DATA LAKES Tiếng việt là gì - trong Tiếng việt Dịch

• các hồ dữ liệu
• data lake
• data lakes

Ví dụ về việc sử dụng Data lakes trong Tiếng anh và bản dịch của chúng sang Tiếng việt

Data lakes keep data in its original state;
Data lake giữ dữ liệu ở trạng thái nguyên bản;

In practice, most CDPs use the same technologies as data lakes;
Trong thực tế, hầu hết các CDP sử dụng các công nghệ giống như các hồ dữ liệu;

Data lakes are designed to make it easier for users to access vast amounts of data when the need arises.
Các data lake được thiết kế giúp người dùng dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu khi có nhu cầu.

Among the storage options are traditional data warehouses, data lakes, and cloud-based storage.
Các tùy chọn lưu trữ bao gồm kho dữ liệu truyền thống, data lakes và lưu trữ trên đám mây.

Data lakes are designed to make it easier for users to access vast amounts of data when the need arises.
Các Data lakes được thiết kế sao cho người dùng có thể dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu bất cứ khi nào có nhu cầu.

AWS Lake Formation makes it easy for customers to build secure data lakes in days instead of months.
AWS Lake Formation giúp khách hàng dễ dàng xây dựng hồ dữ liệu bảo mật trong thời gian tính bằng ngày chứ không phải bằng tháng như trước đây.[…].

Data lakes aren't just a place for data science work, and they're not a magic place for all of your data..
Data lake không chỉ là công trình khoa học dữ liệu, nó cũng không phải là nơi hoàn hảo để lưu trữ toàn bộ dữ liệu của bạn.

Amazon S3 and Glacier, Azure Data Lake Storage, and Google Cloud Storage are often used as the foundation of data lakes..
Amazon S3 và Glacier, Azure Data Lake Storage và Google Cloud Storage thường được sử dụng làm nền tảng cho các hồ chứa dữ liệu.

Newer approaches, like“data lakes”, have collected the data but failed to organize it effectively too.
Các cách tiếp cận mới hơn, như dữ liệu trên hồ, đã thu thập dữ liệu nhưng không thể tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả.

Analytics- these services give dispersed examination and storage, and in addition ongoing investigation, huge data examination, data lakes, machine learning and data warehousing.
Phân tích- Các dịch vụ này cung cấp cho việc kiểm tra và lưu trữ phân tán, và thêm vào việc điều tra liên tục, kiểm tra dữ liệu khổng lồ, hồ dữ liệu, học máy và lưu trữ dữ liệu..

Given the role Linux plays on supercomputers and data lakes, it's likely to be in the driver's seat in major efforts in the AI field as well.
Do vai trò của Linux đối với các siêu máy tính và hồ dữ liệu, có khả năng nó sẽ ở vị trí lái xe trong những nỗ lực lớn trong lĩnh vực AI.

Data lakes are storage repositories that hold extremely large volumes of raw data in its native format until the data is needed by business users.
Data lakes là các kho lưu trữ chứa khối lượng dữ liệu thô rất lớn ở định dạng gốc cho đến khi người dùng doanh nghiệp cần dữ liệu.

Amazon S3 can be employed to store any type of object which allows for uses like storage for Internet applications, backup and recovery, disaster recovery, data archives, data lakes for analytics, and hybrid cloud storage.
Amazon S3 có thể được sử dụng để lưu trữ bất kỳ loại đối tượng nào cho phép sử dụng như lưu trữ cho các ứng dụng Internet, sao lưu và phục hồi, phục hồi thảm họa, lưu trữ dữ liệu, hồ dữ liệu để phân tích và lưu trữ đám mây hỗn hợp.

Data lakes provide a way to deal with the enormous growth of unstructured data, critical for the big data-views that we are going to tackle in 2019.
Các hồ dữ liệu cho chúng ta cách đối phó với lượng dữ liệu phi cấu trúc ngày càng tăng, quan trọng trong các chế độ xem dữ liệu lớn mà chúng ta sẽ giải quyết vào năm 2019.

By only gathering and keeping the data they can actually use and learn from, and by keeping it clean and well organised, businesses can replace their murky data swamps with clearer data lakes, from which it will be far easier to glean valuable insight.
Bằng cách chỉ thu thập và lưu giữ dữ liệu mà họ có thể sử dụng và học hỏi, và bằng cách giữ cho nó sạch sẽ và được tổ chức tốt, doanh nghiệp có thể thay thế dữ liệu lộn xộn của họ bằng các hồ dữ liệu rõ ràng hơn, từ đó sẽ dễ dàng thu thập thông tin chi tiết hơn.

The emergence of"data lakes"- large collections of data largely in a raw format without transformation or loss- is changing the way we analyze and solve problems.
Sự xuất hiện của“ hồ dữ liệu”- bộ sưu tập dữ liệu lớn phần lớn ở định dạng thô mà không bị biến đổi hoặc mất mát- đang thay đổi cách chúng ta phân tích và giải quyết vấn đề.

Data lakes give us a way to deal with an ever-increasing amount of unstructured data, critical in the big data views we're going to be tackling in 2019.
Các hồ dữ liệu cho chúng ta cách đối phó với lượng dữ liệu phi cấu trúc ngày càng tăng, quan trọng trong các chế độ xem dữ liệu lớn mà chúng ta sẽ giải quyết vào năm 2019.

Merely nine percent of the respondents said they have adopted data lakes for five years or more, while 24 percent said they have used the technology for less than two years, and 23 percent are still pondering on whether to use data lake at all.
Chỉ 9% số người được hỏi nói rằng họ đã sử dụng các hồ dữ liệu trong 5 năm trở lên, trong khi 24% có ít hơn hai năm sử dụng và 23% vẫn đang đánh giá xem có nên sử dụng hồ dữ liệu hay không.

Often the data tables in modern data lakes are wide, meaning they have lots of columns in each table--potentially every column you would need to do a certain type of analysis.
Thông thường các bảng dữ liệu trong các hồ dữ liệu hiện đại rất rộng, có nghĩa là chúng có rất nhiều cột trong mỗi bảng- có khả năng mỗi cột bạn cần thực hiện một loại phân tích nhất định.

Data Lake vs Data Warehouse: What's the Difference?
Data Lake vs Data Warehouse: Sự khác biệt là gì?

Benefits of Data Lake.
Ưu điểm của data lake.

First, let us define what data lake actually means?
Đầu tiên chúng ta cần hiểu Data Lake là gì?

Think carefully about whether you really need a data lake and be sure you know what it can and can't do.
Hãy suy nghĩ thật kĩ về việc liệu bạn có thực sự cần 1 data lake cũng như chắc chắn về những việc nó có thể cũng như không thể làm được.

A data warehouse or data lake collects data, usually from the same source and with the same structure of information.
Kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu thu thập dữ liệu, thường là từ cùng một nguồn và có cùng cấu trúc thông tin.

The purpose of a data lake is to provide value to the business by serving users.
Mục đích của hồ dữ liệu là cung cấp giá trị cho doanh nghiệp bằng cách phục vụ người dùng.

A data lake can even store data that is currently not in use but might be used in the future.
Data lake như dã nói thậm chí có thể lưu trữ các dữ liệu hiện không được sử dụng nhưng lại có thể cần thiết trong tương lai.

This means that users can go to the data lake and search to find the data sets they need.
Điều này có nghĩa là người dùng có thể đi đến hồ dữ liệu và tìm kiếm để tìm các bộ dữ liệu họ cần.

To do this, you need a rating and ranking mechanism as part of your integrated data lake management platform.
Để làm điều này, bạn cần một cơ chế xếp hạng và xếp hạng như là một phần của nền tảng quản lý hồ dữ liệu tích hợp của bạn.

The cutting edge companies Google and Facebook have developed useful ways to leverage the data lake, but should be considered early adopters.
Google và Facebook đã phát triển các phương pháp hữu hiệu để khai thác data lake nhưng mới chỉ được coi là những nhà sơ khởi.

When the data is needed for meaningful insights it's extracted from a data lake and loaded to a big data warehouse.
Khi dữ liệu là cần thiết cho những hiểu biết có ý nghĩa, nó được trích xuất từ một hồ dữ liệu và được tải vào một kho dữ liệu lớn.