向Lakehouse移动

能够满足需求

运行数据仓库业务分析和数据湖泊AI是昂贵的,复杂的,低效的,不必要的。事实上,大型语言模型应用程序像ChatGPT破坏一切,成千上万的组织正在生成AI他们最大的技术转移(和董事会的优先级)。不同系统之间需要同步数据将organizational-wide,高质量的数据在一起从来没有更大的。

观察了解lakehouse以及为什么它的所有数据正确的数据架构,分析和人工智能的用例。然后我们将讨论结合现代工具你有今天如Fivetran和印度生物技术部,或者明天你可能会采用新技术,从任何地方访问最新鲜的数据。

从砖,Fivetran和印度生物技术部实验室专家如何:

1. 自动运动,将原始数据转换成数据分析完毕表像Fivetran和印度生物技术部使用你最喜欢的工具
2. 统一和管理大规模业务关键型数据为数据仓库构建策划数据湖,SQL和BI
3. 降低成本和按需在几秒钟内开始,弹性SQL serverless计算
4. 使用自动化和实时血统监控端到端数据流
5. 从摄取与砖SQL和联合编目的洞察力一流数据仓库、细粒度的治理,Lakehouse和分享
6. 扩大与三角洲共享和协作不仅仅是数据共享和数据砖市场