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【数据架构】数据湖屋的兴起:数据价值的新时代

查询加速器(如数据湖屋)将数据仓库和数据湖整合到一个单一的洞察系统中,使企业能够以降低的成本加速分析并最大化数据价值。

在新冠肺炎大流行高峰时期,需要接种6500万剂疫苗,沃尔格林制药更新和医疗保健平台技术副总裁路易吉·瓜达格诺(Luigi Guadagno)需要知道将疫苗送往何处。为了找到答案,他查询了沃尔格林的数据湖屋,它是在微软Azure上用数据桥技术实现的。

“我们利用数据湖屋来了解这一时刻,”他说。对瓜达诺而言,从技术上讲,将疫苗供应与患者需求相匹配的必要性来得正是时候。这家庞大的制药连锁企业已经建立了自己的数据湖屋,以应对这些挑战,正如Guadagno所说,“在合适的地方为合适的患者提供合适的产品。”

此前,Walgreens曾试图利用其数据湖完成这项任务,但面临两个重大障碍:成本和时间。许多组织都知道这些挑战,因为它们试图从大量数据中获取分析知识。其结果是,企业如何呈现洞察的一个新的范式转变,即企业依赖于一种新的技术类别,这种技术旨在帮助企业最大化其数据的价值。