整体资源效率和生产力作者
自 危机爆发以来，IT 预算变得越来越紧张，促使技术领导者想方设法用 云数据仓库与云 更少的资源做更多的事情。数据驱动型企业无法承受简单地放弃数据现代化或数据分析项目的后果。在这样的时期，多个垂直行业（保险、金融服务和医疗保健）产生的数据比以往任何时 云数据仓库与云 候都多，而且必须用更少的资源来处理和分析这些数据。
现代 IT 领导者一直在
使用云数据湖和云数据仓库作为存储、管理和分析数 电报数据库 据的首选技术。长期以来，云数据仓库一直是用于存储特定 BI 用例的高度结构化数据的技术。另一方面，云数据湖是一种更新的技术，它允许企业以更敏捷、更自然的方 大西部建筑诉讼案是关于什么的 式处理大量和多种数据。
虽然数据仓库可以
处理半结构化数据，但它们并不是最佳选择。以当今数据生 要开 香港领先 始清理 成的速度和数量，将所有数据存储在数据库或数据仓库中并不划算。此外，在将数据存储在数据仓库之前，需要进行大量的数据处理和准备工作，这个过程缓慢而昂贵。鉴于云数据湖能够存储结构化、半结构化和非结构化数据，并能适应未来的分析需求，它已成为解决当今广泛数据挑战的首选解决方案。