O Starburst Galaxy desafia muitas concepções prévias sobre dados e uma das maiores é a crença de que os data warehouses são superiores em funcionalidade aos data lakes modernos. Embora isso fosse verdade no passado, o Starburst Galaxy utiliza data lakes modernos de uma maneira que os torna um verdadeiro substituto para data warehouses. Ao mesmo tempo, os data lakes em armazenamento de objetos na nuvem são inerentemente menos custosos do que os data warehouses, marcando tanto um benefício tecnológico quanto organizacional.
Isso inverte a abordagem tradicional sobre dados. Os data lakes costumavam ser vistos como alternativas de baixo custo aos data warehouses que se encaixavam em certos casos de uso. No entanto, com o Starburst Galaxy, a era do data lake moderno realmente chegou. Os data lakes agora são mais do que capazes de substituir a vasta maioria das cargas de trabalho de data warehouses, aproveitando tecnologias como AWS S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage para ajudar a economizar dinheiro e simplificar estratégias de dados.
Adicione o fato de que os data lakes lidam com dados semiestruturados e não estruturados muito, muito melhor do que os data warehouses tradicionais, e utilizam schema on read em vez de schema on write, e você tem um verdadeiro ponto de virada. Com o desenvolvimento de estratégias de IA em muitas empresas, os dados semiestruturados são particularmente importantes e os data lakes há muito se destacam no treinamento de modelos de machine learning e IA. O Starburst Galaxy se encaixa em toda essa mudança de paradigma, ajudando você a mudar sua estratégia de dados para uma estratégia de data lake.
Animado com este vídeo? Se você quer mais, está a caminho. A Starburst Academy tem um novo curso sobre o tema. Inclui muitos exemplos práticos para que você possa criar seu próprio cluster Starburst Galaxy e começar a consultar e federar data lakes.
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