Newly Launched - AI Presentation Maker

close
category-banner

Diapositives de présentation PowerPoint sur l'architecture du lac de données et l'avenir de l'analyse des journaux

Rating:
100%

You must be logged in to download this presentation.

Favourites Favourites
Impress your
audience
100%
Editable
Save Hours
of Time

Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :

Captivez votre public avec ces diapositives de présentation Powerpoint sur l'architecture du lac de données et l'avenir de l'analyse des journaux. Augmentez votre seuil de présentation en déployant ce modèle bien conçu. Il agit comme un excellent outil de communication en raison de son contenu bien documenté. Il contient également des icônes stylisées, des graphiques, des visuels, etc., qui en font un accroche-regard immédiat. Composé de soixante-seize diapositives, ce jeu 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 professionnel unique. De plus, d'autres composants et graphiques peuvent également être modifiés pour ajouter des touches personnelles à cet ensemble préfabriqué.

People who downloaded this PowerPoint presentation also viewed the following :

  • IT , Storage

Contenu de cette présentation Powerpoint

Diapositive 1 : Cette diapositive présente l'architecture Data Lake et l'avenir de Log Analytics (IT). Indiquez le nom de votre entreprise et commencez.
Diapositive 2 : Cette diapositive indique l'ordre du jour de la présentation.
Diapositive 3 : Cette diapositive présente la table des matières de la présentation.
Diapositive 4 : Il s'agit d'une autre diapositive qui poursuit la table des matières de la présentation.
Diapositive 5 : Il s'agit d'une autre diapositive qui poursuit la table des matières de la présentation.
Diapositive 6 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 7 : cette diapositive présente une vue d'ensemble du lac de données et de la manière dont il stocke les analyses d'apprentissage automatique.
Diapositive 8 : Cette diapositive présente les principales fonctionnalités de Data Lake pour le client.
Diapositive 9 : Cette diapositive présente les concepts clés de l'architecture Data Lake.
Diapositive 10 : Il s'agit d'une autre diapositive qui poursuit les concepts clés de l'architecture du lac de données.
Diapositive 11 : Cette diapositive présente les principaux composants de l'architecture Data Lake.
Diapositive 12 : cette diapositive affiche les éléments essentiels de la solution Data Lake et Analytics.
Diapositive 13 : Cette diapositive représente le fonctionnement des lacs de données, y compris la manière dont les différents types de données sont stockés.
Diapositive 14 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 15 : Cette diapositive présente les éléments fondamentaux du lac de données du référentiel centralisé.
Diapositive 16 : Cette diapositive montre le processus de création d'un lac de données de référentiel centralisé.
Diapositive 17 : Cette diapositive représente l'équipe de construction du lac de données et ses rôles et responsabilités.
Diapositive 18 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 19 : cette diapositive montre pourquoi les organisations doivent utiliser les lacs de données en fonction de leurs fonctionnalités.
Diapositive 20 : Cette diapositive décrit la valeur d'un lac de données, notamment l'amélioration des interactions avec les clients, l'amélioration des choix d'innovation en matière de recherche et de développement.
Diapositive 21 : Cette diapositive décrit l'objectif du lac de données dans l'entreprise.
Diapositive 22 : Cette diapositive présente les avantages du lac de données, notamment l'évolutivité et la flexibilité à faible coût.
Diapositive 23 : Cette diapositive illustre les points clés pour aider à comprendre les organisations si elles ont besoin de maintenir un lac de données pour les informations commerciales critiques.
Diapositive 24 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 25 : Cette diapositive présente l'architecture du lac de données de référentiel centralisé.
Diapositive 26 : cette diapositive affiche les couches d'architecture du lac de données du référentiel centralisé.
Diapositive 27 : cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 28 : cette diapositive décrit les lacs de données sur l'architecture AWS via la console de lac de données.
Diapositive 29 : Cette diapositive représente Comment implémenter Data Lake dans l'architecture Hadoop.
Diapositive 30 : cette diapositive décrit les lacs de données sur l'architecture Azure en couvrant les détails de la collecte de données.
Diapositive 31 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 32 : Cette diapositive décrit le lac de données basé sur le cloud, comment ces lacs de données peuvent éliminer les défis des lacs de données sur site.
Diapositive 33 : Cette diapositive décrit les défis du lac de données cloud tels que la sécurité des données, le marais de données, l'entrepôt de données sur site, etc.
Slide 34 : Cette slide représente le fonctionnement du cloud data lake.
Diapositive 35 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 36 : Cette diapositive montre les risques associés à l'utilisation du lac de données.
Diapositive 37 : Cette diapositive présente les défis critiques liés au lac de données.
Diapositive 38 : cette diapositive montre comment Data Lakehouse résout les défis des lacs de données.
Diapositive 39 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 40 : Cette diapositive représente les stratégies pour éviter le Data Swamp dans Data Lake.
Diapositive 41 : cette diapositive montre comment éviter un marais de données dans un lac de données.
Diapositive 42 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 43 : Cette diapositive présente la mise en œuvre sur site de Data Lake.
Diapositive 44 : Cette diapositive représente le déploiement des lacs de données dans le cloud et le pourcentage de croyants au cloud computing.
Diapositive 45 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 46 : Cette diapositive présente les meilleures pratiques pour la mise en œuvre de Data Lake.
Diapositive 47 : Cette diapositive décrit les étapes de mise en œuvre du lac de données telles que la collecte de données brutes, l'environnement pour la science des données, etc.
Diapositive 48 : Cette diapositive présente l'aperçu des étapes de maturité de Data Lake.
Diapositive 49 : cette diapositive montre une introduction au système de stockage de fichiers Data Lake.
Diapositive 50 : cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 51 : cette diapositive représente les outils et les fournisseurs du lac de données, et les outils sont classés en fonction du stockage, du format des données, etc.
Diapositive 52 : Cette diapositive montre les principaux fournisseurs de Centralized Repository Data Lake.
Diapositive 53 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 54 : Cette diapositive présente des cas d'utilisation du lac de données de référentiel centralisé.
Diapositive 55 : Cette diapositive affiche les applications du lac de données du référentiel centralisé.
Diapositive 56 : cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 57 : cette diapositive représente la différence entre Data Lake et Data Warehouse.
Diapositive 58 : Cette diapositive présente la comparaison entre Data Warehouse, Data Lake et Data Lakehouse.
Diapositive 59 : Ceci est une autre diapositive qui continue Data Lakes vs. Data Lakehouses vs. Data Warehouses.
Diapositive 60 : cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 61 : Cette diapositive décrit le plan de 30-60-90 jours pour le lac de données.
Diapositive 62 : cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 63 : cette diapositive présente la feuille de route pour la mise en œuvre du lac de données.
Diapositive 64 : cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 65 : cette diapositive affiche le tableau de bord de création de rapports du lac de données du référentiel centralisé.
Diapositive 66 : Cette diapositive contient toutes les icônes utilisées dans cette présentation.
Diapositive 67 : Cette diapositive est intitulée Diapositives supplémentaires pour aller de l'avant.
Diapositive 68 : Cette diapositive montre des post-it. Postez vos notes importantes ici.
Diapositive 69 : Il s'agit d'une diapositive de comparaison pour établir une comparaison entre les produits, les entités, etc.
Diapositive 70 : cette diapositive contient un puzzle avec des icônes et du texte associés.
Diapositive 71 : Il s'agit d'une diapositive financière. Montrez vos trucs liés aux finances ici.
Diapositive 72 : cette diapositive montre le processus linéaire avec des zones de texte supplémentaires.
Diapositive 73 : Cette diapositive représente un diagramme de Venn avec des zones de texte.
Diapositive 74 : Cette diapositive décrit un graphique linéaire avec une comparaison de deux produits.
Diapositive 75 : Cette diapositive présente un graphique à barres avec une comparaison de deux produits.
Diapositive 76 : Ceci est une diapositive de remerciement avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.

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.

Ratings and Reviews

100% of 100
Write a review
Most Relevant Reviews

2 Item(s)

per page:
  1. 100%

    by Devon Ferguson

    Every time I ask for something out-of-the-box from them and they never fail in delivering that. No words for their excellence!
  2. 100%

    by Jake Smith

    The Designed Graphic are very professional and classic.

2 Item(s)

per page: