Construcción de lagos de datos modernos para analítica utilizando almacenamiento de objetos

Resumen

Descubra cómo diseñar lagos de datos de alto rendimiento utilizando almacenamiento de objetos, centrando en motores de consulta MPP y características avanzadas para análisis escalables en entornos de múltiples nubes.

Programa de estudio

• Introducción a los Lagos de Datos
Definición y componentes de un lago de datos
Beneficios de los lagos de datos sobre los almacenes de datos tradicionales
• Visión general del Almacenamiento de Objetos
Características clave del almacenamiento de objetos
Comparación con otros tipos de almacenamiento (bloque y archivos)
Casos de uso en la arquitectura de lagos de datos
• Arquitectura de Lagos de Datos
Principios básicos de diseño
Estrategias de ingestión de datos
Asegurando la calidad y consistencia de los datos
Consideraciones de gobernanza y seguridad de datos
• Arquitecturas de Lagos de Datos Multi-Nube
Ventajas y desafíos de los entornos multi-nube
Mejores prácticas para desplegar lagos de datos en múltiples nubes
Estrategias de migración de datos e interoperabilidad
• Motores de Consulta MPP (Procesamiento Masivamente Paralelo)
Funcionalidad y beneficios de los motores MPP en lagos de datos
Motores de consulta MPP populares (por ejemplo, Apache Presto, Amazon Redshift, Google BigQuery)
Integración con el almacenamiento de objetos
• Estrategias de Análisis Escalable
Técnicas para optimizar el rendimiento y escalar las cargas de trabajo analíticas
Uso de partición de datos, indexación y almacenamiento en caché
Implementación de gestión y optimización de cargas de trabajo
• Funciones Avanzadas para Análisis
Integración de aprendizaje automático con lagos de datos
Análisis en tiempo real y procesamiento de flujos
Aprovechamiento de la IA para obtener mejores conocimientos de los datos
• Seguridad y Cumplimiento en Lagos de Datos
Cifrado de datos y control de acceso en el almacenamiento de objetos
Consideraciones de cumplimiento normativo
Monitoreo y auditoría de acceso a los datos
• Tendencias Futuras e Innovaciones
Tecnologías emergentes en los ecosistemas de lagos de datos
Tendencias en soluciones de análisis de datos y almacenamiento
Preparándose para futuros avances en procesamiento y gestión de datos
• Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Ejemplos del mundo real de implementaciones exitosas de lagos de datos
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Conclusión
Resumen de aprendizajes clave
Próximos pasos y recursos para el aprendizaje continuo

Asignaturas

Negocios