Kadenza_ChalkTalks_webheader

Chalk Talk: Heeft het logical data lake de toekomst?

In 45 minuten ben je op de hoogte: 23 januari 13.00 tot 13.45 uur. 

Speelt data een belangrijke rol in jouw dagelijkse werk en wil je op de hoogte blijven van de laatste ontwikkelingen? Tijdens zijn online chalk talks neemt Rick van der Lans je mee langs de nieuwste trends, concepten en technologieën. In 45 minuten keert hij een onderwerp binnenstebuiten en jij hebt de kans om vragen te stellen en ervaringen te delen!

Aanmelden

Het populaire data lake concept kent vele definities en verschijningsvormen, maar in essentie is het een omgeving waar grote hoeveelheden – meer of minder gestructureerde – ruwe data liggen opgeslagen. Gebruikers toegang geven tot data in hun oorspronkelijke vorm is, zeker voor data science en experimentele analytics, enorm zinvol. Maar moet een data lake echt uit fysiek opgeslagen data bestaan? Als het doel is om gebruikers directe toegang tot brondata te geven, kan het data lake dan niet virtueel zijn?

Datavirtualisatieplatformen zijn inmiddels volwassen genoeg om logical data lakes te ontwikkelen, waarbij het dupliceren van grote hoeveelheden data uit hun bron overbodig wordt. Maar wat is dan het verschil tussen een logical data lake en een logical data warehouse, als ze beide een uniforme set van gegevensbronnen als één logische database presenteren.

Tijdens deze chalk talk legt Rick uit hoe je de concepten van het logical data lake en het logical data warehouse integreert in één architectuur en toch typische data lake en data warehouse workloads kunt ondersteunen. De volgende vragen passeren de revue:

  • Wat zijn de beperkingen van een fysiek data lake en wat de voordelen van een logical data lake?
  • Hoe ontwerp je een architectuur waarin je een logical data lake en een logical data warehouse integreert?
  • Hoe makkelijk is het om gegevensbronnen virtueel beschikbaar te maken voor rapportage, analyse en data science?
  • Hoe kan big data vanuit Hadoop en NoSQL eenvoudig en transparant ontsloten worden voor analisten en data scientists?
Deel via: