Recursos de Soluções de Data Warehouse
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As páginas de recursos são projetadas para fornecer uma visão geral das informações que temos em categorias específicas. Você encontrará artigos de nossos especialistas, definições de recursos, discussões de usuários como você, e relatórios de dados da indústria.
Artigos Soluções de Data Warehouse
36+ Exemplos e Aplicações de Big Data na Vida Real
À medida que as empresas racionalizam suas práticas de gerenciamento de banco de dados, mais empresas recorrem ao big data para operacionalizar seus resultados de negócios.
por Devin Pickell
25+ Estatísticas de Armazém de Dados que as Equipes de TI Precisam Saber em 2024
No atual era de big data, ter uma solução de armazenamento confiável e ferramentas analíticas eficazes é essencial.Enquanto bancos de dados básicos são hábeis em organizar informações, um data warehouse oferece tanto capacidades de armazenamento quanto ferramentas de análise poderosas, permitindo que você processe e transforme dados em insights valiosos para a tomada de decisões.À medida que as empresas reconhecem cada vez mais a importância dos data warehouses, o mercado para essas soluções está experimentando um rápido crescimento. Investir em uma solução de data warehouse pode ajudar sua organização a permanecer competitiva no cenário orientado por dados.Compilamos algumas estatísticas para fornecer mais insights sobre esse crescimento da indústria e a necessidade de tais soluções. Então, vamos mergulhar!
por Melanie Maggine
Apresentando a mais recente categoria do G2: Automação de Armazém de Dados
O mercado de software de data warehouse está em expansão. De acordo com um relatório da Yellowbrick, estima-se que o tamanho deste mercado será superior a 30 bilhões de dólares até 2025.
por Preethica Furtado
8 Tecnologias de Big Data em Ascensão
A tempestade midiática em torno do big data acalmou, mas as empresas ainda estão buscando maneiras de aproveitar todos esses dados.
por Devin Pickell
As 4 Linguagens de Programação Mais Importantes para Big Data
As linguagens de programação, assim como as línguas faladas, têm suas próprias estruturas, formatos e fluxos únicos.
por Devin Pickell
O que é um Data Lake e por que é essencial para Big Data?
Se você é alguém como eu, gosta de estrutura, organização e simplicidade.
por Devin Pickell
Termos do Glossário Soluções de Data Warehouse
Discussões Soluções de Data Warehouse
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Pergunta sobre: Amazon Redshift
Devo usar um data mart para uma ferramenta de frontend que faz solicitações nele?Tínhamos ferramentas internas de relatórios que eram usadas para fazer análises nos dados e estávamos executando a consulta diretamente nelas. Mas se os cientistas de dados estiverem usando o Redshift ao mesmo tempo, isso pode afetar o tempo de resposta das ferramentas.
AWS Redshift é um serviço de Banco de Dados/Armazém de Dados, que é ideal para casos de uso analíticos.
Você pode armazenar dados e consultar com latência muito baixa, assumindo que você distribua e ordene os dados de forma otimizada e que o Redshift seja multi-nó.
Você pode usar o SQLWorkbenchJ para consultar os dados e executar consultas ad-hoc. Além disso, você pode conectar o Redshift a inúmeros painéis ou ferramentas de visualização como: Tableau / Looker, etc.
Oi Mehdi, você pode usar o data mart com AWS para obter os dados de vários canais simultaneamente. Eu sugeriria que o uso do Dbeaver data mart seria ideal para Redshift.
Sim, você pode usá-lo.
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Pergunta sobre: Databricks Data Intelligence Platform
Quais são os recursos do Databricks?Quais são os recursos do Databricks?
Ele suporta uma grande quantidade de dados com capacidade para escrever código em SQL, Spark, Python e R. No backend, ele armazena os dados no arquivo parquet, que comprime os dados em grande medida. É mais fácil depurar o pipeline ETL usando notebooks em comparação com o pipeline ETL tradicional criado usando SSIS ou Informatica. A migração de dados ou o pipeline ETL é executado mais rapidamente em comparação com outros ETLs.
Principais características do Databricks são:
Conformidade
De ponta a ponta
Notificação e logs
Agendamento de tarefas
Controle de acesso
Visualização
Executar notebook como tarefa
Integração
Exploração interativa
Implantação segura
Fluxos de trabalho de notebook
Gerenciamento de identidade integrado
Colaboração
Auditoria
Painel
Tempo de execução do Databricks
Delta Lake
Plataforma Lakehouse
Evolução de Esquema
Quarentena de Dados & Qualidade de Dados
Integração de Dados & Transformações
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Pergunta sobre: Snowflake
Qual é a melhor maneira de gerenciar a captura de dados de mudança no Snowflake?Como o Snowflake não impõe restrições, quais são as melhores práticas para garantir cargas incrementais enquanto se mantém a integridade dos dados?
Você pode obter uma resposta pertinente a partir dele.
Olá,
Boa tarde!
Isso pode lhe dar uma resposta relevante.
Obrigado e cumprimentos,
Anita
No sistema de origem a montante usando algo como o AWS DMS.
Se você está tentando identificar quais mudanças ocorrem nas tabelas do Snowflake, pode usar streams do Snowflake, pois um stream rastreia inserções, atualizações e exclusões, e você pode ter diferentes processos ELT para cada tipo.
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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