Днешният бизнес е ориентиран към данните. Компаниите намират начини за ефективно копаене и анализиране на данни от различни източници и подобряване на бизнес приходите и печалбите.
Но кое е най-безопасното място за съхраняване и интегриране на данни от множество източници и да се възползвате максимално от тях?
Както езерата с данни, така и хранилищата за данни са популярни начини за управление на огромни количества големи данни. Разликите между тях са в това как организациите поглъщат, съхраняват и използват данните. Прочетете, за да научите повече.
Съдържание
Какво е Data Lake?
Езерото от данни се отнася до централно хранилище за съхранение, където данните, погълнати от множество източници – във всякакъв формат (структуриран или неструктуриран) – се съхраняват както са получени. Това е като набор от необработени данни, чиято цел все още не е известна. Бизнесът обикновено съхранява данни, които могат да бъдат потенциално полезни за бъдещ анализ в езеро от данни.
Основни характеристики на езерото с данни:
- Той съдържа комбинация от полезни и неполезни данни и следователно се нуждае от много място за съхранение.
- Съхранява както данни в реално време, така и пакетни данни – например можете да съхранявате данни в реално време от IoT устройства, социални медии или облачни приложения и пакетни данни от бази данни или файлове с данни.
- Има плоска архитектура.
- Тъй като данните не се обработват, докато не са необходими за анализ, те трябва да се управляват и поддържат добре; в противен случай може да се превърне в блата с данни.
И така, как можем бързо да извлечем данни от такова огромно и на пръв поглед разхвърляно хранилище? Е, езерото с данни използва маркери и идентификатори на метаданни за тази цел!
Какво е Data Warehouse?
По-организирано и структурирано хранилище – хранилище на данни съдържа данни, които са готови за анализ. Структурирани, полуструктурирани или неструктурирани данни от множество източници се поглъщат, интегрират, почистват, сортират, трансформират и правят годни за употреба.
Data warehouse съдържа големи количества минали и текущи данни. Обикновено данните се обработват за конкретен бизнес проблем (анализ). Такава информация се запитва от системите за бизнес разузнаване (BI) за анализ, докладване и прозрения.
Складовете за данни обикновено се състоят от следното:
- База данни (SQL или NoSQL) за съхраняване и управление на данни
- Инструменти за преобразуване и анализ на данни за подготовка на данни
- BI инструменти за извличане на данни, статистически анализи, отчети и визуализация
Тъй като хранилищата за данни служат за конкретна цел, винаги ще разполагате с подходящи данни. Можете също да използвате допълнителни инструменти в хранилища за данни, за да се погрижите за разширени възможности като изкуствен интелект и пространствени или графични функции. Складове за данни, създадени за конкретен домейн, се наричат витрини за данни.
Основни разлики между Data Lakes и Data Warehouses
За да повторим това, което прочетохме по-горе, езерото от данни съдържа необработени данни, чиято цел не е дефинирана. За разлика от тях, хранилището на данни съдържа данни, които са готови за анализ и вече са в най-добрата си форма.
Data lake срещу Data warehouse
Някои разлики между езеро с данни и хранилище за данни са:
Data LakeData WarehouseСуровите или обработените данни във всеки формат се приемат от множество източници. Данните се получават от множество източници за анализ и докладване. Тя е структурирана Схемата се създава в движение според изискванията (schema-on-read) Предварително дефинирана схема по време на запис в склада (Schema-on-write) Лесно могат да се добавят нови данни Данните са готови след обработка, така че всяка нова промяна изисква повече време и Данните трябва да бъдат актуализирани и управлявани, за да бъдат подходящи. Данните вече са в най-добрата си форма, така че не изискват специфична поддръжка. Състоят се от огромни обеми големи данни (петабайти). Данните обикновено са по-малко от тези в езерото от данни (терабайти). Складът за данни може да съдържа оперативни данни на цяла организация, аналитични данни или данни, свързани с конкретен домейн. Използва се от специалисти по данни за различни цели като стрийминг анализи, изкуствен интелект, прогнозни анализи и много случаи на употреба. Използва се от бизнес анализатори за обработка на транзакции ( OLTP), оперативен анализ (OLAP), отчитане, създаване на визуализации. Данните могат да се съхраняват и архивират за продължителен период, за да бъдат анализирани по всяко време. Данните трябва често да се почистват, за да поемат най-новите данни. Съхранението е евтино. Съхранението и обработката са скъпи и време -потребление, следователно трябва да се планира разумно. Учените по данни могат да разработят нови проблеми и решения, като разгледат данните. Обхватът на данните е ограничен до конкретен бизнес проблем. Тъй като данните не са организирани по определен начин, както релационни, така и не- релационни бази данни могат да се използват за съхраняване на данни. Складовете за данни обикновено използват релационни бази данни, тъй като данните трябва да бъдат в част кулярен формат.
Случаи на употреба за Data Lake и Data Warehouse
Лесно е да мислите за езеро с данни като за по-удобен избор, защото е по-мащабируемо, гъвкаво и удобно за джоба. Въпреки това, складът за данни може да бъде страхотна идея, когато имате нужда от по-подходящи и структурирани данни за конкретен анализ.
Някои случаи на използване на езерото от данни са както следва:
#1. Верига на доставки и управление
Огромното количество големи данни в езерата от данни помагат за предсказуем анализ за транспорт и логистика. Използвайки исторически и текущи данни, фирмите могат да планират гладко ежедневните си операции, да проверяват движението на запасите в реално време и да оптимизират разходите.
#2. Здравеопазване
Езерото от данни съдържа цялата минала и текуща информация за пациентите. Това е полезно при изследвания, намиране на модели, осигуряване на по-добро и навременно лечение на заболявания, автоматизиране на диагностиката и получаване на най-актуалните подробности за здравето на пациента.
#3. Поточно предаване на данни и IoT
Езерата от данни могат непрекъснато да получават поточно предавани данни към тръбопроводи за анализ за непрекъснато отчитане и откриване на всякакви необичайни дейности и движения. Това е възможно поради способността на езерото от данни да събира (почти) данни в реално време.
Някои случаи на използване на хранилището на данни са:
#1. Финанси
Финансовата информация на компанията може да е по-подходяща за хранилище на данни. Служителите имат лесен достъп до организирана и структурирана информация под формата на диаграми и отчети, за да управляват финансовите процеси, да се справят с рисковете и да вземат стратегически решения.
#2. Маркетинг и сегментиране на клиентите
Складът за данни създава един източник на „истина“ или правилни данни за клиенти, събрани от множество източници. Компаниите могат да анализират тези данни, за да разберат поведението на клиентите, да предлагат персонализирани отстъпки, да сегментират клиенти въз основа на техните предпочитания и да генерират повече потенциални клиенти.
#3. Фирмени табла и отчети
Много фирми използват CRM и ERP хранилища за данни, за да изтеглят данни за външни и вътрешни клиенти. Данните винаги са релевантни и на тях може да се вярва за създаване на всякакъв вид отчети и визуализации.
#4. Мигриране на данни от наследени системи
Използвайки ETL възможностите на хранилищата за данни, компаниите могат лесно да трансформират наследените системни данни в по-използваем формат, който новите системи могат да анализират. Това ще помогне на организациите да получат представа за историческите тенденции и да вземат точни бизнес решения.
Примери за инструменти на Data Lake
Някои водещи доставчици на езера за данни са:
- Microsoft Azure – Azure може да съхранява и анализира петабайти данни. Azure улеснява лесното отстраняване на грешки и оптимизиране на програми за големи данни.
- Google Cloud – Облакът на Google предлага рентабилно приемане, съхранение и анализ на огромни обеми големи данни от всякакъв тип. Той също така се интегрира с инструменти за анализ като Apache Spark, BigQuery и други аналитични ускорители.
- Атлас на MongoDB – Atlas data lake е напълно управлявано хранилище за данни. Той предоставя рентабилни начини за съхраняване на мащабни данни и може да изпълнява заявки с висока производителност, които използват по-малко изчислителна мощност, като по този начин спестяват време и разходи.
- Amazon S3 – Облакът на AWS предоставя необходимите инструменти за изграждане на гъвкаво, сигурно и рентабилно езеро от данни. Има интерактивна конзола за управление на потребителите на езерото с данни и контрол на достъпа до потребителите.
Примери за инструменти за Data Warehouse
Някои от най-добрите доставчици на решения за съхранение на данни са:
- SAP – SAP data warehouse позволява на потребителите семантичен достъп до богати данни от множество източници. Бизнесът може безопасно да споделя прозрения и модели, да ускорява вземането на решения и безопасно да комбинира външни и вътрешни данни.
- ClicData – Интелигентното и интегрирано хранилище на данни на ClicData гарантира целостта на данните, качеството и лекотата на отчитане. ClicData предлага както системи за планиране, така и API в реално време, така че можете да получавате актуализирани данни по всяко време.
- Червено отместване на Amazon – Едно от най-широко използваните хранилища за данни, Redshift използва SQL, за да анализира всички видове данни, налични в различни бази данни, езера или други складове. Той предлага чудесен баланс между цена и производителност.
- IBM Db2 склад – IBM предоставя вътрешни, облачни и интегрирани решения за съхранение на данни. Той също така интегрира инструменти за машинно обучение и изкуствен интелект за по-задълбочен анализ на данни и споделя обща SQL машина за рационализиране на заявките.
- Oracle Cloud Data warehouse – Oracle използва база данни в паметта и предлага графични, машинно обучение и пространствени възможности за дълбоко потапяне в данните за по-бърз, но по-богат анализ на данни.
Заключителни думи
Както езерата с данни, така и хранилищата за данни имат свои собствени предимства и идеални случаи на употреба. Докато езерата от данни са по-мащабируеми и гъвкави, хранилищата за данни винаги имат надеждна и структурирана информация. Внедряването на езерото от данни е сравнително ново, докато складът на данни е утвърдена концепция, използвана от много организации за ефективно управление на техните вътрешни и външни данни.