💡
原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
📝
内容提要
现代数据堆栈（MDS）是云端现代数据平台的一部分，它将分析和支持工具交到了从业者手中。Lakehouse模式是最新且可能是最强大的模式，它将数据仓库的简单性和可扩展性与数据湖的开放性和成本优势结合在一起。本文提供了在Lakehouse上构建现代数据堆栈的五个原因，以及dbt Cloud和Fivetran on Databricks作为理想的MDS解决方案的原因。
🎯
关键要点
- 现代数据堆栈（MDS）是云端现代数据平台的一部分，提供分析和支持工具给从业者。
- Lakehouse模式结合了数据仓库的简单性和可扩展性与数据湖的开放性和成本优势。
- 现代数据堆栈的优势包括弹性和可扩展性、基于ELT的数据转换、SQL为中心的集成和专注于洞察。
- 传统数据仓库不适合机器学习和人工智能工作负载，缺乏必要的能力和扩展性。
- Lakehouse作为现代数据堆栈的新标准，能够支持分析、BI、数据工程、数据科学和机器学习等多种数据用例。
- Databricks Lakehouse平台支持所有数据类型和工作负载，消除数据孤岛。
- Databricks Lakehouse为机器学习和人工智能提供了从基础设施到应用的全面支持。
- Databricks Lakehouse平台基于Spark结构化流处理，能够高效处理流数据。
- Databricks SQL提供行业领先的价格性能比，支持大规模SQL和BI应用。
- Databricks Lakehouse平台与dbt Cloud和Fivetran等工具集成，提供自动化的ELT解决方案。
- Condé Nast通过实施dbt Cloud和Fivetran，简化了数据架构，提高了数据团队的生产力。
🏷️
标签
➡️
