Construction et Exploitation du Data Lake d'Atlassian - Un Retour d'Expérience

Aperçu

Programme

• Introduction aux lacs de données
Définition et objectif des lacs de données
Différences entre les lacs de données et les entrepôts de données
Cas d'utilisation pour les lacs de données
• Le parcours du lac de données d'Atlassian
Motivation pour construire un lac de données
Objectifs initiaux et périmètre du projet
Aperçu de l'architecture du lac de données
• Infrastructure et pile technologique
Technologies clés utilisées dans le lac de données d'Atlassian
Intégration avec les systèmes existants
Considérations sur l'évolutivité
• Défis rencontrés
Problèmes d'ingestion et de traitement des données
Gestion de sources de données diversifiées
Assurer la qualité et la cohérence des données
• Solutions et meilleures pratiques
Stratégies pour une ingestion efficace des données
Techniques pour maintenir l'intégrité des données
Outils et cadres qui ont joué des rôles clés
• Gouvernance et sécurité des données
Mise en œuvre des politiques de gouvernance des données
Mesures de sécurité et conformité
Contrôle d'accès et audit
• Principaux enseignements et insights
Leçons tirées du processus de mise en œuvre
Comment les défis ont été surmontés
Impact sur les processus métier et la prise de décision
• Directions futures et innovations
Évolution de l'infrastructure du lac de données
Incorporation des avancées en IA et en analytique
Planification pour la croissance future
• Conclusion et rétrospective
Réflexion sur le parcours et les résultats
Réflexions finales sur le succès et l'impact du projet
Discussion ouverte sur les améliorations et innovations potentielles

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Sujets

Affaires