Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Kompanije prikupljaju više podataka nego ikad jer se sve više oslanjaju na njih za donošenje važnih poslovnih odluka, poboljšanje ponude proizvoda i pružanje boljih usluga korisnicima.
Sa količinom podataka koja se stvara eksponencijalnom brzinom, oblak nudi nekoliko prednosti za obradu podataka i analitiku, uključujući skalabilnost, pouzdanost i dostupnost.
U ekosistemu oblaka postoji i nekoliko alata i tehnologija za obradu i analitiku podataka. Dvije vrste struktura za skladištenje velikih podataka koje se najčešće koriste su skladišta podataka i jezera podataka.
Iako je korištenje podatkovnog jezera manje privlačno jer ne možete ispitivati model i podatke dok su još uvijek relevantni, korištenje skladišta podataka za strimovanje podataka je rasipno.
Wkoji tip arhitekture oblaka biramo?
Da li treba da razmotrimo novije koncepte za data lakehouse ili da se zadovoljimo ograničenjima skladišta ili ograničenjima jezera?
Nova arhitektura za skladištenje podataka nazvana „data lakehouse“ kombinuje prilagodljivost jezera podataka sa upravljanjem podacima skladišta podataka.
Razumijevanje različitih metoda skladištenja velikih podataka je od suštinskog značaja za izgradnju pouzdanog sistema za pohranu podataka za poslovnu inteligenciju (BI), analitiku podataka i mašinsko učenje (ML) radna opterećenja, u zavisnosti od zahteva vaše kompanije.
U ovom postu ćemo pomno razmotriti Data Warehouse, Data Lake i Data Lakehouse, sa prednostima, ograničenjima kao i njihovim prednostima i nedostacima. Počnimo.
Šta je skladište podataka?
Skladište podataka je centralizirano spremište podataka koje koristi organizacija za držanje ogromnih količina podataka iz mnogih izvora. Skladište podataka djeluje kao jedini izvor “istine podataka” u organizaciji i od suštinskog je značaja za izvještavanje i poslovnu analitiku.
Tipično, skladišta podataka kombinuju relacione skupove podataka iz nekoliko izvora, kao što su podaci o aplikacijama, poslovni i transakcijski podaci, za skladištenje istorijskih podataka. Prije učitavanja u skladišni sistem, podaci se transformišu i čiste u skladištima podataka kako bi se mogli koristiti kao jedinstven izvor istinitosti podataka.
Zbog svog kapaciteta da brzo ponude poslovne uvide iz svih oblasti kompanije, preduzeća ulažu u skladišta podataka. Uz korištenje BI alata, SQL klijenata i drugih manje sofisticiranih analitičkih rješenja (tj. bez nauke o podacima), poslovni analitičari, inženjeri podataka i donosioci odluka mogu pristupiti podacima iz skladišta podataka.
Skupo je održavati skladište sa sve većim obimom podataka, a skladište podataka ne može rukovati sirovim ili nestrukturiranim podacima. Osim toga, to nije idealna opcija za sofisticirane tehnike analize podataka poput strojnog učenja ili prediktivnog modeliranja.
Skladište podataka, dakle, pruža brže odgovore na upite i podatke višeg kvaliteta. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse i Snowflake su usluge u oblaku koje su dostupne za skladišta podataka.
Prednosti skladišta podataka
- Povećanje efikasnosti i brzine poslova poslovne inteligencije i analize podataka: Skladišta podataka skraćuju vrijeme potrebno za pripremu i analizu podataka. Oni se lako mogu povezati s alatima za analizu podataka i poslovnu inteligenciju jer su podaci iz skladišta podataka pouzdani i konzistentni. Uz to, skladišta podataka štede vrijeme potrebno za prikupljanje podataka i pružaju timovima mogućnost korištenja podataka za izvještaje, kontrolne table i druge analitičke zahtjeve.
- Povećanje konzistentnosti, kvaliteta i standardizacije podataka: Organizacije prikupljaju podatke iz različitih izvora, uključujući podatke o korisnicima, prodaji i transakcijama. Firma može vjerovati podacima za poslovne zahtjeve jer skladište podataka kompilira korporativne podatke u jedinstven, standardizirani format koji može djelovati kao jedinstven izvor istinitosti podataka.
- Poboljšanje donošenja odluka općenito: Skladištenje podataka olakšava bolje donošenje odluka nudeći centraliziranu pohranu za nedavne i stare podatke. Obradom podataka u skladištima podataka radi preciznih uvida, donosioci odluka mogu procijeniti rizike, razumjeti želje klijenata i poboljšati robu i usluge.
- Pružanje bolje poslovne inteligencije: Skladištenje podataka premošćuje jaz između masivnih neobrađenih podataka, koji se često rutinski prikupljaju kao stvar naravno, i kuriranih podataka koji pružaju uvid. Oni služe kao osnova za skladištenje podataka organizacije, omogućavajući joj da odgovori na komplikovana pitanja o svojim podacima i koristi odgovore za donošenje odbranjivih poslovnih odluka.
Ograničenja skladišta podataka
- Nedostatak fleksibilnosti podataka: Dok su skladišta podataka izvrsna u rukovanju strukturiranim podacima, polustrukturirani i nestrukturirani formati podataka kao što su analitika dnevnika, streaming i podaci društvenih medija mogu biti izazovni za njih. Ovo čini preporuku skladišta podataka za slučajeve upotrebe koji uključuju mašinsko učenje i umjetne inteligencije teško.
- Skupo za instalaciju i održavanje: Skladišta podataka mogu biti skupa za instalaciju i održavanje. Nadalje, skladište podataka često nije statičko; stari i treba mu često održavanje, što je skupo.
pros
- Podatke je lako pronaći, dohvatiti i tražiti.
- Sve dok su podaci već čisti, priprema SQL podataka je jednostavna.
Cons
- Primorani ste koristiti samo jednog dobavljača analitike.
- Analiza i pohranjivanje nestrukturiranih ili tekućih podataka je prilično skupo.
Šta je Data Lake?
Svaki tip podataka je obećan i omogućen zahvaljujući jezerima podataka. Korisno je imati podatke na pristupačan način centralno locirani i dostupni za čitanje.
Jezero podataka je centralizovan, izuzetno prilagodljiv prostor za skladištenje u kojem se čuvaju ogromne količine organizovanih i nestrukturiranih podataka u svojim neobrađenim, nepromenjenim i neformatiranim oblicima.
Jezero podataka koristi ravnu arhitekturu i objekte pohranjene u svom neobrađenom stanju za pohranu podataka, za razliku od skladišta podataka, koja spremaju relacijske podatke koji su prethodno "očišćeni".
Jezera podataka, za razliku od skladišta podataka, koja imaju poteškoća u rukovanju podacima u ovom formatu, su prilagodljiva, pouzdana i pristupačna i omogućavaju preduzećima da steknu poboljšani uvid iz nestrukturiranih podataka.
U jezerima podataka podaci se izdvajaju, učitavaju i transformišu (ELT) u analitičke svrhe, a ne da se shema ili podaci utvrde u vrijeme prikupljanja podataka.
Koristeći tehnologije za mnoge vrste podataka sa IoT uređaja, društvenih medija, i streaming podataka, jezera podataka omogućavaju mašinsko učenje i prediktivnu analitiku.
Osim toga, data naučnik koji može obraditi neobrađene podatke može koristiti jezero podataka. S druge strane, skladište podataka je lakše za korištenje. Savršen je za profilisanje korisnika, prediktivna analitika, mašinsko učenje i drugi zadaci.
Iako jezera podataka rješavaju nekoliko problema sa skladištima podataka, njihov kvalitet podataka je loš i njihova brzina upita je nedovoljna. Osim toga, poslovnim korisnicima su potrebni dodatni alati za obavljanje SQL upita. Jezero podataka koje je loše strukturirano može imati problem sa stagnacijom podataka.
Prednosti Data Lakea
- Podrška za širok spektar slučajeva mašinskog učenja i nauke o podacima Jednostavnije je koristiti različite algoritme za mašinsko i duboko učenje za rukovanje podacima u jezerima podataka jer se podaci čuvaju na otvoren, sirov način.
- Svestranost jezera podataka, koja vam omogućava pohranjivanje podataka u bilo kojem formatu ili mediju bez potrebe za unaprijed postavljenom šemom, je velika prednost. Mogu se podržati budući slučajevi upotrebe podataka, a više podataka se može analizirati ako se podaci ostave u izvornom stanju.
- Kako bi se izbjeglo pohranjivanje oba tipa podataka u različitim kontekstima, jezera podataka mogu sadržavati i strukturirane i nestrukturirane podatke. Za skladištenje raznih vrsta organizacijskih podataka, nude jednu lokaciju.
- U poređenju sa tradicionalnim skladištima podataka, jezera podataka su jeftinija jer su napravljena da se drže na jeftinom robnom hardveru, kao što je skladištenje objekata, koje je često prilagođeno nižoj ceni po pohranjenom gigabajtu.
Ograničenja Data Lake
- Slučajevi korištenja analitike podataka i poslovne inteligencije imaju loše rezultate: jezera podataka mogu postati neorganizirana ako se ne održavaju na odgovarajući način, što otežava njihovo povezivanje s poslovnom inteligencijom i alatima za analizu. Osim toga, kada je potrebno za izvještavanje i analitičke slučajeve upotrebe, nedostatak dosljednosti strukture podataka i ACID (atomičnost, konzistentnost, izolacija i izdržljivost) transakcijska podrška može dovesti do suboptimalnih performansi upita.
- Nedosljednost jezera podataka onemogućava provođenje pouzdanosti i sigurnosti podataka, što rezultira nedostatkom i jednog i drugog. Možda će biti teško razviti odgovarajuće standarde sigurnosti podataka i upravljanja koji će zadovoljiti osjetljive tipove podataka, budući da jezera podataka mogu upravljati bilo kojim oblikom podataka.
pros
- Rješenja koja su pristupačna za sve vrste podataka.
- U stanju je da rukuje podacima koji su i organizovani i polustrukturirani.
- Idealno za komplikovanu obradu podataka i streaming.
Cons
- Potreban je sofisticirani cjevovod za izgradnju.
- Dajte malo vremena podacima da postanu upitni.
- Potrebno je vrijeme da se garantuje pouzdanost i kvalitet podataka.
Šta je Data Lakehouse?
Nova arhitektura za skladištenje velikih podataka nazvana „data lakehouse“ kombinuje najveće aspekte jezera podataka i skladišta podataka. Svi vaši podaci, bilo da su strukturirani, polustrukturirani ili nestrukturirani, mogu se pohraniti na jednoj lokaciji uz najfinije moguće strojno učenje, poslovnu inteligenciju i strimovanje zahvaljujući kućištu podataka.
Jezera podataka svih vrsta često su polazna tačka za baze podataka; nakon toga, podaci se transformišu u format Delta Lake (otvoreni sloj za skladištenje koji donosi pouzdanost jezerima podataka).
Jezera podataka sa delta jezerima omogućavaju ACID transakcijske procedure iz konvencionalnih skladišta podataka. U suštini, sistem Lakehouse koristi jeftino skladište za održavanje ogromnih količina podataka u njihovom originalnom obliku, slično kao jezera podataka.
Dodavanje sloja metapodataka na vrh prodavnice takođe daje strukturu podataka i omogućava alate za upravljanje podacima poput onih koji se nalaze u skladištima podataka.
Ovo omogućava mnogim timovima da pristupe svim podacima kompanije kroz jedan sistem za razne inicijative, kao što su nauka o podacima, mašinsko učenje i poslovna inteligencija.
Prednosti Data Lakehousea
- Podrška za veći raspon radnih opterećenja: Da bi se olakšale sofisticirane analize, baze podataka daju korisnicima direktan pristup nekim od najpopularnijih alata poslovne inteligencije (Tableau, PowerBI). Pored toga, naučnici podataka i inženjeri mašinskog učenja mogu lako da koriste podatke jer baze podataka koriste otvorene formate podataka (kao što je Parquet) zajedno sa API-jima i okvirima za mašinsko učenje, kao što je Python/R.
- Isplativost: Data Lakehouses koriste jeftina rješenja za skladištenje objekata za implementaciju isplativih karakteristika skladištenja podataka. Nudeći jedno rešenje, data lakehouses takođe uklanjaju troškove i vreme povezane sa upravljanjem različitim sistemima za skladištenje podataka.
- Dizajn data lakehouse osigurava šemu i integritet podataka, čineći jednostavnijom izgradnju efikasnih sistema sigurnosti podataka i upravljanja. Jednostavnost verzijama podataka, upravljanje i sigurnost.
- Data Lakehouses nude jedinstvenu, višenamjensku platformu za pohranu podataka koja može zadovoljiti sve zahtjeve kompanije za podacima, što smanjuje dupliciranje podataka. Većina preduzeća bira hibridno rješenje zbog prednosti i skladišta podataka i jezera podataka. Ova strategija bi, u međuvremenu, mogla rezultirati skupim dupliciranjem podataka.
- Podrška otvorenih formata. Otvoreni formati su tipovi datoteka koje mogu koristiti mnoge softverske aplikacije i čije su specifikacije javno dostupne. Prema izvještajima, Lakehouses mogu pohranjivati podatke u uobičajenim formatima datoteka kao što su Apache Parquet i ORC (Optimized Row Columnar).
Ograničenja Data Lakehousea
Najveći nedostatak data Lakehouse-a je to što je još uvijek mlada tehnologija koja se razvija. Neizvjesno je da li će kao rezultat toga ispuniti svoje obaveze. Prije nego što baze podataka mogu konkurirati uspostavljenim sistemima za skladištenje velikih podataka, mogle bi proći godine.
Međutim, s obzirom na brzinu kojom se moderne inovacije dešavaju, teško je reći da li ga drugi sistem za skladištenje podataka neće na kraju zamijeniti.
pros
- Jedna platforma ima sve podatke, što znači da ima manje imena hosta za održavanje.
- Atomičnost, konzistentnost, izolacija i žilavost ostaju nepromijenjeni.
- Značajno je pristupačniji.
- Jedna platforma ima sve podatke, što znači da ima manje imena hosta za održavanje.
- Jednostavan za upravljanje i brz za otklanjanje svih problema
- Olakšajte izgradnju cjevovoda
Cons
- Postavljanje može potrajati.
- Previše je mlad i predaleko da bi se kvalifikovao kao uspostavljeni sistem skladištenja.
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
Skladište podataka ima dugu istoriju u aplikacijama za korporativnu inteligenciju, izvještavanje i analitiku i prva je tehnologija za skladištenje velikih podataka.
Skladišta podataka su, s druge strane, skupa i imaju problema s rukovanjem raznolikim i nestrukturiranim podacima, kao što su streaming podaci. Za mašinsko učenje i nauku o podacima, razvijena su jezera podataka za upravljanje sirovim podacima u različitim oblicima na pristupačnom skladištu.
Iako su jezera podataka efikasna sa nestrukturiranim podacima, nedostaju im ACID transakcione mogućnosti skladišta podataka, što čini izazovom garantovati konzistentnost i pouzdanost podataka.
Najnovija arhitektura za skladištenje podataka, poznata kao „data lakehouse“, kombinuje pouzdanost i konzistentnost skladišta podataka sa pristupačnošću i prilagodljivošću jezera podataka.
zaključak
Zaključno, izgradnja baze podataka od nule može biti teška. Nadalje, gotovo sigurno ćete koristiti platformu dizajniranu da omogući arhitekturu otvorenih podataka jezera.
Stoga, budite oprezni da istražite mnoge karakteristike i implementacije svake platforme prije kupovine. Kompanije koje traže zrelo, strukturirano rješenje za podatke s fokusom na poslovnu inteligenciju i slučajeve upotrebe analize podataka mogu razmotriti skladište podataka.
Međutim, preduzeća koja traže skalabilno, pristupačno rešenje za velike podatke za napajanje radnih opterećenja za nauku o podacima i mašinsko učenje na nestrukturiranim podacima trebalo bi da razmotre jezera podataka.
Uzmite u obzir da je vašem poslovanju potrebno više podataka nego što skladište podataka i tehnologija jezera podataka mogu pružiti, ili da tražite rješenje za integraciju sofisticirane analitike i operacija mašinskog učenja na vašim podacima. A data lakehouse je razumna opcija u situaciji.
Ostavite odgovor