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L'imprese catturanu più dati chì mai, postu chì si basanu sempre più nantu à elli per informà e decisioni cummerciale impurtanti, rinfurzà l'offerte di prudutti è furnisce un megliu serviziu di u cliente.
Cù a quantità di dati chì sò creati à un ritmu esponenziale, u nuvulu offre parechji vantaghji per u processu di dati è l'analisi, cumprese scalabilità, affidabilità è dispunibilità.
In l'ecosistema di nuvola, ci sò ancu parechji strumenti è tecnulugia per u processu di dati è l'analisi. I dui tipi di grandi strutture di almacenamento di dati chì sò più spessu utilizati sò magazzini di dati è laghi di dati.
Ancu se l'utilizazione di un lacu di dati hè menu attraente postu chì ùn pudete micca interrogà u mudellu è e dati mentre hè sempre pertinenti, l'impiegu di un magazzinu di dati per u almacenamentu di dati in streaming hè un perdu.
WQualessu tipu di architettura nuvola scegliemu?
Duvemu cunsiderà cuncetti più novi per a data lakehouse, o duvemu esse cuntentu cù e limitazioni di u magazzinu o e restrizioni di u lavu?
Una nova architettura di almacenamiento di dati chjamata "data lakehouse" combina l'adattabilità di i laghi di dati cù a gestione di dati di magazzini di dati.
Capisce i diversi metudi di almacenamentu di big-data hè essenziale per custruisce un pipeline di almacenamentu di dati affidabile per l'intelligenza cummerciale (BI), l'analisi di dati è machine learning (ML) carichi di travagliu, secondu e richieste di a vostra cumpagnia.
In questu post, guardemu attentamente à Data Warehouse, Data Lake è Data Lakehouse, cù benefici, limitazioni è ancu i pro è i contra di elli. Cuminciamu.
Cosa hè Data Warehouse?
Un magazzinu di dati hè un repositoriu di dati centralizatu utilizatu da una urganizazione per mantene enormi volumi di dati da parechje fonti. Un magazzinu di dati agisce cum'è a fonte unica di l'urganizazione di "verità di dati" è hè essenziale per i rapporti è l'analisi di l'affari.
Di genere, i magazzini di dati combinanu setti di dati relazionale da parechje fonti, cum'è l'applicazioni, l'affari è e dati transazzione, per almacenà e dati storichi. Prima di esse carricatu in u sistema di magazzini, i dati sò trasfurmati è puliti in magazzini di dati in modu chì pò esse usatu cum'è una sola fonte di verità di dati.
A causa di a so capacità di offre rapidamente insights di l'affari da tutte e zone di a cumpagnia, l'imprese investenu in magazzini di dati. Cù l'usu di strumenti di BI, clienti SQL, è altre soluzioni analitiche menu sofisticate (vale à dì, non scienza di dati), analisti cummerciale, ingegneri di dati, è decisori ponu accede à e dati da i magazzini di dati.
Hè caru di mantene un magazzinu cù u voluminu di dati sempre crescente, è un magazzinu di dati ùn pò micca trattà di dati crudi o micca strutturati. Inoltre, ùn hè micca l'opzione ideale per tecniche sofisticate di analisi di dati cum'è l'apprendimentu di macchina o u modellu predittivu.
Un magazzinu di dati, dunque, furnisce risposte più veloci à e dumande è dati di una qualità più alta. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse è Snowflake sò servizii di nuvola chì sò dispunibili per i magazzini di dati.
Vantaggi di Data Warehouse
- Aumentà l'efficienza è a velocità di i carichi di travagliu di l'intelligenza cummerciale è l'analisi di dati: I magazzini di dati accurtà u tempu necessariu per a preparazione è l'analisi di dati. Puderanu facilmente ligà à l'analitiche di dati è strumenti di intelligenza cummerciale postu chì e dati da u magazzinu di dati sò affidabili è coherenti. Inoltre, i magazzini di dati salvanu u tempu necessariu per a cullizzioni di dati è furnisce à e squadre l'abilità di utilizà dati per rapporti, dashboards è altre esigenze analitiche.
- Aumentà a cunsistenza, a qualità è a standardizazione di e dati: L'urganisazioni recullanu dati da una varietà di fonti, cumprese dati d'utilizatori, di vendita è di transazzione. L'impresa pò fidà di e dati per i bisogni di l'affari perchè u magazzinu di dati compila i dati corporativi in un formatu uniforme è standardizatu chì pò agisce cum'è una sola fonte di verità di dati.
- Aumentà a decisione in generale: U magazzinu di dati facilita una megliu decisione offrendu un magazinu centralizatu per i dati recenti è vechji. Trattendu e dati in i magazzini di dati per insights precisi, i decisori ponu valutà i risichi, capiscenu i bisogni di i clienti, è rinfurzà i beni è i servizii.
- Fornisce una megliu intelligenza cummerciale: U magazzinu di dati copre a distanza trà e dati massicci crudi, chì sò spessu raccolti in rutina, è i dati curati chì furniscenu insights. Agiscenu cum'è a fundazione per l'almacenamiento di dati di una urganizazione, chì li permette di risponde à e dumande complicate nantu à e so dati è aduprà e risposte per piglià decisioni di l'affari difendibili.
Limitazioni di Data Warehouse
- Mancanza di flessibilità di dati: Mentre i magazzini di dati eccellenu in a gestione di dati strutturati, i formati di dati semi-strutturati è micca strutturati cum'è l'analisi di log, streaming, è e dati di e social media ponu esse sfida per elli. Questu fa cunsiglià i magazzini di dati per i casi d'usu chì implicanu l'apprendimentu di a macchina è ntilliggenza artificiali difficultà.
- Costu per installà è mantene: I magazzini di dati ponu esse caru per installà è mantene. Inoltre, u magazzinu di dati hè spessu micca staticu; invechja è hà bisognu di mantenimentu frequente, chì hè caru.
Runzinu
- I dati sò simplici per truvà, ricuperà è interrugate.
- Mentre i dati sò digià puliti, a preparazione di dati SQL hè simplice.
Cons
- Sò furzati à aduprà solu un venditore analiticu.
- L'analisi è l'almacenamiento di dati non strutturati o in flussu hè abbastanza caru.
Cosa hè Data Lake?
Ogni tipu di dati hè prumessu è pussibule da i laghi di dati. Hè benefiziu per avè dati in una manera accessibile situatu in u centru è dispunibule per a lettura.
Un lacu di dati hè un spaziu d'almacenamiento centralizatu è estremamente adattabile induve volumi massivi di dati urganizati è micca strutturati sò mantinuti in e so forme micca processate, inalterate è senza formate.
Un lacu di dati impiega una architettura piatta è oggetti almacenati in u so statu micca trasfurmatu per almacenà e dati, in uppusizione à i magazzini di dati, chì salvanu e dati relazionali chì sò stati prima "puliti".
I laghi di dati, in uppusizione à i magazzini di dati, chì anu difficultà à gestisce e dati in questu formatu, sò adattabili, affidabili è assequibili è permettenu à l'imprese per ottene una visione rinfurzata da dati non strutturati.
In i laghi di dati, i dati sò estratti, caricati è trasfurmati (ELT) per scopi analitici invece di avè u schema o dati stabilitu à u mumentu di a raccolta di dati.
Utilizendu tecnulugia per parechji tippi di dati da i dispositi IoT, suciali, di cumunicazione, è i dati in streaming, i laghi di dati permettenu l'apprendimentu macchina è l'analisi predittiva.
Inoltre, un scientist di dati chì pò processà e dati crudi pò utilizà u lacu di dati. Un magazzinu di dati, invece, hè più faciule per l'imprese à aduprà. Hè perfetta per u prufilu di l'utilizatori, analisi predittiva, l'apprendimentu automaticu è altre attività.
Ancu se i laghi di dati indirizzanu parechji prublemi cù i magazzini di dati, a so qualità di dati hè povira è a so velocità di dumanda hè insufficiente. Inoltre, ci vole strumenti extra per l'utilizatori di cummerciale per fà dumande SQL. Un lacu di dati chì hè pocu strutturatu pò avè un prublema cù stagnazione di dati.
Beneficii di Data Lake
- Supportu per una larga gamma di casi di apprendimentu di machine learning è di scienza di dati Hè più simplice di utilizà una macchina diversa è algoritmi di apprendimentu profondu per trattà e dati in i laghi di dati postu chì i dati sò manteni in una manera aperta è cruda.
- A versatilità di i laghi di dati, chì vi permette di almacenà dati in qualsiasi formatu o media senza u requisitu di un schema predeterminatu, hè un grande vantaghju. I futuri casi di usu di dati ponu esse supportati, è più dati ponu esse analizati se i dati sò lasciati in u so statu originale.
- Per evità d'almacenà i dui tipi di dati in diversi cuntesti, i laghi di dati ponu cuntene dati strutturati è micca strutturati. Per l'almacenamiento di diversi tipi di dati organizzativi, offrenu un locu unicu.
- In cunfrontu cù i magazzini di dati tradiziunali, i laghi di dati sò menu caru perchè sò custruiti per esse guardati nantu à hardware di mercurie pocu prezzu, cum'è u almacenamentu di l'ughjettu, chì hè spessu orientatu per un costu più bassu per gigabyte almacenatu.
Limitazioni di Data Lake
- L'analisi di dati è i casi di usu di l'intelligenza cummerciale puntuanu pocu: i laghi di dati ponu esse disorganizzati s'ellu ùn sò micca mantenuti in modu adeguatu, chì rende difficiuli di ligà cù l'intelligenza cummerciale è l'arnesi analitici. Inoltre, quandu hè necessariu per i casi d'usu di rapportu è analisi, una mancanza di coherenza strutturi dati è ACID (atomicità, coerenza, isolamentu è durabilità) u supportu transazionale pò purtà à un rendimentu di query subottimali.
- L'incoerenza di i laghi di dati rende impussibile di rinfurzà a fiducia è a sicurità di e dati, chì si traduce in una mancanza di i dui. Pò esse difficiuli di sviluppà normi di sicurezza di dati è di guvernanza adattati per risponde à i tipi di dati sensittivi, postu chì i laghi di dati ponu trattà qualsiasi forma di dati.
Runzinu
- Soluzioni chì sò accessibili per tutti i tipi di dati.
- Capace di trattà e dati chì sò sia urganizati sia semi-strutturati.
- Ideale per u processu di dati complicatu è streaming.
Cons
- Hè bisognu di un pipeline sofisticatu per esse custruitu.
- Dà i dati un pocu di tempu per diventà interrugabili.
- Piglia u tempu per guarantisce a fiducia è a qualità di e dati.
Cosa hè Data Lakehouse?
Una nova architettura di almacenamentu di big-data chjamata "data lakehouse" combina i più grandi aspetti di data lakes è data warehouses. Tutti i vostri dati, sia strutturati, semi-strutturati, o micca strutturati, ponu esse almacenati in un locu cù u megliu machine learning, intelligenza cummerciale è capacità di streaming pussibule grazie à una data lakehouse.
Laghi di dati di ogni tipu sò spessu u puntu di partenza per i laghi di dati; dopu, i dati sò trasfurmati in u formatu Delta Lake (una capa di almacenamiento open-source chì porta affidabilità à i laghi di dati).
I laghi di dati cù i laghi delta permettenu e prucedure transazzione ACID da i magazzini di dati cunvinziunali. In essenza, u sistema di lakehouse usa un almacenamentu prezzu per mantene quantità massive di dati in e so forme originali, cum'è i laghi di dati.
Aghjunghjendu a strata di metadata in cima di u magazinu dà ancu una struttura di dati è abilita l'arnesi di gestione di dati cum'è quelli chì si trovanu in i magazzini di dati.
Questu permette à parechje squadre di accede à tutte e dati di l'impresa attraversu un sistema unicu per una varietà di iniziative, cum'è a scienza di dati, l'apprendimentu automaticu è l'intelligenza cummerciale.
Beneficii di Data Lakehouse
- Supportu per una gamma più larga di carichi di travagliu: Per facilità l'analisi sofisticate, i data lakehouses dannu à l'utilizatori un accessu direttu à alcuni di i strumenti di intelligenza cummerciale più populari (Tableau, PowerBI). Inoltre, i scientisti di dati è l'ingegneri di l'apprendimentu automaticu ponu facilmente aduprà e dati postu chì i data lakehouses impieganu formati di dati aperti (cum'è Parquet) inseme cù API è quadri di apprendimentu di macchina, cum'è Python / R.
- Efficacia di u costu: I laghi di dati impieganu suluzioni di almacenamentu d'ughjettu à pocu costu per implementà e caratteristiche di almacenamentu di i laghi di dati. Offrendu una solu suluzione, i laghi di dati eliminanu ancu e spese è u tempu assuciati cù a gestione di diversi sistemi di almacenamento di dati.
- U disignu di data lakehouse assicura schema è integrità di e dati, rendendu più simplice di custruisce sistemi di sicurezza è di guvernanza di dati efficaci. Facilità di versione di dati, governanza è sicurità.
- Data lakehouses offre una sola piattaforma di almacenamentu di dati multipurpose chì pò accoglie tutte e dumande di dati di a cumpagnia, chì riduce a duplicazione di dati. A maiò parte di l'imprese sceglienu una soluzione hibrida per via di i beneficii di u magazzinu di dati è di u lacu di dati. Sta strategia, intantu, puderia risultatu in una duplicazione di dati costosa.
- U sustegnu di furmati aperti. I formati aperti sò tippi di schedari chì ponu esse utilizati da parechje applicazioni di software è chì e so specificazioni sò publicamente dispunibili. Sicondu i rapporti, Lakehouses sò capaci di almacenà dati in formati di schedari cumuni cum'è Apache Parquet è ORC (Optimized Row Columnar).
Limitazioni di Data Lakehouse
U più grande inconveniente di una data lakehouse hè chì hè sempre una tecnulugia ghjovana è in via di sviluppu. Hè incertu s'ellu rispetterà i so impegni per quessa. Prima chì i data lakehouses ponu cumpete cù i sistemi di almacenamentu di big data stabiliti, puderia piglià anni.
Tuttavia, datu u ritmu à quale l'innuvazione muderna si trova, hè difficiule di dì se un altru sistema di almacenamentu di dati ùn l'avete micca rimpiazzatu.
Runzinu
- Una piattaforma hà tutte e dati, chì significa chì ci sò menu hostnames per mantene.
- L'atomicità, a coerenza, l'isolamentu è a durezza ùn sò micca affettati.
- Hè significativamente più prezzu.
- Una piattaforma hà tutte e dati, chì significa chì ci sò menu hostnames per mantene.
- Semplice da gestisce, è rapidu per rimedià ogni prublema
- Fate più simplice di custruisce un pipeline
Cons
- A stallazione pò piglià qualchì tempu.
- Hè troppu ghjovanu è troppu luntanu per qualificà cum'è un sistema di almacenamentu stabilitu.
Data Warehouse Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
U magazzinu di dati hà una longa storia in l'applicazioni di intelligenza corporativa, rapportu è analisi è hè a prima tecnulugia di almacenamentu di big data.
I magazzini di dati, invece, sò caru è anu prublemi à trattà e dati diversi è micca strutturati, cum'è i dati in streaming. Per i carichi di travagliu di l'apprendimentu automaticu è di a scienza di dati, i laghi di dati sò stati sviluppati per gestisce e dati grezzi in diverse forme nantu à un almacenamentu assequible.
Ancu se i laghi di dati sò efficaci cù dati micca strutturati, ùn mancanu di e capacità transazzione ACID di i magazzini di dati, facendu sfida à guarantiscia a coherenza è a affidabilità di e dati.
A più nova architettura di almacenamiento di dati, cunnisciuta cum'è "data lakehouse", combina l'affidabilità è a coerenza di i magazzini di dati cù l'accessibilità è l'adattabilità di i laghi di dati.
cunchiusioni
In cunclusioni, custruisce una data lakehouse da zero pò esse difficiule. Inoltre, quasi certamente userete una piattaforma pensata per attivà l'architettura di lakehouse di dati aperti.
Dunque, fate prudente per investigà e parechje caratteristiche è implementazioni di ogni piattaforma prima di fà una compra. L'imprese chì cercanu una soluzione di dati matura è strutturata cun un focusu nantu à l'intelligenza cummerciale è i casi d'usu di l'analisi di dati ponu cunsiderà un magazzinu di dati.
Tuttavia, l'imprese chì cercanu una soluzione di big data scalabile è assequible per alimentà i carichi di travagliu per a scienza di i dati è l'apprendimentu automaticu nantu à dati non strutturati anu da cunsiderà i laghi di dati.
Cunsiderate chì a vostra attività hà bisognu di più dati cà u magazzinu di dati è e tecnulugii di data lake ponu furnisce, o chì cercate una soluzione per integrà analitiche sofisticate è operazioni di apprendimentu automaticu nantu à i vostri dati. A data Lakehouse hè una opzione sensata in a situazione.
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