Datalake hvad er det
Datalake er et moderne datalager, som gør det muligt at gemme store mængder data på en nem og overskuelig måde. Datalake adskiller sig fra traditionelle datalagere ved at være mere fleksible og tilgængelige, hvilket gør det muligt at gemme data fra forskellige kilder på samme platform. Datalake er derfor et godt valg, når du skal analysere store mængder data. Når du bruger Datalake, bliver dataene gemt i et format, som gør det nemmere at finde og analysere dem. Du kan derfor nemt udvælge de variable, du ønsker at bruge i din analyse. Datalake rummer desuden en række prædiktive modeller og segmenteringsværktøjer, som gør det nemmere at finde de rette data. Datalake er derfor et godt valg, når du skal lave dybdegående analyser. Hvis det derfor lyder som noget for dig, så skynd dig ind på siden lige nu og læs mere omkring datalake. Du vil med sikkerhed ikke komme til at fortryde det.
Datalake – Få adgang på tværs af organisationer
Datalake er en moderne datastruktur, som er oprettet for at samle data fra forskellige kilder og give brugerne mulighed for nemt at få adgang til data på tværs af organisationen. Datalake gør det muligt at strukturere, validere og opdatere data løbende, så du altid har de nyeste data til rådighed. Datalake er ideel til alle typer af organisationer, da den kan skræddersys efter dine behov. Datalake er bygget på et fundament af store datasæt fra offentlige kilder, så du kan være sikker på høj datakvalitet. Datalake er nem at bruge, og teamet bag kan hjælpe dig med at finde de rette data til din organisation.
Datalake vs Warehouse
Data lakes er et relativt nyt koncept inden for databehandling, og der findes derfor ikke mange definitioner af, hvad det egentlig er. Generelt kan man sige, at en data lake adskiller sig fra et data warehouse ved at kunne operationalisere både strukturerede og ustrukturerede data, hvorimod et data warehouse typisk arbejder med strukturerede og filtrede data. En data lake er langt mere flydende i sin natur end et data warehouse og tillader sammenstillingen af data fra alle områder af din forretning. Det kan være data fra dit CRM, dine transaktionsdata, tilfredshedsundersøgelser, marketingdata, kundedata osv. Du kan arbejde med data i en data lake uden at skulle prædefinere en struktur – dette giver dig langt mere frihed til at eksperimentere og finde de bedste løsninger på problemerne.