Различие DWH и Datalake, и с чего начать лучше?

Много слов сказано про Data Lakes, и многие берутся за построение именно озер данных. Прекрасная идея - все данные в любом виде пусть хранятся, пусть их будет много, и вот тогда мы всё проанализируем! Или нет? Для чего нужны Data Lake, почему их построение часто заканчивается Data Swamp (болотом данных), и почему бизнесу приоритетнее строить DWH (структурированное хранилище данных). Спикер: Андрей Путин, CEO KT.Team 0:00 Когда подходит концепция Data Lake – хранилище сырых (в исходном виде) данных предприятия 1:53 Когда подходит концепция DWH (Data Warehouse), структурированное хранение данных 3:26 Как Data Lake может превратиться в Data swamp (болото данных) Задать вопрос по проекту: https://www.kt-team.ru/ Полезные ссылки: А если все интеграции сделать через Kafka? https://youtu.be/JfFJz43LrbM?si=shQLLwJFGWmPQd0Z Интеграции как индикатор качества вашей IT-архитектуры https://youtu.be/XOmB1KUf2x8?si=9jyiKrSgJ9uvjm3D #Андрей_Путин #Data_Lake #База_данных #Хранилище_данных #структурированное_хранилище #корпоративное_хранилище #хранение_информации #сырые_данные #анализ_данных #DWH #DWH_аналитика #Данные_DWH #CRM #CRM_системы #Слабая_связанность #интеграции #IT_интеграции #ИТ_контур #ИТархитектура #IT_контур #IT_архитектура #ит_монолит