whitepaper: Data Lake vs Data Warehouse: tutte le differenze dei due approcci

24 October 2018

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

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