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    Comment passer d'un DataLake monolithique à un Data Mesh distribué

    [fa icon="calendar'] 03/03/21 08:10 / par Laurent Letourmy dans Data, Data Lake, Machine Learning, Data Architecture, Data Scientist, Data Engineer, temps réel, Data Mesh

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    De nombreuses entreprises investissent dans leur lac de données de nouvelle génération, dans l'espoir de démocratiser les données à grande échelle pour fournir des informations commerciales et, en fin de compte, prendre des décisions intelligentes automatisées. Les plateformes de données basées sur l'architecture du lac de données ont des modes de défaillance communs qui conduisent à des promesses non tenues à grande échelle. Pour faire face à ces modes de défaillance, nous devons passer du paradigme centralisé d'un lac ou de son entrepôt de données prédécesseur. Nous devons passer à un paradigme qui s'inspire de l'architecture distribuée moderne: considérer les domaines comme la préoccupation de premier ordre, appliquer la pensée de plate-forme pour créer une infrastructure de données en libre-service et traiter les données comme un produit.

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