Kлючевых выводов для технических команд
Posted: Thu Jun 12, 2025 4:00 am
Нулевой ETL изменяет сложность , а не устраняет ее
Устаревший ETL по-прежнему имеет ценность , но его жесткость ограничивает масштабируемость и гибкость.
Data Productivity Cloud предлагает сбалансированную, готовую к будущему архитектуру , сочетающую гибкость с управлением
Трансформация и качество лучше управляются централизованно , а не разбросаны по запросам или системам
Настоящая модернизация заключается в оптимизации жизненного цикла , а не просто в перемещении меньшего количества данных.
Заключительные мысли
Zero ETL — это убедительная концепция, но в большинстве библиотека телефонных номеров бельгии реальных случаев она меняет одну форму сложности на другую. Традиционный ETL обеспечивает надежность, но не обладает гибкостью. Data Productivity Cloud дает вам и то, и другое, и даже больше.
Речь идет не только о том, где находятся ваши данные. Речь идет о том, насколько эффективно, безопасно и уверенно ваши команды могут использовать их на протяжении всего жХотя преимущества производительности генеративного ИИ неоспоримы, риски, связанные с конфиденциальностью данных и суверенитетом, особенно для предприятий, работающих с конфиденциальной информацией, часто остаются незамеченными до тех пор, пока не произойдет нарушение или нарушение соответствия. Поскольку организации изучают автоматизацию ИИ для интеграции данных, понимание этих последствий для безопасности становится еще более важным.
TL;DR
Публичные LLM-программы раскрывают ваши данные и используют их для обучения, что является серьезным риском несоответствия требованиям.
Частные LLM (AWS Bedrock, Azure OpenAI, Snowflake) хранят данные в вашем облаке, гарантируют отсутствие необходимости в обучении и соответствуют корпоративным требованиям.
Устаревший ETL по-прежнему имеет ценность , но его жесткость ограничивает масштабируемость и гибкость.
Data Productivity Cloud предлагает сбалансированную, готовую к будущему архитектуру , сочетающую гибкость с управлением
Трансформация и качество лучше управляются централизованно , а не разбросаны по запросам или системам
Настоящая модернизация заключается в оптимизации жизненного цикла , а не просто в перемещении меньшего количества данных.
Заключительные мысли
Zero ETL — это убедительная концепция, но в большинстве библиотека телефонных номеров бельгии реальных случаев она меняет одну форму сложности на другую. Традиционный ETL обеспечивает надежность, но не обладает гибкостью. Data Productivity Cloud дает вам и то, и другое, и даже больше.
Речь идет не только о том, где находятся ваши данные. Речь идет о том, насколько эффективно, безопасно и уверенно ваши команды могут использовать их на протяжении всего жХотя преимущества производительности генеративного ИИ неоспоримы, риски, связанные с конфиденциальностью данных и суверенитетом, особенно для предприятий, работающих с конфиденциальной информацией, часто остаются незамеченными до тех пор, пока не произойдет нарушение или нарушение соответствия. Поскольку организации изучают автоматизацию ИИ для интеграции данных, понимание этих последствий для безопасности становится еще более важным.
TL;DR
Публичные LLM-программы раскрывают ваши данные и используют их для обучения, что является серьезным риском несоответствия требованиям.
Частные LLM (AWS Bedrock, Azure OpenAI, Snowflake) хранят данные в вашем облаке, гарантируют отсутствие необходимости в обучении и соответствуют корпоративным требованиям.