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La arquitectura del lago de datos y el futuro del análisis de registros Diapositivas de presentación de Powerpoint

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Características de estas diapositivas de presentación de PowerPoint:

Cautive a su audiencia con estas diapositivas de presentación de Powerpoint de Data Lake Architecture y el futuro de Log Analytics. Aumente el umbral de su presentación implementando esta plantilla bien diseñada. Actúa como una gran herramienta de comunicación debido a su contenido bien investigado. También contiene iconos estilizados, gráficos, imágenes, etc., que lo convierten en un captador de atención inmediato. Con setenta y seis diapositivas, esta plataforma completa es todo lo que necesita para llamar la atención. Todas las diapositivas y su contenido se pueden modificar para adaptarse a su entorno empresarial único. No solo eso, también se pueden modificar otros componentes y gráficos para agregar toques personales a este conjunto prefabricado.

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Contenido de esta presentación de Powerpoint

Diapositiva 1 : esta diapositiva presenta la arquitectura del lago de datos y el futuro de Log Analytics (TI). Indique el nombre de su empresa y comience.
Diapositiva 2 : Esta diapositiva indica la agenda de la presentación.
Diapositiva 3 : Esta diapositiva presenta la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 4 : esta es otra diapositiva que continúa con la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 5 : Esta es otra diapositiva que continúa con la Tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 6 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 7 : esta diapositiva representa la descripción general del lago de datos y cómo almacena el análisis de aprendizaje automático.
Diapositiva 8 : Esta diapositiva muestra las características principales de Data Lake for Customer.
Diapositiva 9 : esta diapositiva muestra los conceptos clave de la arquitectura del lago de datos.
Diapositiva 10 : esta es otra diapositiva que continúa con Conceptos clave de la arquitectura del lago de datos.
Diapositiva 11 : esta diapositiva presenta los componentes principales de la arquitectura del lago de datos.
Diapositiva 12 : esta diapositiva muestra los elementos esenciales de Data Lake and Analytics Solution.
Diapositiva 13 : esta diapositiva representa el funcionamiento de los lagos de datos, incluido cómo se almacenan los diferentes tipos de datos.
Diapositiva 14 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 15 : esta diapositiva muestra los elementos fundamentales del lago de datos del repositorio centralizado.
Diapositiva 16 : esta diapositiva muestra el proceso de creación de un lago de datos de repositorio centralizado.
Diapositiva 17 : esta diapositiva representa el equipo del lago de datos de creación y sus funciones y responsabilidades.
Diapositiva 18 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 19 : esta diapositiva muestra por qué las organizaciones deberían usar lagos de datos en función de sus características.
Diapositiva 20 : esta diapositiva describe el valor de un lago de datos, incluidas las mejores interacciones con los clientes, mejores opciones de innovación en investigación y desarrollo.
Diapositiva 21 : Esta diapositiva muestra el propósito del lago de datos en el negocio.
Diapositiva 22 : esta diapositiva muestra los beneficios del lago de datos, incluida la escalabilidad y la flexibilidad de bajo costo.
Diapositiva 23 : esta diapositiva muestra los indicadores clave para ayudar a comprender a las organizaciones si necesitan mantener un lago de datos para obtener información comercial crítica.
Diapositiva 24 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 25 : esta diapositiva presenta la arquitectura del lago de datos del repositorio centralizado.
Diapositiva 26 : esta diapositiva muestra las capas de arquitectura del lago de datos del repositorio centralizado.
Diapositiva 27 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 28 : esta diapositiva muestra los lagos de datos en la arquitectura de AWS a través de la consola del lago de datos.
Diapositiva 29 : esta diapositiva representa cómo implementar un lago de datos en la arquitectura de Hadoop.
Diapositiva 30 : esta diapositiva describe los lagos de datos en la arquitectura de Azure al cubrir los detalles de la recopilación de datos.
Diapositiva 31 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 32 : esta diapositiva describe el lago de datos basado en la nube, cómo estos lagos de datos pueden eliminar los desafíos del lago de datos en las instalaciones.
Diapositiva 33 : esta diapositiva muestra los desafíos del lago de datos en la nube, como la seguridad de los datos, el pantano de datos, el almacén de datos en las instalaciones, etc.
Diapositiva 34 : Esta diapositiva representa el funcionamiento del lago de datos en la nube.
Diapositiva 35 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 36 : esta diapositiva muestra los riesgos asociados con el uso del lago de datos.
Diapositiva 37 : Esta diapositiva presenta desafíos críticos relacionados con el lago de datos.
Diapositiva 38 : esta diapositiva muestra cómo Data Lakehouse resuelve los desafíos de Data Lake.
Diapositiva 39 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 40 : esta diapositiva representa las estrategias para evitar el pantano de datos en el lago de datos.
Diapositiva 41 : Esta diapositiva muestra cómo evitar un pantano de datos en un lago de datos.
Diapositiva 42 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 43 : Esta diapositiva presenta la implementación local de Data Lake.
Diapositiva 44 : esta diapositiva representa la implementación de lagos de datos en la nube y el porcentaje de creyentes en la computación en la nube.
Diapositiva 45 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 46 : esta diapositiva muestra las mejores prácticas para la implementación del lago de datos.
Diapositiva 47 : esta diapositiva muestra las etapas de la implementación del lago de datos, como la recopilación de datos sin procesar, el entorno para la ciencia de datos, etc.
Diapositiva 48 : esta diapositiva muestra una descripción general de las etapas de madurez del lago de datos.
Diapositiva 49 : Esta diapositiva muestra Introducción al sistema de almacenamiento de archivos de Data Lake.
Diapositiva 50 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 51 : esta diapositiva representa las herramientas y los proveedores del lago de datos, y las herramientas se clasifican según el almacenamiento, el formato de los datos, etc.
Diapositiva 52 : esta diapositiva muestra proveedores destacados del lago de datos del repositorio centralizado.
Diapositiva 53 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 54 : esta diapositiva presenta casos de uso del lago de datos de repositorio centralizado.
Diapositiva 55 : Esta diapositiva muestra las aplicaciones del lago de datos del repositorio centralizado.
Diapositiva 56 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 57 : Esta diapositiva representa la diferencia entre Data Lake y Data Warehouse.
Diapositiva 58 : esta diapositiva muestra la comparación entre el almacén de datos, el lago de datos y el lago de datos.
Diapositiva 59 : Esta es otra diapositiva que continúa con Data Lakes vs. Data Lakehouses vs. Data Warehouses.
Diapositiva 60 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 61 : Esta diapositiva describe el plan de 30-60-90 días para el lago de datos.
Diapositiva 62 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 63 : esta diapositiva presenta la hoja de ruta para la implementación del lago de datos.
Diapositiva 64 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 65 : esta diapositiva muestra el panel de informes del lago de datos del repositorio centralizado.
Diapositiva 66 : esta diapositiva contiene todos los iconos utilizados en esta presentación.
Diapositiva 67 : esta diapositiva se titula Diapositivas adicionales para avanzar.
Diapositiva 68 : Esta diapositiva muestra Post-It Notes. Publique sus notas importantes aquí.
Diapositiva 69 : Esta es una diapositiva de comparación para establecer la comparación entre productos básicos, entidades, etc.
Diapositiva 70 : Esta diapositiva contiene Rompecabezas con íconos y texto relacionados.
Diapositiva 71 : Esta es una diapositiva financiera. Muestre sus cosas relacionadas con las finanzas aquí.
Diapositiva 72 : esta diapositiva muestra el proceso lineal con cuadros de texto adicionales.
Diapositiva 73 : Esta diapositiva muestra el diagrama de Venn con cuadros de texto.
Diapositiva 74 : Esta diapositiva describe el gráfico de líneas con la comparación de dos productos.
Diapositiva 75 : Esta diapositiva presenta un gráfico de barras con una comparación de dos productos.
Diapositiva 76 : Esta es una diapositiva de agradecimiento con dirección, números de contacto y dirección de correo electrónico.

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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