遗留数据仓库维护成本高,不可扩展,无法在数据科学、机器学习和实时分析用例上交付。从企业数据仓库迁移到Databricks,您可以根据业务需求的增长进行扩展,并通过在单一统一的数据平台上运行所有数据、分析和AI工作负载来加速创新。bob体育客户端下载
企业数据仓库现代化的理由
企业数据仓库传统上只支持历史报告,不支持前瞻性的规定性和预测性分析。它们也不能处理半结构化、非结构化或实时数据,也不能用于数据科学团队推动ML和人工智能创新所需的高级分析用例。如果这还不够,edw还以封闭的专有格式存储数据,强加了严格的供应商锁定,而且扩展成本非常高。
阅读这篇TDWI报告,了解如何通过从数据仓库过渡到数据湖屋来克服这些挑战。
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