数据湖为存储和分析多样化的大型数据集提供了灵活且可扩展的解决方案。然而，为了最大限度地发挥数据湖的优势并克服数据湖的挑战，公司必须制定全面的战略并实施强大的数据管理和数据安全措施。
数据湖和数据仓库之间的决定取决于公司的特定数据需求和用例，并且在许多情况下，包含这两种解决方案的混合方法可能是有益的。本博客文章的第二部分解释了这种混合方法。
您可以在我们之前发布的博客文章中找到来自 adesso 世界的更多令人兴奋的主题。
同样有趣的是：
辉煌的数据湖
图像 米科拉·祖博克
作者 米科拉·祖博克当你听到学习这个词时，你是否会想到卑 开曼群岛 whatsapp 数据 鄙的老师、旧书和肮脏的学校厕所？错了，这些都是阻碍你学习的东西。根据《剑桥词典》，学习是“通过学习、经验或指导获得知识或技能”。
如果你在八年级时被问到你对学习的总体看法，答案肯定不会是学习是一件伟大的事情，以至于你在空闲时间阅读有关深度学习主题的专业文章。所以你应该问自己为什么我现在要告诉你一些事情。毕竟你已经不去上学了。让我给你三个充分的理由来解释为什么学习这个话题仍然与你相关。
原因一：知识不是恒定的。它是可变的。有人甚至说知识有半衰期。知识会发展、被边缘化或发生变化。以前的知识可以合并成新的知识。知识可能不再需要，或者只是暂时不再需要。谁曾想过为什么即使每个人都可以使用 Google 地图，孩子们仍然在学校学习阅读地图？在这里，对生存至关重要的知识会代代相传，一旦所有服务器崩溃，这些知识可能会被需要。与学校知识的半衰期为20年或物理知识的半衰期为5至10年相比，技术领域的半衰期为2至3年，而IT领域的半衰期不到两年，非常短。这使得IT成为一个非常需要学习的行业。
原因 2：机器现在正在学习，而你正在与机器一起工作。也许您听说过人工智能——当然，最聪明的人工智能学生之一可能就是 ChatGPT。当然，他就读于Open AI 的“人类 AI 培训师”开办的私立学校，并通过“监督微调”接受培训。
理由三：大自然历来都是可怕的、令人惊叹的或改变生活的创新的典范。您可能已经注意到，飞机像鸟类一样，有翅膀以在飞行时保持平衡。你知道童鞋上的魔术贴的灵感来自于牛蒡，你也听说过原子设计，它使用了化学的基本概念。当谈到机器学习时，人类——我们每个人——都是完美的榜样。
因此，学习不仅仅是教育工作者的一个话题，而是“一个跟上变化的终生过程”。