Indholdsfortegnelse[Skjule][At vise]
Virksomheder indfanger flere data end nogensinde før, da de i stigende grad er afhængige af dem til at informere vigtige forretningsbeslutninger, forbedre produktudbud og yde bedre kundeservice.
Med mængden af data, der skabes med en eksponentiel hastighed, tilbyder skyen adskillige fordele til databehandling og analyse, herunder skalerbarhed, pålidelighed og tilgængelighed.
I cloud-økosystemet er der også flere værktøjer og teknologier til databehandling og analyse. De to typer store datalagringsstrukturer, der oftest anvendes, er datavarehuse og datasøer.
Selvom det er mindre tiltalende at bruge en datasø, da du ikke kan forespørge modellen og dataene, mens de stadig er relevante, er det spild at bruge et datavarehus til streaming af datalagring.
Whvilken type cloud-arkitektur vælger vi?
Skal vi overveje nyere koncepter for datasøhuset, eller skal vi nøjes med lagerets begrænsninger eller søens begrænsninger?
En ny datalagringsarkitektur kaldet et "data lakehouse" kombinerer datasøernes tilpasningsevne med datahåndtering af datavarehuse.
At forstå de forskellige big-data-lagringsmetoder er afgørende for at opbygge en pålidelig datalagringspipeline til business intelligence (BI), dataanalyse og machine learning (ML) arbejdsbelastninger, afhængigt af din virksomheds krav.
I dette indlæg vil vi se nærmere på Data Warehouse, Data Lake og Data Lakehouse med fordele, begrænsninger samt fordele og ulemper ved dem. Lad os begynde.
Hvad er Data Warehouse?
Et datavarehus er et centraliseret datalager, der bruges af en organisation til at opbevare enorme mængder data fra mange kilder. Et datavarehus fungerer som en organisations eneste kilde til "datasandhed" og er afgørende for rapportering og forretningsanalyse.
Datavarehuse kombinerer typisk relationelle datasæt fra flere kilder, såsom applikations-, forretnings- og transaktionsdata, for at gemme historiske data. Inden data indlæses i lagersystemet, transformeres og renses data i datavarehuse, så de kan bruges som en enkelt kilde til datasandhed.
På grund af deres evne til hurtigt at tilbyde forretningsindsigt fra alle områder af virksomheden, investerer virksomheder i datavarehuse. Med brugen af BI-værktøjer, SQL-klienter og andre mindre sofistikerede (dvs. ikke-datavidenskabelige) analyseløsninger, forretningsanalytikere, dataingeniører og beslutningstagere kan få adgang til data fra datavarehuse.
Det er dyrt at vedligeholde et lager med den stadigt stigende datamængde, og et datavarehus kan ikke håndtere rå eller ustruktureret data. Derudover er det ikke den ideelle mulighed for sofistikerede dataanalyseteknikker som maskinlæring eller prædiktiv modellering.
Et datavarehus giver derfor hurtigere forespørgselssvar og data af højere kvalitet. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse og Snowflake er skytjenester, der er tilgængelige for datavarehuse.
Fordele ved Data Warehouse
- Forøgelse af effektiviteten og hastigheden af arbejdsbyrder for business intelligence og dataanalyse: Datavarehuse forkorter den nødvendige tid til dataforberedelse og analyse. De kan nemt linke til dataanalyse- og business intelligence-værktøjer, da dataene fra datavarehuset er pålidelige og konsistente. Derudover sparer datavarehuse den nødvendige tid til dataindsamling og giver teams mulighed for at bruge data til rapporter, dashboards og andre analysekrav.
- Forøgelse af konsistensen, kvaliteten og standardiseringen af data: Organisationer indsamler data fra en række forskellige kilder, herunder bruger-, salgs- og transaktionsdata. Firmaet kan stole på dataene til forretningskrav, fordi data warehousing kompilerer virksomhedsdata til et ensartet, standardiseret format, der kan fungere som en enkelt kilde til datasandhed.
- Styrkelse af beslutningstagning generelt: Data warehousing letter bedre beslutningstagning ved at tilbyde en centraliseret lager for både nyere og gamle data. Ved at behandle data i datavarehuse for præcis indsigt kan beslutningstagere vurdere risici, forstå kundens ønsker og forbedre varer og tjenester.
- Giver bedre business intelligence: Data warehousing bygger bro mellem massive rådata, som ofte indsamles rutinemæssigt som en selvfølge, og de kuraterede data, der giver indsigt. De fungerer som grundlaget for en organisations datalagring, hvilket gør den i stand til at besvare komplicerede spørgsmål om sine data og bruge svarene til at træffe forsvarlige forretningsbeslutninger.
Data Warehouses begrænsninger
- Mangel på datafleksibilitet: Mens datavarehuse udmærker sig ved at håndtere strukturerede data, kan semi-strukturerede og ustrukturerede dataformater som loganalyse, streaming og sociale mediedata være udfordrende for dem. Dette gør anbefalelse af datavarehuse til brugssager, der involverer maskinlæring og kunstig intelligens svært.
- Dyrt at installere og vedligeholde: Datavarehuse kan være dyre at installere og vedligeholde. Desuden er datavarehuset ofte ikke statisk; det ældes og har brug for hyppig vedligeholdelse, hvilket er dyrt.
FORDELE
- Data er nemt at finde, hente og forespørge på.
- Så længe dataene allerede er rene, er SQL-dataforberedelse enkel.
ULEMPER
- Du er tvunget til kun at bruge én analyseleverandør.
- Det er ret dyrt at analysere og opbevare ustrukturerede eller flydende data.
Hvad er Data Lake?
Alle typer data er lovet og muliggjort af datasøer. Det er en fordel at have data på en tilgængelig måde centralt placeret og tilgængelig for læsning.
En datasø er et centraliseret, ekstremt tilpasningsdygtigt lagerrum, hvor enorme mængder af organiserede og ustrukturerede data opbevares i deres ubehandlede, uændrede og uformaterede former.
En datasø anvender en flad arkitektur og objekter, der er gemt i sin ubehandlede tilstand, til at lagre data, i modsætning til datavarehuse, som gemmer relationelle data, der tidligere er blevet "renset".
Datasøer, i modsætning til datavarehuse, som har svært ved at håndtere data i dette format, er tilpasningsdygtige, pålidelige og overkommelige og giver virksomheder mulighed for at opnå forbedret indsigt fra ustrukturerede data.
I datasøer udtrækkes, indlæses og transformeres data (ELT) til analytiske formål i stedet for at få skemaet eller dataene etableret på tidspunktet for dataindsamlingen.
Ved at bruge teknologier til mange datatyper fra IoT-enheder, sociale medier, og streaming af data muliggør datasøer maskinlæring og forudsigende analyser.
Derudover kan en dataforsker, der kan behandle rådata, bruge datasøen. Et datavarehus er på den anden side nemmere for virksomheder at bruge. Den er perfekt til brugerprofilering, predictive analytics, maskinlæring og andre opgaver.
Selvom datasøer løser flere problemer med datavarehuse, er deres datakvalitet dårlig, og deres forespørgselshastighed er utilstrækkelig. Derudover kræver det ekstra værktøjer for forretningsbrugere at udføre SQL-forespørgsler. En datasø, der er dårligt struktureret, kan opleve et problem med datastagnation.
Fordele ved Data Lake
- Understøttelse af en bred vifte af applikationssager for maskinlæring og datavidenskab Det er nemmere at bruge en anden maskine og deep learning-algoritmer til at håndtere dataene i datasøer, da dataene opbevares på en åben, rå måde.
- Data lakes' alsidighed, som giver dig mulighed for at gemme data i ethvert format eller medie uden krav om et forudindstillet skema, er en stor fordel. Fremtidige databrugssager kan understøttes, og flere data kan analyseres, hvis dataene efterlades i sin oprindelige tilstand.
- For at undgå at skulle lagre begge typer data i forskellige sammenhænge, kan datasøer indeholde både strukturerede og ustrukturerede data. Til lagring af forskellige slags organisatoriske data tilbyder de en enkelt lokation.
- Sammenlignet med traditionelle datavarehuse er datasøer billigere, fordi de er bygget til at blive holdt på billig råvarehardware, såsom objektlagring, som ofte er gearet til en lavere pris pr. lagret gigabyte.
Data Lakes begrænsninger
- Dataanalyse og business intelligence-brugscases scorer dårligt: Datasøer kan blive uorganiserede, hvis de ikke vedligeholdes tilstrækkeligt, hvilket gør det vanskeligt at knytte dem til business intelligence- og analyseværktøjer. Derudover, når det er nødvendigt for rapportering og analysebrug, mangel på konsistent datastrukturer og ACID (atomicitet, konsistens, isolation og holdbarhed) transaktionsstøtte kan føre til suboptimal forespørgselsydeevne.
- Datasøers inkonsistens gør det umuligt at håndhæve datapålidelighed og sikkerhed, hvilket resulterer i mangel på begge dele. Det kan være svært at udvikle passende datasikkerheds- og styringsstandarder for at imødekomme følsomme datatyper, da datasøer kan håndtere enhver dataform.
FORDELE
- Løsninger, der er overkommelige for alle typer data.
- Kan håndtere data, der er både organiseret og semi-struktureret.
- Ideel til kompliceret databehandling og streaming.
ULEMPER
- Der skal bygges en sofistikeret rørledning.
- Giv data lidt tid til at blive forespørgbare.
- Det tager tid at garantere datapålidelighed og kvalitet.
Hvad er Data Lakehouse?
En ny stordatalagringsarkitektur kaldet et "datasøhus" kombinerer de største aspekter af datasøer og datavarehuse. Alle dine data, uanset om de er strukturerede, semi-strukturerede eller ustrukturerede, kan gemmes på ét sted med de fineste maskinlærings-, business intelligence- og streaming-funktioner som muligt takket være et datasøhus.
Datasøer af alle slags er ofte udgangspunktet for datasøhuse; derefter transformeres dataene til Delta Lake-format (et open source-lagerlag, der bringer pålidelighed til datasøer).
Datasøer med deltasøer muliggør ACID-transaktionsprocedurer fra konventionelle datavarehuse. I det væsentlige bruger lakehouse-systemet billig lagring til at vedligeholde enorme mængder data i deres originale former, ligesom datasøer.
Tilføjelse af metadatalaget oven på butikken giver også datastruktur og giver datastyringsværktøjer som dem, der findes i datavarehuse.
Dette gør det muligt for mange teams at få adgang til alle virksomhedens data gennem et enkelt system til en række forskellige initiativer, såsom datavidenskab, machine learning og business intelligence.
Fordele ved Data Lakehouse
- Understøttelse af et større udvalg af arbejdsbelastninger: For at lette sofistikerede analyser giver datasøhuse brugere direkte adgang til nogle af de mest populære business intelligence-værktøjer (Tableau, PowerBI). Derudover kan dataforskere og maskinlæringsingeniører nemt bruge dataene, da datasøhuse anvender åbne dataformater (såsom Parquet) sammen med API'er og maskinlæringsrammer såsom Python/R.
- Omkostningseffektivitet: Data Lakehouses anvender billige objektlagringsløsninger til at implementere datasøers omkostningseffektive lageregenskaber. Ved at tilbyde en enkelt løsning fjerner datasøhuse også de udgifter og tid, der er forbundet med at administrere forskellige datalagringssystemer.
- Data Lakehouse-design sikrer skema og dataintegritet, hvilket gør det nemmere at bygge effektive datasikkerheds- og styringssystemer. Nem af dataversionering, regeringsførelse og sikkerhed.
- Data Lakehouses tilbyder en enkelt, multifunktionel datalagringsplatform, der kan imødekomme alle virksomhedens datakrav, hvilket reducerer dataduplikering. De fleste virksomheder vælger en hybridløsning på grund af fordelene ved både datavarehuset og datasøen. Denne strategi kan i mellemtiden resultere i dyre dataduplikering.
- Understøttelse af åbne formater. Åbne formater er filtyper, der kan bruges af mange softwareapplikationer, og hvis specifikationer er offentligt tilgængelige. Ifølge rapporter er Lakehouses i stand til at gemme data i almindelige filformater som Apache Parquet og ORC (Optimized Row Columnar).
Data Lakehouses begrænsninger
Et data Lakehouses største ulempe er, at det stadig er en ung og udviklende teknologi. Det er usikkert, om det vil opfylde sine forpligtelser som følge heraf. Før datasøhuse kan konkurrere med etablerede big-data-lagringssystemer, kan det tage år.
Men i betragtning af den hastighed, hvormed moderne innovation finder sted, er det svært at sige, om et andet datalagringssystem ikke i sidste ende vil erstatte det.
FORDELE
- Én platform har alle data, hvilket betyder, at der er færre værtsnavne at vedligeholde.
- Atomicitet, konsistens, isolation og sejhed er upåvirket.
- Det er væsentligt mere overkommeligt.
- Én platform har alle data, hvilket betyder, at der er færre værtsnavne at vedligeholde.
- Enkel at administrere og hurtig til at afhjælpe eventuelle problemer
- Gør det nemmere at konstruere en rørledning
ULEMPER
- Opsætningen kan tage noget tid.
- Det er for ungt og for langt væk til at kvalificere sig som et etableret lagersystem.
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
Datavarehuset har en lang historie inden for virksomhedsintelligens, rapportering og analyseapplikationer og er den første stordatalagringsteknologi.
Datavarehuse er på den anden side dyre og har problemer med at håndtere forskelligartede og ustrukturerede data, såsom streaming af data. Til maskinlæring og datavidenskab-arbejdsbelastninger blev datasøer udviklet til at administrere rådata i forskellige former på overkommelig lagring.
Selvom datasøer er effektive med ustrukturerede data, mangler de ACID-transaktionskapaciteten i datavarehuse, hvilket gør det udfordrende at garantere datakonsistens og pålidelighed.
Den nyeste datalagringsarkitektur, kendt som "data lakehouse", kombinerer pålideligheden og konsistensen af datavarehuse med overkommeligheden og tilpasningsevnen af data lakes.
Konklusion
Afslutningsvis kan det være svært at bygge et datasøhus fra bunden. Ydermere vil du næsten helt sikkert bruge en platform designet til at muliggøre åben data lakehouse-arkitektur.
Vær derfor forsigtig med at undersøge de mange funktioner og implementeringer af hver platform, før du foretager et køb. Virksomheder, der leder efter en moden, struktureret dataløsning med fokus på business intelligence og dataanalysebrug, kan overveje et datavarehus.
Virksomheder, der leder efter en skalerbar, overkommelig big data-løsning til at drive arbejdsbelastninger til datavidenskab og maskinlæring på ustrukturerede data, bør dog overveje datasøer.
Overvej, at din virksomhed har brug for flere data, end datavarehus- og datasø-teknologierne kan levere, eller at du leder efter en løsning til at integrere sofistikerede analyser og maskinlæringsoperationer på dine data. EN data søhus er en fornuftig mulighed i situationen.
Giv en kommentar