Data Lake-Architektur und die Zukunft von Log Analytics Powerpoint-Präsentationsfolien
Diese PowerPoint-Präsentation gibt einen kurzen Überblick über einen Data Lake, seine wesentlichen Elemente, grundlegenden Elemente, die Architektur, den Bedarf an Data Lakes und die mit der Data Lake-Implementierung verbundenen Risiken. In dieser PowerPoint-Präsentation zur Data Lake-Architektur und zur Zukunft von Log Analytics haben wir einen Überblick über den Data Lake gegeben, indem wir seine Hauptfunktionen, Schlüsselkonzepte, Hauptkomponenten und Funktionsweisen vorgestellt haben. Darüber hinaus enthält diese PPT „Data Lake Architecture and The Future of Log Analytics“ vier Data Lake-Formationen auf verschiedenen Architekturen wie AWS, Hadoop und Azure sowie einen Cloud Data Lake. Darüber hinaus enthält diese Data Lake Formation mit AWS Cloud PPT die Data Lake-Implementierungsmethoden wie On-Premise und Cloud sowie den Data Lake-Implementierungsprozess. Schließlich umfasst dieses Data Lake Formation with Azure Cloud Platform-Deck Data Lake-Anbieter und -Tools, Anwendungsfälle und Anwendungen sowie einen Vergleich des Data Lake mit anderen Speichersystemen. Es enthält Folien, die einen 30-60-90-Tage-Plan, eine Roadmap und ein Dashboard für Data Lake-Berichte präsentieren. Laden Sie unsere zu 100 % bearbeitbare und anpassbare Vorlage herunter, die auch mit Google Slides kompatibel ist.
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Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien :
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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation
Folie 1 : Diese Folie stellt die Data Lake-Architektur und die Zukunft von Log Analytics (IT) vor. Geben Sie Ihren Firmennamen an und beginnen Sie.
Folie 2 : Diese Folie gibt die Agenda der Präsentation an.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 4 : Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis der Präsentation fortsetzt.
Folie 5 : Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis der Präsentation fortsetzt.
Folie 6 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 7 : Diese Folie gibt einen Überblick über Data Lake und wie darin Machine-Learning-Analysen gespeichert werden.
Folie 8 : Diese Folie zeigt die Hauptfunktionen von Data Lake für Kunden.
Folie 9 : Diese Folie zeigt Schlüsselkonzepte der Data Lake-Architektur.
Folie 10 : Dies ist eine weitere Folie, die die Schlüsselkonzepte der Data Lake-Architektur fortsetzt.
Folie 11 : Diese Folie präsentiert die Hauptkomponenten der Data Lake-Architektur.
Folie 12 : Diese Folie zeigt wesentliche Elemente der Data Lake- und Analyselösung.
Folie 13 : Diese Folie stellt die Funktionsweise der Data Lakes dar, einschließlich der Art und Weise, wie verschiedene Arten von Daten gespeichert werden.
Folie 14 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 15 : Diese Folie zeigt die grundlegenden Elemente des zentralisierten Repository Data Lake.
Folie 16 : Diese Folie zeigt den Prozess zum Aufbau eines zentralisierten Repository Data Lake.
Folie 17 : Diese Folie stellt das Building Data Lake-Team und seine Rollen und Verantwortlichkeiten dar.
Folie 18 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 19 : Diese Folie zeigt, warum Organisationen Data Lakes basierend auf ihren Funktionen verwenden sollten.
Folie 20 : Diese Folie beschreibt den Wert eines Data Lake, einschließlich verbesserter Kundeninteraktionen, verbesserter Innovationsoptionen für Forschung und Entwicklung.
Folie 21 : Diese Folie zeigt den Zweck des Data Lake im Unternehmen.
Folie 22 : Diese Folie zeigt die Vorteile des Data Lake, einschließlich kostengünstiger Skalierbarkeit und Flexibilität.
Folie 23 : Diese Folie zeigt die wichtigsten Hinweise, die helfen sollen, Organisationen zu verstehen, wenn sie einen Data Lake für kritische Geschäftsinformationen unterhalten müssen.
Folie 24 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 25 : Diese Folie präsentiert die Architektur des zentralisierten Repository Data Lake.
Folie 26 : Diese Folie zeigt die Architekturschichten des zentralisierten Repository Data Lake.
Folie 27 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 28 : Diese Folie zeigt die Data Lakes in der AWS-Architektur über die Data Lake-Konsole.
Folie 29 : Diese Folie zeigt, wie Data Lake in der Hadoop-Architektur implementiert wird.
Folie 30 : Diese Folie beschreibt die Data Lakes in der Azure-Architektur, indem sie Details der Datenerfassung behandelt.
Folie 31 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 32 : Diese Folie beschreibt den Cloud-basierten Data Lake und wie diese Data Lakes die Herausforderungen von On-Premise-Data Lakes eliminieren können.
Folie 33 : Diese Folie zeigt die Herausforderungen des Cloud Data Lake wie Datensicherheit, Datenüberschwemmung, On-Premise Data Warehouse usw.
Folie 34 : Diese Folie stellt die Funktionsweise des Cloud Data Lake dar.
Folie 35 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 36 : Diese Folie zeigt Risiken im Zusammenhang mit der Nutzung von Data Lake.
Folie 37 : Diese Folie präsentiert kritische Herausforderungen im Zusammenhang mit Data Lake.
Folie 38 : Diese Folie zeigt, wie Data Lakehouse Data Lake-Herausforderungen löst.
Folie 39 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 40 : Diese Folie zeigt Strategien zur Vermeidung des Datensumpfs in Data Lake.
Folie 41 : Diese Folie zeigt, wie man einen Datensumpf in einem Data Lake vermeidet.
Folie 42 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 43 : Diese Folie zeigt die On-Premises-Implementierung von Data Lake.
Folie 44 : Diese Folie stellt die Bereitstellung von Data Lakes in der Cloud und den Prozentsatz der Anhänger von Cloud Computing dar.
Folie 45 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 46 : Diese Folie zeigt Best Practices für die Data Lake-Implementierung.
Folie 47 : Diese Folie zeigt die Phasen der Data Lake-Implementierung, wie z. B. das Sammeln von Rohdaten, die Umgebung für Data Science usw.
Folie 48 : Diese Folie zeigt einen Überblick über die Reifephasen von Data Lake.
Folie 49 : Diese Folie zeigt die Einführung in das Data Lake-Dateispeichersystem.
Folie 50 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 51 : Diese Folie stellt die Data-Lake-Tools und -Anbieter dar, und die Tools werden basierend auf Speicher, Datenformat usw. kategorisiert.
Folie 52 : Diese Folie zeigt prominente Anbieter von zentralisiertem Repository Data Lake.
Folie 53 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 54 : Diese Folie präsentiert Anwendungsfälle des zentralisierten Repository Data Lake.
Folie 55 : Diese Folie zeigt Anwendungen von Centralized Repository Data Lake.
Folie 56 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 57 : Diese Folie stellt den Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse dar.
Folie 58 : Diese Folie zeigt den Vergleich zwischen Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse.
Folie 59 : Dies ist eine weitere Folie, die Data Lakes vs. Data Lakehouses vs. Data Warehouses fortsetzt.
Folie 60 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 61 : Diese Folie beschreibt den 30-60-90-Tage-Plan für den Data Lake.
Folie 62 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 63 : Diese Folie präsentiert die Roadmap für die Data Lake-Implementierung.
Folie 64 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 65 : Diese Folie zeigt das Data Lake Reporting-Dashboard für zentralisierte Repositorys.
Folie 66 : Diese Folie enthält alle Symbole, die in dieser Präsentation verwendet werden.
Folie 67 : Diese Folie trägt den Titel „Zusätzliche Folien“, um voranzukommen.
Folie 68 : Diese Folie zeigt Haftnotizen. Posten Sie hier Ihre wichtigen Notizen.
Folie 69 : Dies ist eine Vergleichsfolie zum Vergleich zwischen Waren, Unternehmen usw.
Folie 70 : Diese Folie enthält ein Puzzle mit zugehörigen Symbolen und Text.
Folie 71 : Dies ist eine Finanzfolie. Zeigen Sie hier Ihre finanzbezogenen Sachen.
Folie 72 : Diese Folie zeigt den linearen Prozess mit zusätzlichen Textfeldern.
Folie 73 : Diese Folie zeigt ein Venn-Diagramm mit Textfeldern.
Folie 74 : Diese Folie beschreibt das Liniendiagramm mit zwei Produktvergleichen.
Folie 75 : Diese Folie zeigt ein Balkendiagramm mit zwei Produktvergleichen.
Folie 76 : Dies ist eine Dankeschön-Folie mit Adresse, Kontaktnummern und E-Mail-Adresse.
Data Lake-Architektur und die Zukunft von Log Analytics Powerpoint-Präsentationsfolien mit allen 81 Folien:
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FAQs
A data lake architecture is a centralized repository that stores all types of data in its native format and allows the data to be accessed by different users and applications for analytics and data processing purposes.
The main features of a data lake for customers include scalability, flexibility, and cost-effectiveness.
The key concepts of data lake architecture include storing data in its raw format, providing a centralized repository, and enabling data processing using big data tools.
The primary components of data lake architecture include data sources, data ingestion, data storage, data processing, and data visualization.
The risks associated with data lake usage include data security, data quality, and data governance issues.
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