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Lac de données Présentation PowerPoint Diapositives

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Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :

Captivez votre public avec ces diapositives de présentation PowerPoint sur le Data Lake IT. Augmentez le seuil de votre présentation en déployant ce modèle bien conçu. Il agit comme un excellent outil de communication grâce à son contenu bien recherché. Il contient également des icônes, des graphiques et des visuels stylisés qui en font un élément d'attention immédiat. Composé de soixante-quinze diapositives, cet ensemble complet est tout ce dont vous avez besoin pour vous faire remarquer. Toutes les diapositives et leur contenu peuvent être modifiés pour s'adapter à votre environnement commercial unique. De plus, d'autres composants et graphiques peuvent également être modifiés pour ajouter des touches personnelles à cet ensemble préfabriqué.

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Contenu de cette présentation Powerpoint

Diapositive 1 : Cette diapositive présente le Data Lake (IT). Indiquez le nom de votre entreprise et commencez.
Diapositive 2 : Il s'agit d'une diapositive d'ordre du jour. Énoncez vos ordres du jour ici.
Diapositive 3 : Cette diapositive présente la table des matières de la présentation.
Diapositive 4 : Voici une autre diapositive poursuivant la table des matières de la présentation.
Diapositive 5 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 6 : Cette diapositive représente un aperçu du data lake et de la façon dont il stocke les analyses d'apprentissage automatique.
Diapositive 7 : Cette diapositive présente les principales caractéristiques du Data Lake pour le client.
Diapositive 8 : Cette diapositive montre les concepts clés de l'architecture du Data Lake.
Diapositive 9 : Voici une autre diapositive poursuivant les concepts clés de l'architecture du Data Lake.
Diapositive 10 : Cette diapositive présente les composants principaux de l'architecture du Data Lake.
Diapositive 11 : Cette diapositive affiche les éléments essentiels de la solution Data Lake et Analytics.
Diapositive 12 : Cette diapositive représente le fonctionnement des data lakes, y compris la façon dont différents types de données sont stockés.
Diapositive 13 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 14 : Cette diapositive présente les éléments fondamentaux du Data Lake de référentiel centralisé.
Diapositive 15 : Cette diapositive montre le processus de construction du Data Lake de référentiel centralisé.
Diapositive 16 : Cette diapositive représente la constitution de l'équipe du data lake et leurs rôles et responsabilités.
Diapositive 17 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 18 : Cette diapositive affiche pourquoi les organisations devraient utiliser les data lakes en fonction de leurs caractéristiques.
Diapositive 19 : Cette diapositive décrit la valeur d'un data lake, y compris l'amélioration des interactions avec les clients et des choix d'innovation en recherche et développement.
Diapositive 20 : Cette diapositive représente l'objectif du data lake dans l'entreprise.
Diapositive 21 : Cette diapositive présente les avantages du data lake, notamment une évolutivité et une flexibilité à faible coût.
Diapositive 22 : Cette diapositive décrit les points clés pour aider les organisations à comprendre si elles ont besoin de maintenir un data lake pour les informations commerciales critiques.
Diapositive 23 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 24 : Cette diapositive présente l'architecture du Data Lake de référentiel centralisé.
Diapositive 25 : Cette diapositive affiche les couches d'architecture du Data Lake de référentiel centralisé.
Diapositive 26 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 27 : Cette diapositive représente l'architecture des data lakes sur AWS à travers la console du data lake.
Diapositive 28 : Cette diapositive représente la façon de mettre en œuvre un Data Lake dans l'architecture Hadoop.
Diapositive 29 : Cette diapositive décrit l'architecture des data lakes sur Azure en couvrant les détails de la collecte des données.
Diapositive 30 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 31 : Cette diapositive décrit le data lake basé sur le cloud et comment ces data lakes peuvent éliminer les défis des data lakes sur site.
Diapositive 32 : Cette diapositive représente les défis du data lake dans le cloud tels que la sécurité des données, le data swamp, l'entrepôt de données sur site, etc.
Diapositive 33 : Cette diapositive représente le fonctionnement du data lake dans le cloud.
Diapositive 34 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 35 : Cette diapositive montre les risques associés à l'utilisation du Data Lake.
Diapositive 36 : Cette diapositive présente les défis critiques liés au Data Lake.
Diapositive 37 : Cette diapositive affiche comment le Data Lakehouse résout les défis du Data Lake.
Diapositive 38 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 39 : Cette diapositive représente les stratégies pour éviter le data swamp dans le Data Lake.
Diapositive 40 : Cette diapositive représente comment éviter un data swamp dans un data lake.
Diapositive 41 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 42 : Cette diapositive présente la mise en œuvre sur site du Data Lake.
Diapositive 43 : Cette diapositive représente le déploiement des data lakes dans le cloud et le pourcentage de croyants dans l'informatique en nuage.
Diapositive 44 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 45 : Cette diapositive présente les meilleures pratiques pour la mise en œuvre du Data Lake.
Diapositive 46 : Cette diapositive représente les étapes de la mise en œuvre du data lake, telles que la collecte des données brutes, l'environnement pour la data science, etc.
Diapositive 47 : Cette diapositive présente un aperçu des étapes de maturité du Data Lake.
Diapositive 48 : Cette diapositive montre l'introduction au système de stockage de fichiers du Data Lake.
Diapositive 49 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 50 : Cette diapositive représente les outils et fournisseurs de data lake, et les outils sont classés en fonction du stockage, du format de données, etc.
Diapositive 51 : Cette diapositive montre les principaux fournisseurs du Data Lake de référentiel centralisé.
Diapositive 52 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 53 : Cette diapositive présente les cas d'utilisation du Data Lake de référentiel centralisé.
Diapositive 54 : Cette diapositive affiche les applications du Data Lake de référentiel centralisé.
Diapositive 55 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 56 : Cette diapositive représente la différence entre le Data Lake et l'entrepôt de données.
Diapositive 57 : Cette diapositive présente une comparaison entre l'entrepôt de données, le Data Lake et le Data Lakehouse.
Diapositive 58 : Voici une autre diapositive poursuivant la comparaison entre les Data Lakes, les Data Lakehouses et les entrepôts de données.
Diapositive 59 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 60 : Cette diapositive décrit le plan 30-60-90 jours pour le data lake.
Diapositive 61 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 62 : Cette diapositive présente la feuille de route pour la mise en œuvre du Data Lake.
Diapositive 63 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 64 : Cette diapositive affiche le tableau de bord de reporting du Data Lake de référentiel centralisé.
Diapositive 65 : Cette diapositive représente les icônes du Data Lake (IT).
Diapositive 66 : Cette diapositive est intitulée Diapositives supplémentaires pour aller de l'avant.
Diapositive 67 : Cette diapositive montre des notes Post-it. Postez vos notes importantes ici.
Diapositive 68 : Il s'agit d'une diapositive de comparaison pour établir une comparaison entre les produits, les entités, etc.
Diapositive 69 : Cette diapositive contient un puzzle avec des icônes et du texte associés.
Diapositive 70 : Il s'agit d'une diapositive financière. Présentez vos éléments financiers ici.
Diapositive 71 : Cette diapositive montre un processus linéaire avec des zones de texte supplémentaires.
Diapositive 72 : Cette diapositive représente un diagramme de Venn avec des zones de texte.
Diapositive 73 : Cette diapositive décrit un graphique linéaire avec une comparaison de deux produits.
Diapositive 74 : Cette diapositive présente un graphique à barres avec une comparaison de deux produits.
Diapositive 75 : Il s'agit d'une diapositive de remerciement avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.

FAQs

A Data Lake is a centralized repository that stores all types of data, including structured, semi-structured, and unstructured data. It works by storing the data in its raw format, allowing for easy access and analysis by data scientists and analysts.

The main features of a Data Lake for customers include scalability, flexibility, and the ability to store and analyze large volumes of data. It also allows for real-time data processing and the integration of multiple data sources.

The primary components of Data Lake architecture include data ingestion, data storage, data processing, and data access. These components work together to create a centralized repository for all types of data.

Organizations should use a Data Lake because it provides a cost-effective and flexible solution for storing and analyzing large volumes of data. It also allows for real-time data processing and the integration of multiple data sources.

A Data Lake allows for the storage of all types of data, including raw and unstructured data, while a Data Warehouse is designed for structured data only. Data Warehouses are typically used for business intelligence purposes, while Data Lakes are used for advanced analytics and machine learning.

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    by Donnie Knight

    The Designed Graphic are very professional and classic.
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    by David Wright

    Thanks for all your great templates they have saved me lots of time and accelerate my presentations. Great product, keep them up!

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