ETL 过程直接从湖中提取

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这就是为什么一些架构师依赖 ELT（提取、加载、转换）和按需转换模式的原因。Integrate.io 提供 ETL 和 ELT 解决方案以及实时变更数据捕获 (CDC)，使其成为各种数据格式的理想选择。 然而，数据湖也并非没有缺点。查询会产生处理开销，并且某些数据湖平台实际上是只读的。这两种结构之间的一种折衷方案是数据湖屋：构建在数据湖之上的数据仓库。 这种方法的优点是，您可以使用快节奏的 ELT 流程来填充您的数据湖，然后您可以使用经过清理和集成的数据填充各个数据仓库。应用所需的架构，然后将其加载到数据仓库。Integrate.io在此处提供有关数据湖屋的更多信息。 流媒体分析 业务数据分析解决方案目前价值超过670 亿美元，这表明这些见解对于企业领导者有多么重要。

从数据架构的角度来看，您必须集中所有关键业务数据，但必须尽可能快速有效地做到这一点。 云 ETL 服务可以提供帮助。基于平台的 ETL 解决方案可以充当源数据库和目标存 丹麦 WhatsApp 号码列表 储库之间的消息传递服务，从而有效地允许数据的推送发布。例如，如果管理员在 ERP 上创建订单，订单数据会立即进入数据管道并最终进入数据存储库。从这里开始，问题就在于让业务用户能够访问正确的商业智能工具。 云安全 大数据安全市场目前价值 164 亿美元，商业预测预计到 2027 年将增至 438.2 亿美元。在世界上真正的本地网络所剩无几的时代，数据安全变得更加困难。大多数组织要么基于云，要么更常见的是具有云和本地组件的混合堆栈。 云 ETL 在传输数据时增加了额外的安全层，无论数据来自何处。



原始数据源与ETL平台具有一对一的连接。这种连接是模块化的，因此一个源出现问题不会影响其他源。ETL平台本身也与数据存储库具有一对一的关系。 与 Integrate.io 讨论我们对数据安全和最安全的数据转换的关注。 元数据和主数据管理 也许大数据架构师面临的最大挑战是将结构应用于非结构化数据。如何对充满所有企业数据的存储库施加任何命令？ 答案是元数据和主数据。优秀的架构师会设计强大的元数据策略。这在整个企业中创造了一致性，使目录和搜索变得容易。主数据管理是另一个重要策略。这允许您为客户或产品等数据实体创建单一真相版本 (SVOT)。然后，您可以使用 SVOT 来验证湖中的内容。

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