Data Warehouse Vs Data Lake Vs Data Lakehouse

Οι εταιρείες συλλέγουν περισσότερα δεδομένα από ποτέ, καθώς βασίζονται όλο και περισσότερο σε αυτά για να ενημερώνουν σημαντικές επιχειρηματικές αποφάσεις, να βελτιώνουν τις προσφορές προϊόντων και να παρέχουν καλύτερη εξυπηρέτηση πελατών.

Με την ποσότητα των δεδομένων που δημιουργείται με εκθετικό ρυθμό, το σύννεφο προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα για την επεξεργασία και την ανάλυση δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της επεκτασιμότητας, της αξιοπιστίας και της διαθεσιμότητας.

Στο οικοσύστημα cloud, υπάρχουν επίσης αρκετά εργαλεία και τεχνολογίες για την επεξεργασία δεδομένων και την ανάλυση. Οι δύο τύποι δομών αποθήκευσης μεγάλων δεδομένων που χρησιμοποιούνται πιο συχνά είναι οι αποθήκες δεδομένων και οι λίμνες δεδομένων.

Αν και η χρήση μιας λίμνης δεδομένων είναι λιγότερο ελκυστική, καθώς δεν μπορείτε να ρωτήσετε το μοντέλο και τα δεδομένα ενώ είναι ακόμα σχετικά, η χρήση μιας αποθήκης δεδομένων για αποθήκευση δεδομένων ροής είναι σπάταλη.

Wποιον τύπο αρχιτεκτονικής cloud επιλέγουμε;

Πρέπει να εξετάσουμε νεότερες έννοιες για το data lakehouse ή πρέπει να αρκεστούμε στους περιορισμούς της αποθήκης ή στους περιορισμούς της λίμνης;

Μια νέα αρχιτεκτονική αποθήκευσης δεδομένων που ονομάζεται "data lakehouse" συνδυάζει την προσαρμοστικότητα των λιμνών δεδομένων με τη διαχείριση δεδομένων των αποθηκών δεδομένων.

Η κατανόηση των διαφόρων μεθόδων αποθήκευσης μεγάλων δεδομένων είναι απαραίτητη για τη δημιουργία ενός αξιόπιστου αγωγού αποθήκευσης δεδομένων για επιχειρηματική ευφυΐα (BI), ανάλυση δεδομένων και μάθηση μηχανής (ML) φόρτους εργασίας, ανάλογα με τις απαιτήσεις της εταιρείας σας.

Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξετάσουμε προσεκτικά τα Data Warehouse, Data Lake και Data Lakehouse, με πλεονεκτήματα, περιορισμούς καθώς και πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα από αυτά. Ας ξεκινήσουμε. 

Τι είναι η αποθήκη δεδομένων;

Η αποθήκη δεδομένων είναι μια κεντρική αποθήκη δεδομένων που χρησιμοποιείται από έναν οργανισμό για να διατηρεί τεράστιο όγκο δεδομένων από πολλές πηγές. Μια αποθήκη δεδομένων λειτουργεί ως η μοναδική πηγή «αλήθειας δεδομένων» ενός οργανισμού και είναι απαραίτητη για την υποβολή εκθέσεων και τις επιχειρηματικές αναλύσεις.

Συνήθως, οι αποθήκες δεδομένων συνδυάζουν σύνολα σχεσιακών δεδομένων από διάφορες πηγές, όπως δεδομένα εφαρμογών, επιχειρήσεων και συναλλαγών, για την αποθήκευση ιστορικών δεδομένων. Πριν φορτωθούν στο σύστημα αποθήκευσης, τα δεδομένα μετασχηματίζονται και καθαρίζονται σε αποθήκες δεδομένων έτσι ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως ενιαία πηγή αλήθειας δεδομένων.

Λόγω της ικανότητάς τους να προσφέρουν γρήγορα επιχειρηματικές πληροφορίες από όλους τους τομείς της εταιρείας, οι επιχειρήσεις επενδύουν σε αποθήκες δεδομένων. Με τη χρήση εργαλείων BI, πελατών SQL και άλλων λιγότερο εξελιγμένων (δηλαδή, μη επιστήμης δεδομένων) λύσεων ανάλυσης, επιχειρηματικοί αναλυτές, οι μηχανικοί δεδομένων και οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων μπορούν να έχουν πρόσβαση σε δεδομένα από αποθήκες δεδομένων.

Είναι ακριβό να διατηρηθεί μια αποθήκη με τον συνεχώς αυξανόμενο όγκο δεδομένων και μια αποθήκη δεδομένων δεν μπορεί να χειριστεί ακατέργαστα ή μη δομημένα δεδομένα. Επιπλέον, δεν είναι η ιδανική επιλογή για εξελιγμένες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων όπως η μηχανική μάθηση ή η προγνωστική μοντελοποίηση.

Επομένως, μια αποθήκη δεδομένων παρέχει ταχύτερες απαντήσεις ερωτημάτων και δεδομένα υψηλότερης ποιότητας. Το Google Big Query, το Amazon Redshift, το Azure SQL Data warehouse και το Snowflake είναι υπηρεσίες cloud που είναι διαθέσιμες για αποθήκες δεδομένων.

Οφέλη από την αποθήκη δεδομένων

• Αύξηση της αποτελεσματικότητας και της ταχύτητας του φόρτου εργασίας επιχειρηματικής ευφυΐας και ανάλυσης δεδομένων: Οι αποθήκες δεδομένων συντομεύουν το χρόνο που απαιτείται για την προετοιμασία και την ανάλυση δεδομένων. Μπορούν εύκολα να συνδεθούν με εργαλεία ανάλυσης δεδομένων και επιχειρηματικής ευφυΐας, καθώς τα δεδομένα από την αποθήκη δεδομένων είναι αξιόπιστα και συνεπή. Επιπλέον, οι αποθήκες δεδομένων εξοικονομούν τον χρόνο που απαιτείται για τη συλλογή δεδομένων και παρέχουν στις ομάδες τη δυνατότητα να χρησιμοποιούν δεδομένα για αναφορές, πίνακες εργαλείων και άλλες απαιτήσεις αναλυτικών στοιχείων.
• Αύξηση της συνέπειας, της ποιότητας και της τυποποίησης των δεδομένων: Οι οργανισμοί συλλέγουν δεδομένα από διάφορες πηγές, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων χρηστών, πωλήσεων και συναλλαγών. Η εταιρεία μπορεί να εμπιστευτεί τα δεδομένα για τις επιχειρηματικές απαιτήσεις, επειδή η αποθήκευση δεδομένων συγκεντρώνει εταιρικά δεδομένα σε μια ενιαία, τυποποιημένη μορφή που μπορεί να λειτουργήσει ως ενιαία πηγή αλήθειας δεδομένων.
• Ενίσχυση της λήψης αποφάσεων γενικά: Η αποθήκευση δεδομένων διευκολύνει την καλύτερη λήψη αποφάσεων προσφέροντας ένα κεντρικό κατάστημα τόσο για πρόσφατα όσο και για παλιά δεδομένα. Με την επεξεργασία δεδομένων σε αποθήκες δεδομένων για ακριβείς πληροφορίες, οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων μπορούν να αξιολογήσουν τους κινδύνους, να κατανοήσουν τις επιθυμίες των πελατών και να βελτιώσουν τα αγαθά και τις υπηρεσίες.
• Παροχή καλύτερης επιχειρηματικής ευφυΐας: Η αποθήκευση δεδομένων γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ των μαζικών ακατέργαστων δεδομένων, τα οποία συλλέγονται συχνά τακτικά ως αυτονόητο, και των επιμελημένων δεδομένων που παρέχουν πληροφορίες. Λειτουργούν ως το θεμέλιο για την αποθήκευση δεδομένων ενός οργανισμού, επιτρέποντάς του να απαντά σε περίπλοκες ερωτήσεις σχετικά με τα δεδομένα του και να χρησιμοποιεί τις απαντήσεις για να λαμβάνει αξιόπιστες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Περιορισμοί της Αποθήκης Δεδομένων

• Έλλειψη ευελιξίας δεδομένων: Ενώ οι αποθήκες δεδομένων διαπρέπουν στον χειρισμό δομημένων δεδομένων, οι ημιδομημένες και μη δομημένες μορφές δεδομένων, όπως τα αναλυτικά στοιχεία καταγραφής, η ροή και τα δεδομένα μέσων κοινωνικής δικτύωσης μπορεί να αποτελούν πρόκληση για αυτές. Αυτό καθιστά συνιστώμενες αποθήκες δεδομένων για περιπτώσεις χρήσης που περιλαμβάνουν μηχανική εκμάθηση και τεχνητή νοημοσύνη δύσκολος.
• Ακριβό στην εγκατάσταση και συντήρηση: Η εγκατάσταση και η συντήρηση των αποθηκών δεδομένων μπορεί να είναι ακριβή. Επιπλέον, η αποθήκη δεδομένων συχνά δεν είναι στατική. γερνάει και χρειάζεται συχνή συντήρηση, η οποία είναι ακριβή.

ΥΠΕΡ

• Τα δεδομένα είναι εύκολο να βρεθούν, να ανακτηθούν και να αναζητηθούν.
• Εφόσον τα δεδομένα είναι ήδη καθαρά, η προετοιμασία δεδομένων SQL είναι απλή.

ΚΑΤΑ

• Αναγκάζεστε να χρησιμοποιήσετε μόνο έναν προμηθευτή αναλυτικών στοιχείων.
• Η ανάλυση και η αποθήκευση μη δομημένων ή ρέον δεδομένων είναι αρκετά δαπανηρή.

Τι είναι το Data Lake;

Κάθε τύπος δεδομένων υπόσχεται και καθίσταται δυνατός από τις λίμνες δεδομένων. Είναι ωφέλιμο να υπάρχουν δεδομένα με προσιτό τρόπο σε κεντρική τοποθεσία και διαθέσιμα για ανάγνωση.

Μια λίμνη δεδομένων είναι ένας κεντρικός, εξαιρετικά προσαρμόσιμος χώρος αποθήκευσης όπου διατηρούνται τεράστιοι όγκοι οργανωμένων και αδόμητων δεδομένων στην ακατέργαστη, αναλλοίωτη και μη μορφοποιημένη μορφή τους.

Μια λίμνη δεδομένων χρησιμοποιεί μια επίπεδη αρχιτεκτονική και αντικείμενα που αποθηκεύονται στην ακατέργαστη κατάστασή της για την αποθήκευση δεδομένων, σε αντίθεση με τις αποθήκες δεδομένων, οι οποίες εξοικονομούν σχεσιακά δεδομένα που έχουν προηγουμένως «καθαριστεί».

Οι λίμνες δεδομένων, σε αντίθεση με τις αποθήκες δεδομένων, οι οποίες δυσκολεύονται να χειριστούν δεδομένα σε αυτήν τη μορφή, είναι προσαρμόσιμες, αξιόπιστες και προσιτές και επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να αποκτήσουν βελτιωμένη εικόνα από μη δομημένα δεδομένα.

Στις λίμνες δεδομένων, τα δεδομένα εξάγονται, φορτώνονται και μετασχηματίζονται (ELT) για αναλυτικούς σκοπούς αντί να έχουν καθοριστεί το σχήμα ή τα δεδομένα τη στιγμή της συλλογής δεδομένων.

Χρησιμοποιώντας τεχνολογίες για πολλά είδη δεδομένων από συσκευές IoT, social mediaκαι τα δεδομένα ροής, οι λίμνες δεδομένων επιτρέπουν τη μηχανική εκμάθηση και την προγνωστική ανάλυση.

Επιπλέον, ένας επιστήμονας δεδομένων που μπορεί να επεξεργαστεί ακατέργαστα δεδομένα μπορεί να χρησιμοποιήσει τη λίμνη δεδομένων. Μια αποθήκη δεδομένων, από την άλλη πλευρά, είναι ευκολότερη για τις επιχειρήσεις στη χρήση. Είναι τέλειο για δημιουργία προφίλ χρήστη, αναλυτικές προβλέψεις, μηχανική μάθηση και άλλες εργασίες.

Αν και οι λίμνες δεδομένων αντιμετωπίζουν πολλά ζητήματα με τις αποθήκες δεδομένων, η ποιότητα των δεδομένων τους είναι κακή και η ταχύτητα αναζήτησής τους ανεπαρκής. Επιπλέον, χρειάζονται επιπλέον εργαλεία για τους επιχειρησιακούς χρήστες για τη διεξαγωγή ερωτημάτων SQL. Μια λίμνη δεδομένων που είναι κακώς δομημένη μπορεί να αντιμετωπίσει πρόβλημα με στασιμότητα δεδομένων.

Οφέλη της Λίμνης Δεδομένων

• Υποστήριξη για ένα ευρύ φάσμα περιπτώσεων εφαρμογών μηχανικής μάθησης και επιστήμης δεδομένων Είναι πιο απλό να χρησιμοποιήσετε μια διαφορετική μηχανή και αλγόριθμους βαθιάς μάθησης για το χειρισμό των δεδομένων σε λίμνες δεδομένων, καθώς τα δεδομένα διατηρούνται με ανοιχτό, ακατέργαστο τρόπο.
• Η ευελιξία των λιμνών δεδομένων, η οποία σας επιτρέπει να αποθηκεύετε δεδομένα σε οποιαδήποτε μορφή ή μέσο χωρίς την απαίτηση για προκαθορισμένο σχήμα, είναι ένα μεγάλο πλεονέκτημα. Μελλοντικές περιπτώσεις χρήσης δεδομένων μπορούν να υποστηριχθούν και περισσότερα δεδομένα μπορούν να αναλυθούν εάν τα δεδομένα παραμείνουν στην αρχική τους κατάσταση.
• Προκειμένου να αποφευχθεί η ανάγκη αποθήκευσης και των δύο τύπων δεδομένων σε διάφορα περιβάλλοντα, οι λίμνες δεδομένων μπορούν να περιέχουν τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα δεδομένα. Για την αποθήκευση διαφόρων ειδών οργανωτικών δεδομένων, προσφέρουν μια ενιαία τοποθεσία.
• Σε σύγκριση με τις παραδοσιακές αποθήκες δεδομένων, οι λίμνες δεδομένων είναι λιγότερο δαπανηρές επειδή είναι κατασκευασμένες για να διατηρούνται σε φθηνό υλικό εμπορευμάτων, όπως η αποθήκευση αντικειμένων, η οποία συχνά προσανατολίζεται σε χαμηλότερο κόστος ανά αποθηκευμένο gigabyte.

Περιορισμοί της Λίμνης Δεδομένων

• Οι περιπτώσεις χρήσης αναλύσεων δεδομένων και επιχειρηματικής ευφυΐας έχουν κακή βαθμολογία: Οι λίμνες δεδομένων μπορεί να γίνουν ανοργάνωτες εάν δεν συντηρούνται επαρκώς, γεγονός που καθιστά δύσκολη τη σύνδεσή τους με εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας και ανάλυσης. Επιπλέον, όταν είναι απαραίτητο για περιπτώσεις χρήσης αναφορών και αναλυτικών στοιχείων, έλλειψη συνεπούς ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ και η υποστήριξη συναλλαγών ACID (ατομικότητα, συνέπεια, απομόνωση και ανθεκτικότητα) μπορεί να οδηγήσει σε μη βέλτιστη απόδοση ερωτήματος.
• Η ασυνέπεια των λιμνών δεδομένων καθιστά αδύνατη την επιβολή της αξιοπιστίας και της ασφάλειας των δεδομένων, γεγονός που οδηγεί σε έλλειψη και των δύο. Μπορεί να είναι δύσκολο να αναπτυχθούν κατάλληλα πρότυπα ασφάλειας δεδομένων και διακυβέρνησης για την κάλυψη ευαίσθητων τύπων δεδομένων, καθώς οι λίμνες δεδομένων μπορούν να χειριστούν οποιαδήποτε μορφή δεδομένων.

ΥΠΕΡ

• Λύσεις που είναι προσιτές για όλους τους τύπους δεδομένων.
• Ικανός να χειρίζεται δεδομένα που είναι τόσο οργανωμένα όσο και ημιδομημένα.
• Ιδανικό για περίπλοκη επεξεργασία και ροή δεδομένων.

ΚΑΤΑ

• Χρειάζεται ένας εξελιγμένος αγωγός για να κατασκευαστεί.
• Δώστε λίγο χρόνο στα δεδομένα για να γίνουν ερωτηματικά.
• Χρειάζεται χρόνος για να διασφαλιστεί η αξιοπιστία και η ποιότητα των δεδομένων.

Τι είναι το Data Lakehouse;

Μια νέα αρχιτεκτονική αποθήκευσης μεγάλων δεδομένων που ονομάζεται "data lakehouse" συνδυάζει τις μεγαλύτερες πτυχές των λιμνών δεδομένων και των αποθηκών δεδομένων. Όλα τα δεδομένα σας, δομημένα, ημιδομημένα ή μη, μπορούν να αποθηκευτούν σε μια τοποθεσία με τις καλύτερες δυνατές δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης, επιχειρηματικής ευφυΐας και ροής, χάρη σε ένα data lakehouse.

Οι λίμνες δεδομένων όλων των ειδών είναι συχνά το σημείο εκκίνησης για τα lakehouses δεδομένων. Μετά από αυτό, τα δεδομένα μετατρέπονται σε μορφή Delta Lake (ένα στρώμα αποθήκευσης ανοιχτού κώδικα που φέρνει αξιοπιστία στις λίμνες δεδομένων).

Οι λίμνες δεδομένων με λίμνες δέλτα επιτρέπουν διαδικασίες συναλλαγών ACID από συμβατικές αποθήκες δεδομένων. Στην ουσία, το σύστημα lakehouse χρησιμοποιεί φθηνή αποθήκευση για να διατηρεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων στην αρχική τους μορφή, όπως και οι λίμνες δεδομένων.

Η προσθήκη του επιπέδου μεταδεδομένων στην κορυφή του καταστήματος παρέχει επίσης δομή δεδομένων και ενισχύει εργαλεία διαχείρισης δεδομένων όπως αυτά που βρίσκονται στις αποθήκες δεδομένων.

Αυτό δίνει τη δυνατότητα σε πολλές ομάδες να έχουν πρόσβαση σε όλα τα δεδομένα της εταιρείας μέσω ενός ενιαίου συστήματος για μια ποικιλία πρωτοβουλιών, όπως η επιστήμη δεδομένων, η μηχανική μάθηση και η επιχειρηματική ευφυΐα.

Οφέλη του Data Lakehouse

• Υποστήριξη για μεγαλύτερο εύρος φόρτου εργασίας: Για να διευκολυνθούν οι εξελιγμένες αναλύσεις, τα data lakehouses παρέχουν στους χρήστες άμεση πρόσβαση σε μερικά από τα πιο δημοφιλή εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας (Tableau, PowerBI). Επιπλέον, οι επιστήμονες δεδομένων και οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης μπορούν εύκολα να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα, καθώς τα data lakehouses χρησιμοποιούν μορφές ανοιχτών δεδομένων (όπως το Parquet) μαζί με API και πλαίσια μηχανικής μάθησης, όπως Python/R.
• Οικονομική απόδοση: Τα data lakehouses χρησιμοποιούν φθηνές λύσεις αποθήκευσης αντικειμένων για να εφαρμόσουν τα οικονομικά αποδοτικά χαρακτηριστικά αποθήκευσης των λιμνών δεδομένων. Προσφέροντας μια ενιαία λύση, τα data lakehouses εξαλείφουν επίσης τα έξοδα και τον χρόνο που σχετίζονται με τη διαχείριση διαφόρων συστημάτων αποθήκευσης δεδομένων.
• Ο σχεδιασμός του Data Lakehouse διασφαλίζει την ακεραιότητα του σχήματος και των δεδομένων, καθιστώντας πιο εύκολη τη δημιουργία αποτελεσματικών συστημάτων ασφάλειας δεδομένων και διακυβέρνησης. Ευκολία του εκδόσεις δεδομένων, διακυβέρνηση και ασφάλεια.
• Τα data lakehouses προσφέρουν μια ενιαία πλατφόρμα αποθήκευσης δεδομένων πολλαπλών χρήσεων που μπορεί να καλύψει όλες τις απαιτήσεις δεδομένων της εταιρείας, γεγονός που μειώνει την αλληλεπικάλυψη δεδομένων. Η πλειοψηφία των επιχειρήσεων επιλέγει μια υβριδική λύση λόγω των πλεονεκτημάτων τόσο της αποθήκης δεδομένων όσο και της λίμνης δεδομένων. Αυτή η στρατηγική, εν τω μεταξύ, θα μπορούσε να οδηγήσει σε δαπανηρή επικάλυψη δεδομένων.
• Υποστήριξη ανοιχτών μορφών. Οι ανοιχτές μορφές είναι τύποι αρχείων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν από πολλές εφαρμογές λογισμικού και των οποίων οι προδιαγραφές είναι διαθέσιμες στο κοινό. Σύμφωνα με αναφορές, τα Lakehouses είναι σε θέση να αποθηκεύουν δεδομένα σε κοινές μορφές αρχείων όπως το Apache Parquet και το ORC (Optimized Row Columnar).

Περιορισμοί του Data Lakehouse

Το μεγαλύτερο μειονέκτημα ενός data lakehouse είναι ότι εξακολουθεί να είναι μια νέα και αναπτυσσόμενη τεχνολογία. Είναι αβέβαιο εάν θα εκπληρώσει τις δεσμεύσεις της ως αποτέλεσμα. Προτού τα lakehouses δεδομένων μπορέσουν να ανταγωνιστούν με καθιερωμένα συστήματα αποθήκευσης μεγάλων δεδομένων, μπορεί να χρειαστούν χρόνια.

Ωστόσο, δεδομένου του ρυθμού με τον οποίο εμφανίζεται η σύγχρονη καινοτομία, είναι δύσκολο να πούμε εάν ένα διαφορετικό σύστημα αποθήκευσης δεδομένων δεν θα την αντικαταστήσει τελικά.

ΥΠΕΡ

• Μία πλατφόρμα έχει όλα τα δεδομένα, πράγμα που σημαίνει ότι υπάρχουν λιγότερα ονόματα κεντρικών υπολογιστών για διατήρηση.
• Η ατομικότητα, η συνέπεια, η απομόνωση και η σκληρότητα δεν επηρεάζονται.
• Είναι σημαντικά πιο προσιτό.
• Μία πλατφόρμα έχει όλα τα δεδομένα, πράγμα που σημαίνει ότι υπάρχουν λιγότερα ονόματα κεντρικών υπολογιστών για διατήρηση.
• Απλό στη διαχείριση και γρήγορη επίλυση τυχόν προβλημάτων
• Απλοποιήστε την κατασκευή ενός αγωγού

ΚΑΤΑ

• Η ρύθμιση μπορεί να πάρει κάποιο χρόνο.
• Είναι πολύ νέο και πολύ μακριά για να πληροί τις προϋποθέσεις ως καθιερωμένο σύστημα αποθήκευσης.

Data Warehouse Vs Data Lake Vs Data Lakehouse

Η αποθήκη δεδομένων έχει μακρά ιστορία σε εφαρμογές εταιρικής ευφυΐας, αναφοράς και ανάλυσης και είναι η πρώτη τεχνολογία αποθήκευσης μεγάλων δεδομένων.

Οι αποθήκες δεδομένων, από την άλλη πλευρά, είναι ακριβές και αντιμετωπίζουν προβλήματα με το χειρισμό διαφορετικών και μη δομημένων δεδομένων, όπως τα δεδομένα ροής. Για φόρτους εργασίας μηχανικής μάθησης και επιστήμης δεδομένων, αναπτύχθηκαν λίμνες δεδομένων για τη διαχείριση ακατέργαστων δεδομένων σε διάφορες μορφές σε προσιτή αποθήκευση.

Αν και οι λίμνες δεδομένων είναι αποτελεσματικές με μη δομημένα δεδομένα, δεν διαθέτουν τις δυνατότητες συναλλαγών ACID των αποθηκών δεδομένων, γεγονός που καθιστά δύσκολη τη διασφάλιση της συνέπειας και της αξιοπιστίας των δεδομένων.

Η νεότερη αρχιτεκτονική αποθήκευσης δεδομένων, γνωστή ως "data lakehouse", συνδυάζει την αξιοπιστία και τη συνέπεια των αποθηκών δεδομένων με την οικονομική προσιτότητα και την προσαρμοστικότητα των λιμνών δεδομένων.

Συμπέρασμα

Συμπερασματικά, η κατασκευή ενός data lakehouse από την αρχή μπορεί να είναι δύσκολη. Επιπλέον, είναι σχεδόν βέβαιο ότι θα χρησιμοποιείτε μια πλατφόρμα που έχει σχεδιαστεί για να επιτρέπει την αρχιτεκτονική ανοιχτών δεδομένων lakehouse.

Επομένως, φροντίστε να διερευνήσετε τις πολλές δυνατότητες και υλοποιήσεις κάθε πλατφόρμας πριν κάνετε μια αγορά. Οι εταιρείες που αναζητούν μια ώριμη, δομημένη λύση δεδομένων με έμφαση στην επιχειρηματική ευφυΐα και τις περιπτώσεις χρήσης ανάλυσης δεδομένων μπορούν να εξετάσουν το ενδεχόμενο δημιουργίας αποθήκης δεδομένων.

Ωστόσο, οι επιχειρήσεις που αναζητούν μια επεκτάσιμη, προσιτή λύση μεγάλου όγκου δεδομένων για την τροφοδοσία φόρτου εργασίας για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση σε μη δομημένα δεδομένα θα πρέπει να εξετάσουν τις λίμνες δεδομένων.

Σκεφτείτε ότι η επιχείρησή σας χρειάζεται περισσότερα δεδομένα από αυτά που μπορούν να παρέχουν οι τεχνολογίες της αποθήκης δεδομένων και της λίμνης δεδομένων ή ότι αναζητάτε μια λύση για την ενσωμάτωση εξελιγμένων λειτουργιών ανάλυσης και μηχανικής εκμάθησης στα δεδομένα σας. ΕΝΑ δεδομένα Lakehouse είναι μια λογική επιλογή στην κατάσταση.