Lago de Dados Apresentação de slides em PowerPoint
Esta apresentação de PowerPoint fornece uma breve ideia sobre um data lake, seus elementos essenciais, elementos fundamentais, arquitetura, necessidade de um data lake e riscos envolvidos na implementação de um data lake. Nesta Apresentação de PowerPoint sobre Data Lake, cobrimos a visão geral do data lake, destacando suas principais características, conceitos-chave, componentes principais e funcionamento. Além disso, esta Apresentação de PowerPoint sobre Arquitetura de Data Lake e o Futuro da Análise de Logs contém quatro formações de data lake em diferentes arquiteturas, como AWS, Hadoop e Azure, juntamente com um data lake em nuvem. Além disso, esta Apresentação de PowerPoint sobre Formação de Data Lake com a Nuvem AWS contém os métodos de implementação de data lake, como on-premise e nuvem, e o processo de implementação de data lake. Por fim, este deck de Formação de Data Lake com a Plataforma de Nuvem Azure inclui fornecedores e ferramentas de data lake, casos de uso e aplicações, e uma comparação do data lake com outros sistemas de armazenamento. Ele incorpora slides mostrando um plano de 30-60-90 dias, um roteiro e um painel para relatórios de data lake. Baixe nosso modelo 100% editável e personalizável, que também é compatível com o Google Slides.
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Recursos desses slides de apresentação do PowerPoint:
Cative sua audiência com este conjunto de slides de apresentação em PowerPoint sobre Data Lake IT. Aumente o nível da sua apresentação implantando este modelo bem elaborado. Ele atua como uma ótima ferramenta de comunicação devido ao seu conteúdo bem pesquisado. Também contém ícones, gráficos e visuais estilizados, o que o torna um atrativo imediato. Composto por setenta e cinco slides, este deck completo é tudo o que você precisa para se destacar. Todos os slides e seu conteúdo podem ser alterados para se adequar ao seu ambiente de negócios exclusivo. Além disso, outros componentes e gráficos também podem ser modificados para adicionar toques pessoais a este conjunto pré-fabricado.
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Conteúdo desta apresentação em PowerPoint
Slide 1: Este slide apresenta o Data Lake (TI). Declare o nome da sua empresa e comece.
Slide 2: Este é um slide de Agenda. Declare suas agendas aqui.
Slide 3: Este slide apresenta o Sumário para a apresentação.
Slide 4: Este é outro slide continuando o Sumário para a apresentação.
Slide 5: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 6: Este slide representa a visão geral do data lake e como ele armazena análises de aprendizado de máquina.
Slide 7: Este slide mostra os Principais Recursos do Data Lake para o Cliente.
Slide 8: Este slide mostra os Principais Conceitos da Arquitetura de Data Lake.
Slide 9: Este é outro slide continuando os Principais Conceitos da Arquitetura de Data Lake.
Slide 10: Este slide apresenta os Principais Componentes da Arquitetura de Data Lake.
Slide 11: Este slide exibe os Elementos Essenciais da Solução de Data Lake e Analytics.
Slide 12: Este slide representa o funcionamento dos data lakes, incluindo como diferentes tipos de dados são armazenados.
Slide 13: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 14: Este slide mostra os Elementos Fundamentais do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 15: Este slide mostra o Processo de Construção do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 16: Este slide representa a equipe de construção do data lake e suas funções e responsabilidades.
Slide 17: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 18: Este slide exibe por que as organizações devem usar data lakes com base em seus recursos.
Slide 19: Este slide descreve o valor de um data lake, incluindo melhores interações com o cliente, melhores escolhas de inovação em pesquisa e desenvolvimento.
Slide 20: Este slide mostra o propósito do data lake nos negócios.
Slide 21: Este slide mostra os benefícios do data lake, incluindo escalabilidade e flexibilidade de baixo custo.
Slide 22: Este slide mostra os principais pontos para ajudar as organizações a entender se precisam manter um data lake para informações críticas de negócios.
Slide 23: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 24: Este slide apresenta a Arquitetura do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 25: Este slide exibe as Camadas de Arquitetura do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 26: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 27: Este slide mostra a arquitetura dos data lakes na AWS através do console do data lake.
Slide 28: Este slide representa Como Implementar o Data Lake na Arquitetura Hadoop.
Slide 29: Este slide descreve a arquitetura dos data lakes no Azure, cobrindo detalhes da coleta de dados.
Slide 30: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 31: Este slide descreve o data lake baseado em nuvem, como esses data lakes podem eliminar os desafios do data lake local.
Slide 32: Este slide mostra os desafios do data lake na nuvem, como segurança de dados, data swamp, data warehouse local, etc.
Slide 33: Este slide representa o funcionamento do data lake na nuvem.
Slide 34: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 35: Este slide mostra os Riscos Associados ao Uso do Data Lake.
Slide 36: Este slide apresenta os Principais Desafios Relacionados ao Data Lake.
Slide 37: Este slide exibe Como o Data Lakehouse Resolve os Desafios do Data Lake.
Slide 38: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 39: Este slide representa Estratégias para Evitar o Data Swamp no Data Lake.
Slide 40: Este slide mostra como evitar um data swamp em um data lake.
Slide 41: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 42: Este slide apresenta a Implementação Local do Data Lake.
Slide 43: Este slide representa a implantação de data lakes na nuvem e a porcentagem de crentes na computação em nuvem.
Slide 44: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 45: Este slide mostra as Melhores Práticas para Implementação de Data Lake.
Slide 46: Este slide mostra as etapas de implementação do data lake, como a coleta de dados brutos, ambiente para ciência de dados, etc.
Slide 47: Este slide mostra uma Visão Geral dos Estágios de Maturidade do Data Lake.
Slide 48: Este slide mostra a Introdução ao Sistema de Armazenamento de Arquivos do Data Lake.
Slide 49: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 50: Este slide representa as ferramentas e provedores de data lake, e as ferramentas são categorizadas com base em armazenamento, formato de dados, etc.
Slide 51: Este slide mostra os Principais Fornecedores do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 52: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 53: Este slide apresenta os Casos de Uso do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 54: Este slide exibe as Aplicações do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 55: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 56: Este slide representa a Diferença Entre Data Lake e Data Warehouse.
Slide 57: Este slide mostra a Comparação Entre Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse.
Slide 58: Este é outro slide continuando Data Lakes vs. Data Lakehouses vs. Data Warehouses.
Slide 59: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 60: Este slide descreve o plano de 30-60-90 dias para o data lake.
Slide 61: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 62: Este slide apresenta o Roteiro para Implementação de Data Lake.
Slide 63: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 64: Este slide exibe o Painel de Relatórios do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 65: Este slide representa os Ícones para Data Lake (TI).
Slide 66: Este slide é intitulado como Slides Adicionais para seguir em frente.
Slide 67: Este slide mostra Notas Post It. Poste suas anotações importantes aqui.
Slide 68: Este é um slide de Comparação para declarar comparação entre mercadorias, entidades, etc.
Slide 69: Este slide contém um Quebra-cabeça com ícones e texto relacionados.
Slide 70: Este é um slide Financeiro. Mostre suas informações relacionadas a finanças aqui.
Slide 71: Este slide mostra um Processo Linear com caixas de texto adicionais.
Slide 72: Este slide mostra um Diagrama de Venn com caixas de texto.
Slide 73: Este slide descreve um Gráfico de Linhas com comparação de dois produtos.
Slide 74: Este slide apresenta um Gráfico de Barras com comparação de dois produtos.
Slide 75: Este é um slide de Obrigado com endereço, números de contato e endereço de e-mail.
Apresentação de slides em PowerPoint do Data Lake IT com todas as 80 slides.
Utilize nossos slides de apresentação em PowerPoint do Data Lake IT para economizar seu tempo valioso. Eles estão prontos para se encaixar em qualquer estrutura de apresentação.
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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