剧集
扶手椅架构师：大数据是否变成黑暗数据？
替换为 David Blank-Edelman, Eric Charran, Uli Homann
在我们的扶手椅架构师 Uli 和 Eric 的这一集中，与 David 讨论黑暗数据的概念：什么是？ 哪些模式可能导致此模式？ 你怎么能回到良好的数据？ Uli 分享了业务目标如何决定大数据的使用方式的几个示例。
章节
- 00:00 - 简介
- 01：07 - 我们所说的“黑暗数据”是什么意思？
- 02：31 - 数据湖在数据没有值时成为数据沼泽
- 03：35 - Uli 使用必应来说明业务目标如何驱动你如何使用大数据
- 05：23 - Uli 引用了业务目标的另一个例子（thyssenkrupp 电梯），推动大数据的使用方式
- 07：52 - 哪些模式（如 ETL 或 ELT）可能导致暗数据？
- 09：52 - 如果存在 AI 模式检测，但没有人工交互，是否需要架构？
- 11：54 - 定义的 ETL 和 ELT
- 14：50 - 如何从好数据到不良数据，并再次回到好数据？
推荐的资源
- 什么是 Azure Data Lake Analytics？
- 什么是提取、转换和加载（ETL）？
- 什么是提取、加载和转换（ELT）？
- 生成单一事实源意味着什么？
- Microsoft博客：thyssenkrupp 拥抱数字化转型，实现更美好的未来
相关剧集
- 扶手椅架构师：体系结构如何变化 - 机器学习
- 若要在精心构建的系列中观看更多情节，请查看此播放列表
- 若要观看扶手椅架构师系列中的更多情节，请查看此播放列表
连接
- David Blank-Edelman |推特： @otterbook
- Eric Charran |推特： @mougue
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