একটি ডেটা লেকহাউস, সহজ শর্তে, একটি ডেটা লেক এবং একটি ডেটা গুদামের সেরা কার্যকারিতাগুলিকে একত্রিত করে৷ এটি স্ট্রাকচার্ড এবং অসংগঠিত উভয় ডেটাকে নির্বিঘ্নে একত্রিত করার জন্য একটি ইউনিফাইড প্ল্যাটফর্ম অফার করে, ব্যবসার তত্পরতা, মাপযোগ্যতা এবং তাদের ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াগুলিতে নমনীয়তা প্রদান করে। প্রথাগত ডেটা গুদামগুলির বিপরীতে যেগুলি কাঠামোগত ডেটা সংগঠিত এবং সংরক্ষণের জন্য কঠোর স্কিমার উপর নির্ভর করে, একটি ডেটা লেকহাউস ব্যবহার করে নমনীয় স্কিমা-অন-পঠন পদ্ধতি।
এর মানে হল যে কাঁচা, অপ্রক্রিয়াজাত ডেটা কোনও পূর্বনির্ধারিত কাঠামো ছাড়াই সিস্টেমে প্রবেশ করা যেতে পারে, যা উড়তে থাকা বিশ্লেষণ এবং অনুসন্ধানের অনুমতি দেয়। অধিকন্তু, ডেটা লেকহাউসের একটি মূল সুবিধা হল এর ব্যাচ এবং রিয়েল-টাইম প্রসেসিং ক্ষমতা উভয়ই লাভ করার ক্ষমতা। একটি একক স্থাপত্যের মধ্যে এই দুটি প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতির সমন্বয় করে, সংস্থাগুলি ঐতিহাসিক এবং আপ-টু-মিনিট স্ট্রিমিং ডেটাসেট উভয় থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে।
একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক যা ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারকে শক্তিশালী করে তোলে তা হল স্পার্ক-ভিত্তিক বিশ্লেষণের সাথে এর একীকরণ। লিভারেজ করে স্পার্ক এর প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা, সংস্থাগুলি লেকহাউসে সঞ্চিত ডেটার উপর জটিল বিশ্লেষণমূলক কাজ করতে পারে। এর মধ্যে উন্নত চলমান রয়েছে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, জটিল একত্রীকরণ এবং রূপান্তর সম্পাদন করে এবং পুনরাবৃত্তিমূলক গণনা সম্পাদন করে। অধিকন্তু, একটি ডেটা লেকহাউস অ্যাপাচি কাফকা বা অ্যাপাচি ফ্লিঙ্কের মতো স্ট্রিমিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথে নির্বিঘ্নে একত্রিত করে রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং বিশ্লেষণ সক্ষম করে। এটি ব্যবসাগুলিকে তাদের আসার সাথে সাথে ডেটার ক্রমাগত প্রবাহিত স্ট্রিমগুলি থেকে বিশ্লেষণ এবং অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে দেয়৷
সাধারণ ডেটা লেকহাউস চ্যালেঞ্জগুলি কী কী?
ডেটা লেকহাউস, তার অনেক সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, ডেটা সম্পর্কিত বিভিন্ন চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে শাসন, নিরাপত্তা, গোপনীয়তা এবং সম্মতি যে সুরাহা করা প্রয়োজন. ডেটা লেকহাউসের মধ্যে ডেটার নির্ভুলতা, ধারাবাহিকতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা গভর্নেন্স অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সংস্থাগুলিকে অবশ্যই সমগ্র ইকোসিস্টেম জুড়ে ডেটা মান নিয়ন্ত্রণ, মেটাডেটা পরিচালনা এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণগুলি পরিচালনা করার জন্য স্পষ্ট নীতি এবং প্রক্রিয়াগুলি স্থাপন করতে হবে।
বিপুল পরিমাণ ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় নিরাপত্তা আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগ। ডেটা লেকহাউসে থাকা সংবেদনশীল তথ্যের সাথে, সংস্থাগুলিকে অননুমোদিত অ্যাক্সেস বা লঙ্ঘন থেকে রক্ষা করার জন্য এনক্রিপশন কৌশল এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের মতো শক্তিশালী সুরক্ষা ব্যবস্থা প্রয়োগ করতে হবে। গোপনীয়তা প্রবিধান GDPR বা CCPA-এর মতো প্রতিষ্ঠানের ব্যক্তিগত তথ্য যথাযথভাবে সুরক্ষিত রাখতে হবে।
ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের মূল বৈশিষ্ট্যগুলি কী কী?
একটি ডেটা ওয়ারহাউস আর্কিটেকচারের বিভিন্ন স্তর
এর মূল অংশে, একটি ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচার তিনটি স্তর নিয়ে গঠিত: স্টোরেজ, কম্পিউট এবং ক্যাটালগ। স্টোরেজ স্তর কাঁচা সঞ্চয় কাঠামোবদ্ধ এবং অসংগঠিত কোনো পরিবর্তন ছাড়াই ডেটা। কম্পিউট লেয়ারটি অ্যাপাচি স্পার্ক বা প্রেস্টোর মতো বিভিন্ন ইঞ্জিন ব্যবহার করে এই সঞ্চিত তথ্যের উপরে প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা সক্ষম করে। অবশেষে, ক্যাটালগ স্তরটি একটি মেটাডেটা সংগ্রহস্থল হিসাবে কাজ করে যা আর্কিটেকচারের মধ্যে উপলব্ধ ডেটাসেটগুলির একটি সংগঠিত দৃশ্য প্রদান করে।
একটি ডেটা লেকহাউসে স্টোরেজ, প্রসেসিং এবং ইন্টিগ্রেশন
একটি ডেটা লেকহাউসের মূল উপাদানগুলি হল স্টোরেজ, প্রক্রিয়াকরণ এবং একীকরণ। একটি ডেটা লেকহাউসের স্টোরেজ উপাদান সংস্থাগুলিকে তাদের স্থানীয় ফর্ম্যাটে প্রচুর পরিমাণে বিভিন্ন ধরণের ডেটা সংরক্ষণ করতে সক্ষম করে। এই নমনীয়তা উভয়ের সহজ অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণ সক্ষম করে ঐতিহাসিক এবং রিয়েল-টাইম ডেটা.
প্রসেসিং হল আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান যা ব্যবহারকারীদের সঞ্চিত ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের ক্ষমতা দেয়। Apache Spark বা Presto-এর মতো বিতরণকৃত কম্পিউটিং প্রযুক্তির ব্যবহার করে, সংস্থাগুলি তাদের ডেটা লেকহাউসে মেশিন লার্নিং, অ্যাড-হক কোয়েরি বা ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণের মতো জটিল বিশ্লেষণমূলক কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। ইন্টিগ্রেশন একটি প্রতিষ্ঠানের অবকাঠামোর মধ্যে বিভিন্ন সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশন সংযোগে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি একাধিক উত্স থেকে বিরামহীন ডেটা ইনজেশন সক্ষম করে ডাটাবেস, ক্লাউড পরিষেবা, বা স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম তথ্য লেকহাউস মধ্যে.
ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের মাপযোগ্যতা এবং নমনীয়তা
ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের প্রাথমিক সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হল এর মাপযোগ্যতা। প্রথাগত ডেটা গুদামগুলি প্রায়শই আধুনিক দিনের ডেটার ক্রমবর্ধমান ভলিউম, বৈচিত্র্য এবং বেগ পরিচালনা করতে লড়াই করে। যাইহোক, একটি ডেটা লেকহাউসের সাথে, সংস্থাগুলি তাদের ক্লাস্টারে আরও নোড যুক্ত করে অনুভূমিকভাবে তাদের স্টোরেজ ক্ষমতাকে সীমাহীনভাবে স্কেল করতে পারে। এই বণ্টিত পন্থা কর্মক্ষমতা আপস ছাড়া বিপুল পরিমাণ তথ্য দক্ষ পরিচালনার প্রস্তাব.
স্থাপত্য দ্বারা প্রদত্ত নমনীয়তা ব্যবসায়িক চাহিদার বিকাশের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষেত্রে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একটি লেকহাউসে ডেটা কোনো পূর্বনির্ধারিত স্কিমা বা কাঠামো ছাড়াই এর কাঁচা আকারে সংরক্ষণ করা যেতে পারে, এটি উদ্ভূত হওয়ার সাথে সাথে নতুন ধরনের তথ্যকে মিটমাট করা সহজ করে তোলে। এই নমনীয়তা সংস্থাগুলিকে বিভিন্ন উত্স থেকে বিভিন্ন ডেটাসেট ক্যাপচার করতে এবং সঞ্চয় করতে সক্ষম করে যাতে আগাম রূপান্তর বা স্কিমা পরিবর্তনের বিষয়ে চিন্তা না করে।
ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচার দ্বারা প্রদত্ত স্কেলেবিলিটি এবং নমনীয়তা ব্যবসাগুলিকে তাদের বিশ্লেষণাত্মক প্রয়োজনীয়তার ভবিষ্যতের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে রেখে প্রচুর পরিমাণে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত তথ্য দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ করতে সক্ষম করে।
ডেটা লেকহাউসে ডেটা ইনজেশন এবং ট্রান্সফরমেশন
রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ এবং ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণ একটি ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যা সংস্থাগুলিকে ডেটার শক্তি ব্যবহার করতে সক্ষম করে আহার এবং রূপান্তর। এই ক্ষমতাগুলি রিয়েল-টাইম এবং ঐতিহাসিক উভয় ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি নিষ্কাশনের সুবিধা দেয়, সময়মত সিদ্ধান্ত গ্রহণ নিশ্চিত করে এবং সামগ্রিক ব্যবসায়িক তত্পরতা বৃদ্ধি করে।
ডেটা লেকহাউসগুলিতে ডেটা গভর্নেন্স এবং গুণমান ব্যবস্থাপনা
ডেটা গভর্নেন্স এবং গুণমান হল একটি ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের দুটি গুরুত্বপূর্ণ দিক - বিভিন্ন মূল উপাদান যেমন স্কিমা প্রয়োগ, মেটাডাটা ব্যবস্থাপনা, এবং ডেটা শাসন।
একটি ডেটা লেকহাউসের মধ্যে ডেটার ধারাবাহিকতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বজায় রাখতে স্কিমা প্রয়োগকারী একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এতে বিভিন্ন ডেটাসেটের জন্য পূর্বনির্ধারিত স্কিমাগুলি সংজ্ঞায়িত করা এবং প্রয়োগ করা জড়িত যাতে ডেটার গঠন এবং বিন্যাস নির্দিষ্ট মানগুলি মেনে চলে। স্কিমা নিয়মগুলি প্রয়োগ করে, সংস্থাগুলি তাদের ডেটাসেটে অসঙ্গতি বা অসঙ্গতি প্রতিরোধ করতে পারে, বিরামহীন একীকরণ এবং বিশ্লেষণ সক্ষম করে।
মেটাডেটা ম্যানেজমেন্ট হ'ল আরেকটি অপরিহার্য উপাদান যা ডেটা লেকহাউসে সংরক্ষিত ডেটা সংগঠিত এবং বর্ণনা করতে সহায়তা করে। এতে তথ্যের উৎস, গঠন, সম্পর্ক এবং ব্যবহারের ধরণ সম্পর্কে তথ্য সহ ব্যাপক মেটাডেটা ক্যাপচার করা জড়িত। কার্যকরী মেটাডেটা ব্যবস্থাপনা দক্ষ অনুসন্ধান এবং পুনরুদ্ধারের ক্রিয়াকলাপগুলিকে সহজতর করার সময় উপলব্ধ ডেটাসেটগুলির আরও ভাল বোঝা এবং আবিষ্কার করতে সক্ষম করে।
তথ্য পরিচালনা নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা, গোপনীয়তা নীতি, নিরাপত্তা ব্যবস্থা, এবং নৈতিক বিবেচনার সাথে সম্মতি নিশ্চিত করার জন্য অবিচ্ছেদ্য। এটি একটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে তথ্যের সামগ্রিক ব্যবস্থাপনা পরিচালনা করার জন্য নীতি, পদ্ধতি, ভূমিকা, দায়িত্ব, এবং কাঠামো প্রতিষ্ঠার সাথে জড়িত। ডেটা গভর্নেন্স নিশ্চিত করে যে অ্যাক্সেস কন্ট্রোল, অনুমোদনের প্রক্রিয়া, অডিট ট্রেল, ধারণ নীতি এবং ডেটা সুরক্ষা সম্পর্কিত অন্যান্য দিকগুলির জন্য উপযুক্ত নিয়ন্ত্রণ রয়েছে।
ইন্টিগ্রেটেড কোয়েরি ইঞ্জিন এবং ইউনিফাইড ডেটা অ্যাক্সেস
ইন্টিগ্রেটেড ক্যোয়ারী ইঞ্জিন ডেটা লেকহাউসের মধ্যে সঞ্চিত বিপুল পরিমাণ ডেটা বিরামহীন অনুসন্ধান এবং প্রক্রিয়াকরণের অনুমতি দেয়। এটি সংস্থাগুলিকে একটি পৃথক সিস্টেমে সরানো বা রূপান্তর না করেই বিভিন্ন ডেটাসেটে রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে।
উপরন্তু, ইউনিফাইড ডেটা অ্যাক্সেস বৈশিষ্ট্য নিশ্চিত করে যে সমস্ত ধরণের ডেটা একক কোয়েরি ভাষা বা ইন্টারফেস ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে। এটি সামগ্রিক ডেটা ম্যানেজমেন্ট প্রক্রিয়াকে সহজ করে এবং বিশ্লেষক এবং প্রকৌশলীদের জন্য শেখার বক্ররেখা হ্রাস করে।
বিশ্লেষণ এবং নিরাপত্তার জন্য উন্নত ক্ষমতা
ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারে উন্নত বিশ্লেষণ ক্ষমতা এবং নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য রয়েছে। একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং ডেটা ব্যবহার করার ক্ষমতা, যা সংস্থাগুলিকে তথ্য প্রবাহিত হওয়ার সাথে সাথে প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ করতে দেয়, সময়মত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সক্ষম করে।
ML ইন্টিগ্রেশন হল ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যা সংস্থাগুলিকে মূল্যবান নিদর্শন এবং প্রবণতা উন্মোচন করতে, কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করে।
ডেটা লঙ্ঘন এবং গোপনীয়তা লঙ্ঘনের ক্রমবর্ধমান দৃষ্টান্তের সাথে, সুরক্ষা ব্যবস্থাগুলি বিশ্বব্যাপী সংস্থাগুলির জন্য একটি শীর্ষ অগ্রাধিকার। ডেটা লেকহাউসগুলি উন্নত নিরাপত্তা ব্যবস্থা প্রদান করে যেমন উন্নত এনক্রিপশন পদ্ধতি, ভূমিকা-ভিত্তিক অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, অডিটিং ক্ষমতা এবং শিল্পের মানগুলির সাথে সম্মতি।
ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের সুবিধাগুলি কী কী?
এখানে একটি ডেটা লেকহাউসের মূল সুবিধাগুলির একটি সারসংক্ষেপ রয়েছে:
- কেন্দ্রীভূত ডেটা স্টোরেজ: এই বৈশিষ্ট্যটি উন্নত ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং সুবিন্যস্ত ডেটা ইন্টিগ্রেশনের জন্য বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে। একটি কেন্দ্রীভূত পদ্ধতির সাথে, সংস্থাগুলি একাধিক সাইলড সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা দূর করে, একটি একক অবস্থানে প্রচুর পরিমাণে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে।
- একাধিক ডেটা উত্সে অ্যাক্সেস: বিভিন্ন বিভাগ, অ্যাপ্লিকেশন, এবং বাহ্যিক উত্স থেকে ডেটা ডাটা লেকহাউসে প্রবেশ করা যেতে পারে, যা সংস্থার তথ্য সম্পদগুলির একটি সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করে। সংস্থাগুলি নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তার সাথে সম্মতি নিশ্চিত করে সমস্ত সঞ্চিত তথ্য জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ নীতি এবং নিয়ন্ত্রণ প্রয়োগ করতে পারে।
- উন্নত ডেটা মান ব্যবস্থাপনা: ডেটা ক্লিনজিং এবং ট্রান্সফরমেশন প্রসেস একইভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
- পরিমাপযোগ্যতা এবং নমনীয়তা: ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের মাপযোগ্যতা এবং নমনীয়তা সংস্থাগুলিকে সাশ্রয়ী ডেটা পরিচালনার শক্তি প্রকাশ করতে সক্ষম করে। একটি ডেটা লেকহাউসের সাহায্যে, ব্যবসাগুলি ব্যাপক রূপান্তর বা পূর্বনির্ধারিত স্কিমার প্রয়োজন ছাড়াই বিভিন্ন ডেটাসেটের বিশাল ভলিউম সহজেই সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়া করতে পারে।
- মেঘের সুবিধা: ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলিকে কাজে লাগানোর মাধ্যমে, সংস্থাগুলি তাদের সঞ্চয়স্থানকে গতিশীলভাবে স্কেল করতে পারে এবং চাহিদা অনুযায়ী সংস্থানগুলি গণনা করতে পারে, উচ্চ-কর্মক্ষমতার স্তর বজায় রেখে খরচ অপ্টিমাইজ করতে পারে।
- রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ এবং দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ: ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচার গ্রহণ করা রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ এবং দ্রুত সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়াগুলিতে সুবিধা নিয়ে আসে। রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স সম্ভব হয়ে ওঠে কারণ ডেটা গ্রহণ করা হয় এবং কাছাকাছি রিয়েল-টাইমে প্রক্রিয়া করা হয়, সময়-সাপেক্ষ ETL-এর প্রয়োজনীয়তা দূর করে। একটি একক সংগ্রহস্থলে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা একত্রিত করে, ডেটা লেকহাউস ব্যবসাগুলিকে দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে প্রচুর পরিমাণে তথ্য অ্যাক্সেস করতে সক্ষম করে।
- বর্ধিত সহযোগিতা এবং ডেটা গণতন্ত্রীকরণ: ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচার উন্নত সহযোগিতা বৈশিষ্ট্যও অফার করে। ঐতিহ্যগত ডেটা আর্কিটেকচারে, ডেটা সাইলোগুলি প্রায়ই একটি সংস্থার মধ্যে বিভিন্ন বিভাগ বা দলের মধ্যে যোগাযোগ এবং সহযোগিতাকে বাধা দেয়। যাইহোক, একটি ডেটা লেকহাউসের সাথে, সমস্ত ডেটা একটি কেন্দ্রীভূত সংগ্রহস্থলে সংরক্ষণ করা হয়, এই সাইলোগুলিকে দূর করে এবং সহযোগিতা বৃদ্ধি করে।
- অপ্টিমাইজ করা সম্পদ ব্যবহার এবং ML ক্ষমতা: ডাটা লেকহাউস ক্লাউড কম্পিউটিং এর শক্তিকে তার কাঁচা আকারে প্রচুর পরিমাণে ডেটা দক্ষতার সাথে সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়া করার জন্য ব্যবহার করে। একটি একক সংগ্রহস্থলে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা একত্রিত করে, ব্যবসাগুলি তাদের বিদ্যমান সংস্থানগুলি থেকে সর্বাধিক লাভ করতে পারে।
ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের ভবিষ্যত কী?
ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং গঠনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে একটি ডেটা লেকহাউসের ভবিষ্যত. ডেটা ইঞ্জিনিয়াররা সফল ডেটা লেকহাউস বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় পরিকাঠামো ডিজাইন, নির্মাণ এবং বজায় রাখার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। তারা স্কেলযোগ্য এবং দক্ষ ডেটা পাইপলাইনগুলি বিকাশের জন্য দায়ী যা প্রচুর পরিমাণে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা গ্রহণ করে, রূপান্তর করে এবং সঞ্চয় করে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/
