DWH, Data Lake и Data Lakehouse: архитектурные различия и практическое применение // «Data Engineer»

Открытый вебинар курса Data engineer 📍 Программа Data Warehouse (DWH) Классическая архитектура и принципы Плюсы и минусы: строгая схема, производительность, стоимость Data Lake Хранение "сырых" данных любого формата Проблемы управления и governance Data Lakehouse Объединение лучших практик DWH и Data Lake ACID-транзакции и поддержка BI-аналитики Сравнительный анализ Критерии выбора для разных задач Примеры реализаций (Snowflake, Databricks Delta Lake) Кейсы применения Когда выбрать DWH, а когда — Lakehouse Миграция между подходами 👥 Для кого? Data Engineers и архитекторы Аналитики и BI-специалисты Технические руководители ✅ Что получите Четкое понимание различий между подходами Критерии выбора архитектуры под свои задачи Примеры успешных реализаций Практические рекомендации по внедрению «Data Engineer» - https://otus.pw/jcqt/
Преподаватель: Кирилл Дикалин - руководитель направления аналитической инфраструктуры Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/l6pH/
Перейти в сообщество Следите за новостями проекта: → Telegram: https://t.me/Otusjava
→ Хабр: https://otus.pw/S0nM/