Ressources Solutions de stockage de données
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Les pages de ressources sont conçues pour vous donner une vue d'ensemble des informations que nous avons sur des catégories spécifiques. Vous trouverez articles de nos expertsetdéfinitions de fonctionnalitésetdiscussions d'utilisateurs comme vousetrapports basés sur des données sectorielles.
Articles Solutions de stockage de données
36+ Big Data Examples and Applications In Real Life
As companies rationalize their database management practices, more firms turn to big data to operationalize their business outcomes.
par Devin Pickell
25+ Data Warehouse Statistics IT Teams Need to Know in 2024
In today's era of big data, having a reliable storage solution and effective analytical tools is essential.While basic databases are adept at organizing information, a data warehouse offers both storage capabilities and powerful analysis tools, enabling you to process and transform data into valuable insights for decision-making.As businesses increasingly recognize the importance of data warehouses, the market for these solutions is experiencing rapid growth. Investing in a data warehouse solution can help your organization remain competitive in the data-driven landscape.We've compiled some statistics to provide further insights into this industry growth and the necessity for such solutions. So, let's dive in!
par Melanie Maggine
Introducing G2’s Latest Category: Data Warehouse Automation
The data warehouse software market is booming. According to a report by Yellowbrick, it is estimated that the size of this market will be over $30 billion by 2025.
par Preethica Furtado
8 Big Data Technologies On the Rise
The media storm surrounding big data has calmed, but businesses are still searching for ways to harness all this data.
par Devin Pickell
The 4 Most Important Big Data Programming Languages
Programming languages, just like spoken languages, have their own unique structures, formats, and flows.
par Devin Pickell
What Is a Data Lake and Why Is It Essential for Big Data?
If you’re someone like me, you enjoy structure, neatness, and simplicity.
par Devin Pickell
Termes du glossaire Solutions de stockage de données
Discussions Solutions de stockage de données
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Question sur : Amazon Redshift
Should I use with a data mart for a frontend tool that make request on it ?We had an internal reporting tools that were used to make analysis on the data and we were running the query directly on it. But if the data scientists are using Redshift at the same time, it could affect the tools response time.
AWS Redshift est un service de base de données/entrepôt de données, qui est idéal pour les cas d'utilisation analytique.
Vous pouvez stocker des données et interroger à très faible latence, en supposant que vous distribuez et triez les données de manière optimale et que le Redshift est multi-nœuds.
Vous pouvez utiliser SQLWorkbenchJ pour interroger les données et exécuter des requêtes ad hoc. De plus, vous pouvez connecter Redshift à de nombreux tableaux de bord ou outils de visualisation comme : Tableau / Looker, etc.
Salut Mehdi, Vous pouvez utiliser le data mart avec AWS pour obtenir les données de plusieurs canaux simultanément. Je suggérerais que l'utilisation de Dbeaver data mart soit idéale pour Redshift.
Oui, vous pouvez l'utiliser.
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Question sur : Databricks Data Intelligence Platform
What are the features of Databricks?What are the features of Databricks?
Il prend en charge une grande quantité de données avec la capacité d'écrire du code en SQL, Spark, Python et R.
En arrière-plan, il stocke les données dans le fichier parquet qui compresse les données de manière significative.
Il est plus facile de déboguer le pipeline ETL en utilisant des notebooks par rapport au pipeline ETL traditionnel créé avec SSIS ou Informatica.
La migration de données ou le pipeline ETL s'exécute plus rapidement par rapport à d'autres ETL.
Principales caractéristiques de Databricks sont :
Conformité
De bout en bout
Notification et journaux
Planification des tâches
Contrôle d'accès
Visualisation
Exécuter le notebook en tant que tâche
Intégration
Exploration interactive
Déploiement sécurisé
Flux de travail des notebooks
Gestion d'identité intégrée
Collaboration
Audit
Tableau de bord
Runtime Databricks
Delta Lake
Plateforme Lakehouse
Évolution du schéma
Quarantaine des données et qualité des données
Intégration et transformations des données
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Question sur : Snowflake
What's the best way to manage change data capture in Snowflake?Since Snowflake doesn't enforce constraints, what are the best practices to ensure incremental loads while maintaining data integrity?
Vous pourriez obtenir une réponse pertinente à partir de cela.
Bonjour,
Bon après-midi !
Cela pourrait vous donner une réponse pertinente.
Merci et salutations,
Anita
Cela dans le système source en amont en utilisant. Quelque chose comme AWS DMS
Si vous essayez d'identifier les changements qui se produisent dans les tables Snowflake, vous pouvez utiliser les flux Snowflake car un flux suit les insertions, les mises à jour et les suppressions, et vous pouvez avoir différents processus ELT pour chaque type.
Hello,
Good Afternoon!
Please go through this link: https://docs.snowflake.com/en/user-guide/streams.html
It might give you a relevant answer.
If anyone to learn Online Training, then please go through this link: https://www.kbstraining.com/
Thanks & Regards,
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