteilhaft für Time-to-Market-Analysen, IT-gesteuerte Geschäftsprozesse usw.
Folie 21 : Diese Folie zeigt die Vorteile des Data Lake, einschließlich kostengünstiger Skalierbarkeit und Flexibilität, Sammlung mehrerer Inhaltsquellen usw.
Folie 22 : Diese Folie zeigt die wichtigsten Hinweise, die helfen sollen, Organisationen zu verstehen, wenn sie einen Data Lake für kritische Geschäftsinformationen unterhalten müssen.
Folie 23 : Diese Folie zeigt Titel für zwei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 24 : Diese Folie stellt die Architektur des Data Lake dar, indem seine drei Hauptkomponenten wie Quellen, Datenverarbeitungsschicht und Ziele definiert werden.
Folie 25 : Diese Folie beschreibt die Architekturebenen des Data Lake wie Aufnahme, Destillation, Verarbeitung usw.
Folie 26 : Diese Folie zeigt Titel für drei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 27 : Diese Folie zeigt die Data Lakes in der AWS-Architektur über die Data Lake-Konsole und die Data Lake-Befehlszeilenschnittstelle (CLI).
Folie 28 : Diese Folie stellt die Data Lakes in der Hadoop-Architektur dar, indem sie Details zu Quellen, Aufnahmeebene, Unified-Operations-Ebene usw. behandelt.
Folie 29 : Diese Folie beschreibt die Data Lakes in der Azure-Architektur, indem sie Details zur Datenerfassung, Erfassungsebene usw. behandelt.
Folie 30 : Diese Folie zeigt Titel für drei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 31 : Diese Folie beschreibt den Cloud-basierten Data Lake, wie diese Data Lakes die Herausforderungen von lokalen Data Lakes eliminieren können und skalierbar und kostengünstig sind.
Folie 32 : Diese Folie zeigt die Herausforderungen von Cloud Data Lakes wie Datensicherheit, Datenüberflutung, lokales Data Warehouse und Data Governance.
Folie 33 : Diese Folie zeigt die Funktionsweise des Cloud Data Lake und wie verschiedene Mitarbeiter des Unternehmens Informationen aus dem zentralisierten Datenspeicher extrahieren.
Folie 34 : Diese Folie zeigt Titel für drei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 35 : Diese Folie zeigt die Risiken der Verwendung von Data Lake, wie z. B. das höhere Risiko bei der Erstellung von Data Lakes, Speicher- und Rechenkosten usw.
Folie 36 : Diese Folie zeigt die Herausforderungen von Data Lakes wie hohe Kosten, verwaltete Schwierigkeiten, lange Amortisierungszeit usw.
Folie 37 : Diese Folie beschreibt, wie Data Lakehouse Data Lake-Herausforderungen durch Transaktionsspeicherschicht, vergleichbare Datenstrukturen usw. löst.
Folie 38 : Diese Folie zeigt Titel für zwei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 39 : Diese Folie zeigt die Strategien zur Vermeidung des Datensumpfs im Data Lake durch Datenintegrität, einen umfassenden Plan usw.
Folie 40 : Diese Folie zeigt, wie Sie einen Datensumpf in einem Data Lake vermeiden können, indem Sie die Checkliste mit Fragen definieren.
Folie 41 : Diese Folie zeigt Titel für zwei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 42 : Diese Folie zeigt den On-Premise Data Lake, wie diese bereitgestellt werden und einschließlich seiner Herausforderungen wie Platz, Einrichtung, Kosten usw.
Folie 43 : Diese Folie stellt die Bereitstellung von Data Lakes in der Cloud und den Prozentsatz der Anhänger von Cloud Computing, Data Warehousing und Spark dar.
Folie 44 : Diese Folie zeigt Titel für vier Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 45 : Diese Folie stellt die Best Practices für die Data Lake-Implementierung dar, einschließlich Unterstützung für native Datentypen usw.
Folie 46 : Diese Folie zeigt die Phasen der Data Lake-Implementierung, wie z. B. das Sammeln von Rohdaten, die Umgebung für Data Science usw.
Folie 47 : Diese Folie stellt die Reifestadien des Data Lake dar, einschließlich der Handhabung und Aufnahme von Daten in großem Maßstab, dem Aufbau der analytischen Muskulatur usw.
Folie 48 : Diese Folie stellt das Data Lake-Dateispeichersystem dar, das auf den fünf Vs von Big Data wie Volumen, Geschwindigkeit, Wert, Wahrhaftigkeit und Vielfalt usw. basiert.
Folie 49 : Diese Folie zeigt Titel für zwei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 50 : Diese Folie stellt die Data-Lake-Tools und -Anbieter dar, und die Tools werden basierend auf Speicher, Datenformat, Berechnung usw. kategorisiert.
Folie 51 : Diese Folie stellt die führenden Data-Lake-Anbieter wie AWS, Oracle, Google, Cloudera, Microsoft und Snowflake und die von ihnen angebotenen Dienste dar.
Folie 52 : Diese Folie zeigt Titel für zwei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 53 : Diese Folie zeigt die Anwendungsfälle von Data Lakes wie Data-in-Place-Analysen, Modelltraining für maschinelles Lernen und Archivierung und Speicherung historischer Daten.
Folie 54 : Diese Folie repräsentiert die Anwendung von Data Lakes in der Medien- und Unterhaltungsindustrie, Telekommunikationsbranche und Finanzdienstleistungen.
Folie 55 : Diese Folie zeigt Titel für drei Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 56 : Diese Folie zeigt den Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse anhand von Merkmalen wie Daten, Schema, Preis, Leistung usw.
Folie 57 : Diese Folie stellt den Vergleich zwischen Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse dar, basierend auf dem Zeitraum und den Komponenten von beiden usw.
Folie 58 : Diese Folie stellt einen Vergleich zwischen Data Lakes, Data Lake Houses und Data Warehouses dar, basierend auf Faktoren wie Datentyp, Kosten usw.
Folie 59 : Diese Folie zeigt den Titel für das Thema, das als nächstes in der Vorlage behandelt werden soll.
Folie 60 : Diese Folie beschreibt den 30-60-90-Tage-Plan für den Data Lake, indem sie die Aufgaben behandelt, die in jedem Intervall von 30 Tagen ausgeführt werden.
Folie 61 : Diese Folie zeigt den Titel für das Thema, das als nächstes in der Vorlage behandelt werden soll.
Folie 62 : Diese Folie stellt den Fahrplan für die Data Lake-Implementierung dar und wie Informationen nach und nach gespeichert, bereinigt und den Benutzern präsentiert werden sollten.
Folie 63 : Diese Folie zeigt den Titel für das Thema, das als nächstes in der Vorlage behandelt werden soll.
Folie 64 : Diese Folie stellt das Dashboard für Data Lake-Berichte dar, indem sie die Gesamtzahl der Benutzer, die Gesamtgröße des Lake, die Größe der vertrauenswürdigen Zone usw. abdeckt.
Folie 65 : Dies ist die Symbolfolie.
Folie 66 : Diese Folie enthält Titel für zusätzliche Folien.
Folie 67 : Diese Folie zeigt monatliche Verkaufsliniendiagramme für verschiedene Produkte. Die Diagramme sind mit Excel verknüpft.
Folie 68 : Diese Folie zeigt Verkaufsbalkendiagramme für verschiedene Produkte. Die Diagramme sind mit Excel verknüpft.
Folie 69 : Diese Folie zeigt Posts für frühere Erfahrungen von Kunden.
Folie 70 : Diese Folie hebt den Vergleich von Produkten basierend auf Auswahlen hervor.
Folie 71 : Diese Folie zeigt ein Puzzle zum Anzeigen von Unternehmenselementen.
Folie 72 : Diese Folie zeigt die Finanzdaten des Unternehmens.
Folie 73 : Diese Folie zeigt einen linearen Prozess.
Folie 74 : Diese Folie zeigt Venn.
Folie 75 : Dies ist eine Dankesfolie und enthält Kontaktdaten des Unternehmens wie Büroadresse, Telefonnummer usw.

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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