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Diapositivas de presentación de Powerpoint del futuro del análisis del lago de datos

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Características de estas diapositivas de presentación de PowerPoint:

Esta presentación completa tiene diapositivas de PPT sobre una amplia gama de temas que destacan las áreas centrales de las necesidades de su negocio. Tiene plantillas diseñadas profesionalmente con imágenes relevantes y contenido basado en temas. Esta plataforma de presentación tiene un total de setenta y cinco diapositivas. Obtenga acceso a las plantillas personalizables. Nuestros diseñadores han creado plantillas editables para su conveniencia. Puede editar el color, el texto y el tamaño de fuente según sus necesidades. Puede agregar o eliminar el contenido si es necesario. Estás a solo un clic de distancia para tener esta presentación lista para usar. Haga clic en el botón de descarga ahora.

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Contenido de esta presentación de Powerpoint

Diapositiva 1 : Esta diapositiva muestra el título, es decir, 'Data Lake Future of Analytics' y el nombre de su empresa.
Diapositiva 2 : Esta diapositiva presenta la agenda.
Diapositiva 3 : Esta diapositiva muestra el índice.
Diapositiva 4 : Esta diapositiva también muestra la tabla de contenido.
Diapositiva 5 : esta diapositiva muestra el título de siete temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 6 : esta diapositiva representa la descripción general de Data Lake y cómo almacena el aprendizaje automático, el análisis, el movimiento de datos en las instalaciones, el movimiento de datos en tiempo real.
Diapositiva 7 : esta diapositiva representa las características principales de los lagos de datos, como la capacidad de almacenar datos estructurados y no estructurados, etc.
Diapositiva 8 : esta diapositiva muestra los conceptos clave del lago de datos, incluida la ingesta de datos, la exploración de datos, el linaje de datos, el almacenamiento de datos, la auditoría de datos, etc.
Diapositiva 9 : esta diapositiva representa los conceptos clave del lago de datos, como almacenamiento de datos, gobierno de datos, seguridad de datos, calidad de datos, linaje de datos, etc.
Diapositiva 10 : esta diapositiva muestra los componentes principales de la arquitectura del lago de datos, como los metadatos, la computación, el formato y el almacenamiento, y la tarea de cada componente.
Diapositiva 11 : esta diapositiva describe los elementos esenciales del lago de datos y la solución de análisis, incluido el movimiento de datos, el análisis, el aprendizaje automático, etc.
Diapositiva 12 : esta diapositiva representa el funcionamiento de los lagos de datos, incluido cómo se almacenan los diferentes tipos de datos en un lugar centralizado, etc.
Diapositiva 13 : Esta diapositiva muestra el título de tres temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 14 : esta diapositiva representa los elementos básicos del lago de datos, como el aprovisionamiento del lago de datos, las fuentes de ingesta de datos, las zonas de aterrizaje, etc.
Diapositiva 15 : esta diapositiva describe el proceso de creación de lagos de datos definiendo cómo se crean conjuntos de datos optimizados a partir de archivos de datos sin procesar, etc.
Diapositiva 16 : esta diapositiva representa el equipo del lago de datos del edificio y sus funciones y responsabilidades, incluido el director de análisis, el analista de datos, etc.
Diapositiva 17 : Esta diapositiva muestra el título de cinco temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 18 : Esta diapositiva representa por qué las organizaciones deberían usar lagos de datos en función de sus características, incluida la agilidad comercial, los pronósticos beneficiosos, etc.
Diapositiva 19 : esta diapositiva describe el valor de un lago de datos, incluidas las interacciones mejoradas con los clientes, etc.
Diapositiva 20 : esta diapositiva muestra el propósito del lago de datos en el negocio, como beneficioso para el análisis de tiempo de comercialización, el proceso comercial impulsado por TI, etc.
Diapositiva 21 : esta diapositiva muestra los beneficios del lago de datos, incluida la escalabilidad y flexibilidad de bajo costo, la recopilación de múltiples fuentes de contenido, etc.
Diapositiva 22 : esta diapositiva muestra los indicadores clave para ayudar a comprender a las organizaciones si necesitan mantener un lago de datos para la información comercial crítica.
Diapositiva 23 : Esta diapositiva muestra el título de dos temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 24 : esta diapositiva representa la arquitectura del lago de datos mediante la definición de sus tres componentes principales, como las fuentes, la capa de procesamiento de datos y los destinos.
Diapositiva 25 : esta diapositiva describe las capas de arquitectura del lago de datos, como la ingesta, la destilación, el procesamiento, etc.
Diapositiva 26 : Esta diapositiva muestra el título de tres temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 27 : esta diapositiva muestra los lagos de datos en la arquitectura de AWS a través de la consola del lago de datos y la interfaz de línea de comandos (CLI) del lago de datos.
Diapositiva 28 : esta diapositiva representa los lagos de datos en la arquitectura de Hadoop al cubrir los detalles de las fuentes, el nivel de ingesta, el nivel de operaciones unificadas, etc.
Diapositiva 29 : esta diapositiva describe los lagos de datos en la arquitectura de Azure y cubre los detalles de la recopilación de datos, la capa de ingesta, etc.
Diapositiva 30 : Esta diapositiva muestra el título de tres temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 31 : Esta diapositiva describe el lago de datos basado en la nube, cómo estos lagos de datos pueden eliminar los desafíos del lago de datos local y son escalables y rentables.
Diapositiva 32 : esta diapositiva muestra los desafíos del lago de datos en la nube, como la seguridad de los datos, el pantano de datos, el almacenamiento de datos en las instalaciones y el gobierno de datos.
Diapositiva 33 : Esta diapositiva representa el funcionamiento del lago de datos en la nube y cómo el personal de la empresa extrae información del repositorio de datos centralizado.
Diapositiva 34 : Esta diapositiva muestra el título de tres temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 35 : esta diapositiva muestra los riesgos de usar el lago de datos, como el mayor riesgo que implica la construcción del lago de datos, los gastos de almacenamiento y computación, etc.
Diapositiva 36 : esta diapositiva muestra los desafíos de los lagos de datos, como el alto costo, la dificultad administrada, el largo tiempo de evaluación, etc.
Diapositiva 37 : esta diapositiva describe cómo Data Lakehouse resuelve los desafíos de los lagos de datos a través de una capa de almacenamiento transaccional, estructuras de datos comparables, etc.
Diapositiva 38 : Esta diapositiva muestra el título de dos temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 39 : esta diapositiva muestra las estrategias para evitar el pantano de datos en el lago de datos a través de la integridad de los datos, un plan integral implementado, etc.
Diapositiva 40 : esta diapositiva muestra cómo evitar un pantano de datos en un lago de datos definiendo la lista de verificación de preguntas.
Diapositiva 41 : Esta diapositiva muestra el título de dos temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 42 : esta diapositiva muestra el lago de datos local, cómo se implementan e incluye sus desafíos, como el espacio, la configuración, el costo, etc.
Diapositiva 43 : esta diapositiva representa la implementación de lagos de datos en la nube y el porcentaje de creyentes en la computación en la nube, el almacenamiento de datos y Spark.
Diapositiva 44 : esta diapositiva muestra el título de cuatro temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 45 : esta diapositiva representa las mejores prácticas para la implementación del lago de datos, incluida la compatibilidad con tipos de datos nativos, etc.
Diapositiva 46 : 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 47 : Esta diapositiva representa las etapas de madurez del lago de datos, incluido el manejo y la ingesta de datos a escala, la construcción del músculo analítico, etc.
Diapositiva 48 : Esta diapositiva representa el sistema de almacenamiento de archivos del lago de datos basado en las cinco V de Big Data, como volumen, velocidad, valor, veracidad y variedad, etc.
Diapositiva 49 : Esta diapositiva muestra el título de dos temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 50 : 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, la computación, etc.
Diapositiva 51 : esta diapositiva representa los proveedores de lagos de datos destacados, como AWS, Oracle, Google, Cloudera, Microsoft y Snowflake, y los servicios que brindan.
Diapositiva 52 : Esta diapositiva muestra el título de dos temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 53 : esta diapositiva muestra los casos de uso de lagos de datos, como análisis de datos en el lugar, entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y almacenamiento de datos históricos y de archivo.
Diapositiva 54 : esta diapositiva representa la aplicación de los lagos de datos en las industrias de medios y entretenimiento, la industria de las telecomunicaciones y los servicios financieros.
Diapositiva 55 : Esta diapositiva muestra el título de tres temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 56 : esta diapositiva muestra la diferencia entre un lago de datos y un almacén de datos en función de características como datos, esquema, precio, rendimiento, etc.
Diapositiva 57 : esta diapositiva representa la comparación entre el almacén de datos, el lago de datos y la casa del lago de datos según el período y los componentes de ambos, etc.
Diapositiva 58 : esta diapositiva representa una comparación entre lagos de datos, casas de lagos de datos y almacenes de datos en función de factores como el tipo de datos, el costo, etc.
Diapositiva 59 : Esta diapositiva muestra el título del tema que se cubrirá a continuación en la plantilla.
Diapositiva 60 : esta diapositiva describe el plan de 30-60-90 días para el lago de datos al cubrir las tareas que se realizarán en cada intervalo de 30 días.
Diapositiva 61 : Esta diapositiva muestra el título del tema que se cubrirá a continuación en la plantilla.
Diapositiva 62 : Esta diapositiva representa la hoja de ruta para la implementación del lago de datos y cómo la información debe almacenarse, limpiarse y presentarse gradualmente a los usuarios.
Diapositiva 63 : Esta diapositiva muestra el título del tema que se cubrirá a continuación en la plantilla.
Diapositiva 64 : esta diapositiva representa el tablero de informes del lago de datos al cubrir la cantidad total de usuarios, el tamaño total del lago, el tamaño de la zona de confianza, etc.
Diapositiva 65 : Esta es la diapositiva de iconos.
Diapositiva 66 : Esta diapositiva presenta el título de las diapositivas adicionales.
Diapositiva 67 : Esta diapositiva muestra gráficos de líneas de ventas mensuales para diferentes productos. Los gráficos están vinculados a Excel.
Diapositiva 68 : Esta diapositiva muestra gráficos de barras de ventas para diferentes productos. Los gráficos están vinculados a Excel.
Diapositiva 69 : esta diapositiva muestra publicaciones de experiencias pasadas de clientes.
Diapositiva 70 : esta diapositiva destaca la comparación de productos según selecciones.
Diapositiva 71 : esta diapositiva muestra un rompecabezas para mostrar elementos de la empresa.
Diapositiva 72 : Esta diapositiva muestra las finanzas de la empresa.
Diapositiva 73 : Esta diapositiva presenta un proceso lineal.
Diapositiva 74 : Esta diapositiva muestra a Venn.
Diapositiva 75 : Esta es una diapositiva de agradecimiento y contiene detalles de contacto de la empresa, como la dirección de la oficina, el número de teléfono, etc.

FAQs

The main features of a data lake include the ability to store both structured and unstructured data, as well as providing features such as data ingestion, exploration, storage, auditing, governance, security, quality, and lineage.

The primary components of data lake architecture include metadata, compute, format and storage. Each component is responsible for specific tasks within the architecture.

Organizations should use data lakes because of their many benefits, including low-cost scalability and flexibility, improved customer interactions, and time-to-market analytics. Data lakes are also beneficial for IT-driven business processes.

The risks and challenges associated with data lakes include higher risks involved in data lake construction, storage and computing expenses, high cost, managed difficulty, long time-to-value, and the potential for a data swamp.

The best practices for implementing a data lake include supporting native data types, collecting raw data, creating an environment for data science, and ensuring data quality, governance, and security. The stages of data lake implementation include handling and ingesting data at scale, building the analytical muscle, and achieving self-service analytics.

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