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Definition - Was bedeutet Warm Data?
Warm Data ist ein Begriff für Daten, die relativ häufig analysiert werden, sich jedoch nicht ständig im Spiel oder in Bewegung befinden. Im Gegensatz dazu handelt es sich bei Hot Data um Daten, die sehr häufig verwendet werden, und um Daten, die sich nach Ansicht von Administratoren ständig ändern. Die Anforderungen an die Verarbeitung warmer Daten sind möglicherweise weniger streng als bei heißen Daten, da in Bezug auf warme Datensätze weniger Aktivitäten stattfinden.
Techopedia erklärt Warm Data
Die Überprüfung der Häufigkeit der Datennutzung ist für Unternehmen aus verschiedenen Gründen wichtig. Bei heißen Daten ist die Datenauflösung sehr besorgniserregend - ob ein Teil der Daten in einem Teil des Systems mit dem entsprechenden Teil in einem anderen Teil des Systems übereinstimmt. Es gibt auch eine Vielzahl anderer Probleme wie Verschlüsselung für Sicherheit, Latenz und Zugriff sowie Transparenz.
Bei warmen Daten ist die Auflösung nicht so wichtig, da die Daten nicht ständig überprüft werden. Möglicherweise bestehen nach wie vor Sicherheits- und Zugriffsprobleme, und es liegt weiterhin in der Verantwortung, einen Mechanismus für den Abruf bereitzustellen. Warme Daten müssen archiviert werden, aber da sie eine Weile ruhen können, kann der Archivierungsprozess etwas weniger komplex sein. Nehmen Sie das Beispiel eines Hotels, das ein komplexes digitales Buchungssystem verwendet. Die einzelnen Kundendatensätze werden häufig als aktuelle Daten betrachtet. Sie ändern sich ständig in den angegebenen Feldern wie Kundenkennung, Aufenthaltsdauer, Ausstattung usw. Diese müssen möglicherweise in der Middleware und in einem zentralen Rechenzentrum synchronisiert werden. Im Gegensatz dazu können Gruppenkonten als warme Daten betrachtet werden. Sie werden möglicherweise eine Weile nicht verwendet, sodass sie möglicherweise nicht die gleiche Aufmerksamkeit benötigen. Die Art und Weise, wie Unternehmen mit warmen und heißen Daten umgehen, sagt viel über ihre digitalen Strategien aus, insbesondere wenn Unternehmen auf öffentliche, private und hybride Cloud-Systeme umsteigen und die Anforderungen an die Arbeitslast bewerten.
