Amazon Redshift: Der endgültige Leitfaden

Kapitel 3. Einrichten deiner Datenmodelleund Ingesting von Daten

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Nachdem du nun dein Amazon Redshift Data Warehouse eingerichtet hast, sollten wir uns eine Strategie für die Datenverwaltung überlegen.

In diesem Kapitel besprechen wir einige Optionen für deine Datenmanagement-Strategie und die Frage, ob du eine "Data Lake First Versus Data Warehouse First Strategy" anwenden solltest . Als Nächstes gehen wir auf die "Definition deines Datenmodells" ein und zeigen dir anhand des "Student Information Learning Analytics Dataset", wie du Tabellen erstellst und "Batch-Daten in Amazon Redshift lädst", indem du ein Beispiel für diese Daten in Amazon S3 verwendest. In der heutigen Welt, in der die Geschwindigkeit, mit der du zu Erkenntnissen gelangst, entscheidend ist, um deine Kanten zu bewahren, zeigen wir dir auch, wie du "Echtzeit- und Fast-Echtzeit-Daten lädst". Und schließlich werden wir dir zeigen, wie du deine Datenstrukturen optimieren kannst .

Data Lake First vs. Data Warehouse First Strategie

Im heutigen digitalen Zeitalter sind Unternehmen ständig dabei, große Mengen an Daten zu sammeln und zu erzeugen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. aus Benutzerinteraktionen, Sensorwerten und Aktivitäten in sozialen Medien. Die effektive Verwaltung dieser Daten ist für Unternehmen entscheidend, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte ...