Komponenten eines modernen Data Lake zur Unterstützung von Enterprise AI-Anwendungen - Penikalapati, Venkata Karthik;Kumar, Lav
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In einer Welt, in der Daten in einem noch nie dagewesenen Tempo generiert werden, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, über herkömmliche Datenbanken hinauszugehen, um ihre Daten zu speichern, zu verwalten und wertvolle Erkenntnisse daraus abzuleiten. Data Lakes bieten mit ihren dynamischen Funktionen eine skalierbare, flexible und kostengünstige Lösung für die Speicherung und Verarbeitung umfangreicher und vielfältiger Datensätze. Sie bilden den Grundstein für KI- und maschinelle Lerninitiativen und dienen als fruchtbarer Boden für die Entwicklung, das Training und den Einsatz…mehr

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Produktbeschreibung
In einer Welt, in der Daten in einem noch nie dagewesenen Tempo generiert werden, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, über herkömmliche Datenbanken hinauszugehen, um ihre Daten zu speichern, zu verwalten und wertvolle Erkenntnisse daraus abzuleiten. Data Lakes bieten mit ihren dynamischen Funktionen eine skalierbare, flexible und kostengünstige Lösung für die Speicherung und Verarbeitung umfangreicher und vielfältiger Datensätze. Sie bilden den Grundstein für KI- und maschinelle Lerninitiativen und dienen als fruchtbarer Boden für die Entwicklung, das Training und den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle. Wir werden uns mit der enormen Bedeutung von Data Lakes im Zeitalter der KI befassen und erläutern, wie sie die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse ermöglichen.
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Autorenporträt
Venkata Karthik Penikalapati è uno sviluppatore software esperto di Salesforce con oltre dieci anni di esperienza nella progettazione e nella gestione di pipeline di dati.Lav Kumar è un Lead MTS di Salesforce con 12 anni di esperienza nello sviluppo full-stack. Appassionato innovatore tecnologico, ingegnere dei dati e appassionato di AI/ML.