Korea Data

Выгода от этих "последних" решений очевидна: они спроектированы для быстрой агрегации, сложных аналитических запросов на огромных объемах данных, работы с неструктурированными и полуструктурированными данными, а также для обеспечения высокой производительности в условиях параллельной обработки. Колоночные хранилища, список телефонных номеров кении например, значительно сокращают объем считываемых данных при выполнении агрегаций, что приводит к многократному ускорению запросов. Облачные аналитические платформы предлагают гибкую масштабируемость по запросу, позволяя платить только за фактически использованные ресурсы и избегать капитальных затрат на инфраструктуру. Кроме того, многие из этих систем имеют встроенные средства для интеграции с инструментами BI, ML и ETL, что упрощает построение комплексных аналитических экосистем. Например, базы данных, оптимизированные для работы с векторными эмбеддингами, становятся критически важными для создания рекомендательных систем и поисковых движков на основе ИИ. Все это звучит очень привлекательно и, безусловно, несет в себе огромный потенциал для извлечения ценных бизнес-инсайтов.

Однако, наряду с очевидными преимуществами, существует и другая сторона медали – потенциальная переоценка или, если угодно, "хайп". Во-первых, внедрение любой новой технологии всегда сопряжено с затратами. Это не только прямые финансовые вложения в лицензии (если речь идет о коммерческих решениях) или облачные ресурсы, но и