Emily Sergent
Vous avez mis en place un data lake ou envisagez de le faire pour résoudre vos problèmes big data ? Un data lake vous permettra de conserver toutes vos données brutes et détaillées dans un référentiel unique et consolidé ; votre problème est donc résolu. Mais est-ce vraiment le cas ? Est-ce vraiment si simple ?
Les data lakes ont leur utilité et leur but, c’est indiscutable. Cependant, les data lakes sont eux-mêmes limités par des facteurs tels que la duplication des données et donc des coûts plus élevés, les limites de la gouvernance et le risque de devenir un autre silo de données.
Avec l'ajout de la data virtualization, un data lake physique peut se transformer en un data lake virtuel ou logique grâce à une couche d'abstraction. La data virtualization peut faciliter et accélérer l'accès et l'exploration des données importantes de manière plus efficace et plus rentable, et contribuer à obtenir un meilleur retour sur investissement sur le data lake.
Vous n’êtes pas convaincu ? Rejoignez-nous pour ce nouveau webinar et détruisons ce mythe selon lequel data lake et data virtualization sont incompatibles !
Rejoignez ce nouveau webinar où nous explorerons les promesses d'un data lake ainsi que ses inconvénients pour en tirer une conclusion finale.
