Diversi approcci, diversi risultati
La scelta fra Data Lake e Data Warehouse è particolarmente complessa: le differenze tra i due approcci sono molteplici e compiere il giusto passo è fondamentale.
Il modello dominante di storage è stato per anni – ed è tutt’ora – quello del Data Warehouse.
Quando, però, un'azienda intende fare leva sull’estrazione del valore dai flussi di dati generati fuori e dentro l’azienda, così da migliorare il proprio business e i processi, il modello Data Lake va quanto meno preso in considerazione.
Indice
Capitolo 1. Una definizione di Data Lake (e di Data Warehouse)
Capitolo 2. Come funziona un Data Lake?
Capitolo 3. Le principali proprietà che distinguono un Data Lake da un Data Warehouse
Capitolo 4. Le differenze tra i due approcci punto per punto
Capitolo 5. Cosa occorre perché un approccio Data Lake risulti davvero efficace
Capitolo 6. Data Warehouse o Data Lake: quale approccio scegliere?
Capitolo 7. Chi siamo
