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데이터베이스, 데이터 센터 및 데이터 호수를 어떻게 구분합니까?

데이터 호수, 데이터 웨어하우징, 데이터 센터 간에는 직접적인 관계가 없지만 비즈니스에 가치를 창출하는 형식에는 각각 중점을 두고 있습니다.

첫째, 차이점은 다음과 같습니다.

Data lake 는 중앙 집중식 저장소로서 모든 규모의 정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터 호수에서는 데이터를 저장하고 구조화하지 않고도 다양한 유형의 분석을 실행할 수 있습니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스라고도 하는 데이터 웨어하우스 (Data warehouse) 는 비즈니스 인텔리전스 영역의 비교 및 분석을 위해 다양한 소스의 구조화된 데이터를 취합하는 데이터 스토리지 시스템입니다. 데이터 웨어하우스는 고도로 모델링된 다양한 데이터가 포함된 저장소입니다.

데이터 센터는 기술, 비즈니스를 주도하는 지능형 데이터 처리 플랫폼으로 표준화되고 전 세계적으로 연결 가능하며 추출 가능한 플랫폼을 구축합니다. 건설 목표는 프런트 데스크 데이터 분석 및 응용 프로그램의 요구를 효율적으로 충족하는 것입니다. 데이터 센터는 비즈니스에 더 가깝고, 비즈니스 및 애플리케이션 개발의 요구 사항을 더 빨리 충족시킬 수 있으며, 추적 가능하고 정확합니다.

둘째, 관계:

데이터 호수와 데이터 웨어하우스는 서로 다른 객체에 대한 다양한 형태의 데이터 자산을 더 많이 가지고 있습니다. 데이터 센터에서는 서비스 프런트를 강조하여 논리, 레이블, 알고리즘, 모델을 재사용합니다.

데이터 센터는 데이터 호수, 데이터 웨어하우징 등의 스토리지 구성 요소를 포괄하는 "데이터 공장" 과 같습니다. 데이터 센터가 발전함에 따라 향후 데이터 호수와 데이터 웨어하우스의 개념이 약화될 가능성이 높습니다.

셋째, 요약:

데이터 공간이 지속적으로 증가하고 있습니다. 데이터의 가치를 최대한 발휘하기 위해 미래의 데이터 기술은 융합과 혁신을 향해 나아가고 있다.

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