資料湖與資料倉儲

現今企業應用越來越多應用像是數據中台以及數據分析都仰賴資料湖,要建置現代化的資料湖數據分析平台並不是一件容易的事情。

使用 CannerFlow 能夠幫助您建置資料湖的數據引擎,建置在常見的雲端資料湖技術像是 AWS S3 或 Azure Data Lake Storage (ADLS) 來建置具有彈性且高效的數據運算平台,使用 CannerFlow 可以避免 Vendor lock-in 以及可以減少雲端數據運算費用。

1. 資料倉儲數據卸載到資料湖

企業的資料倉儲解決方案,需要把你的數據同步到這些供應商軟體特殊的數據格式。因為要轉型成這些供應商軟體的特殊格式通常都需要使用 ETL/ELT 的方式把資料同步到這些軟體中,這會照成大量的無法預期的成本。使用

CannerFlow 可以減少資料倉儲的運算以及成本,利用 CannerFlow 資料湖的儲存運算,可以把這些資料放在雲端資料湖開放的格式進行大量的數據分析。未來也能非常容易的把資料湖的數據與既有的資料倉儲系統數據進行整合,增加運算效能、減少數據工程師與分析師的相依性。

2. 搬移資料倉儲的數據到資料湖

採用更現代的數據分析,降低運算成本越來越多企業把資料湖當作是主要的儲存方式,把部分數據從資料倉儲系統搬移進到資料湖中。

使用 CannerFlow 能夠把這個新的工作量把資料湖的資料快速地與過去在資料倉儲系統的資料做整合運算降低成本、提高效率。

3. 資料湖數據管理

當數據越來越多在資料湖中,在數據安全性就越來越重要。CannerFlow 可以很快地做到人員以及群體的數據管理。讓每個人可以在各種報表上呈現的資料不一同時顧慮到數據安全等問題。

4. 避免 Vendor lock-in

CannerFlow 能夠在各種平台與地端解決方案導入,未來不需要被供應商所綁架。現在起也在建置 Multi-cloud 以及混合雲數據都可以使用 CannerFlow 把所有供應商數據快速整合,在最節省運算資源下進行。

5. 資料湖定期 BI 報表產出

在資料湖的數據一般最終還是要能夠呈現在各種定期報表上,CannerFlow 能夠把資料湖的數據快速聚合,定期的產出數據報表在各種 BI 軟體中。