Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Yritykset keräävät enemmän tietoa kuin koskaan, koska ne luottavat siihen yhä enemmän tehdäkseen tärkeitä liiketoimintapäätöksiä, parantaakseen tuotetarjontaansa ja tarjotakseen parempaa asiakaspalvelua.
Kun dataa luodaan eksponentiaalisella nopeudella, pilvi tarjoaa useita etuja tietojenkäsittelyyn ja analytiikkaan, mukaan lukien skaalautuvuus, luotettavuus ja saatavuus.
Pilviekosysteemissä on myös useita työkaluja ja teknologioita tietojenkäsittelyyn ja analytiikkaan. Kaksi yleisimmin käytettyä big datan tallennusrakennetyyppiä ovat tietovarastot ja datajärvet.
Vaikka datajärven käyttäminen ei ole yhtä houkuttelevaa, koska et voi kysellä mallia ja tietoja, kun ne ovat edelleen relevantteja, tietovaraston käyttäminen tietojen tallennusta varten on turhaa.
Wmillaisen pilviarkkitehtuurin valitsemme?
Pitäisikö meidän harkita datajärven uudempia konsepteja vai pitäisikö meidän tyytyä varaston tai järven rajoituksiin?
Uusi tiedontallennusarkkitehtuuri, nimeltään "data Lakehouse", yhdistää datajärvien mukautuvuuden tietovarastojen tiedonhallintaan.
Big-datan eri tallennusmenetelmien ymmärtäminen on välttämätöntä luotettavan datan tallennusputkiston rakentamiseksi liiketoimintatiedolle (BI), data-analytiikkaan ja koneoppiminen (ML) työmäärät yrityksesi vaatimuksista riippuen.
Tässä viestissä tarkastelemme tarkasti Data Warehousea, Data Lakea ja Data Lakehousea niiden eduilla, rajoituksilla sekä eduilla ja haitoilla. Aloitetaanpa.
Mikä on Data Warehouse?
Tietovarasto on keskitetty tietovarasto, jota organisaatio käyttää valtavien tietomäärien säilyttämiseen monista lähteistä. Tietovarasto toimii organisaation yhtenä ainoana "datan totuuden" lähteenä ja on olennainen raportoinnille ja liiketoiminta-analyysille.
Tyypillisesti tietovarastot yhdistävät useista lähteistä peräisin olevia relaatiotietojoukkoja, kuten sovellus-, liiketoiminta- ja tapahtumatietoja, tallentaakseen historiallisia tietoja. Ennen varastointijärjestelmään lataamista tiedot muunnetaan ja puhdistetaan tietovarastoissa, jotta niitä voidaan käyttää yhtenä tietototuuden lähteenä.
Yritykset investoivat tietovarastoihin, koska ne pystyvät tarjoamaan nopeasti liiketoimintanäkemyksiä kaikilta yrityksen alueilta. Käyttämällä BI-työkaluja, SQL-asiakkaita ja muita vähemmän kehittyneitä (eli ei-tietotieteellisiä) analytiikkaratkaisuja, analyytikot, tietosuunnittelijat ja päättäjät voivat käyttää tietovarastojen tietoja.
Jatkuvasti kasvavan datamäärän varaston ylläpitäminen on kallista, eikä tietovarasto pysty käsittelemään raakaa tai strukturoimatonta dataa. Lisäksi se ei ole ihanteellinen vaihtoehto kehittyneisiin data-analyysitekniikoihin, kuten koneoppimiseen tai ennustavaan mallinnukseen.
Tietovarasto tarjoaa siksi nopeammat kyselyvastaukset ja korkealaatuisemman tiedon. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse ja Snowflake ovat pilvipalveluita, jotka ovat saatavilla tietovarastoihin.
Data Warehousen edut
- Liiketoimintatiedon ja data-analytiikan työkuormien tehokkuuden ja nopeuden lisääminen: Tietovarastot lyhentävät tietojen valmisteluun ja analysointiin tarvittavaa aikaa. Ne voivat helposti linkittää data-analytiikka- ja business intelligence -työkaluihin, koska tietovaraston tiedot ovat luotettavia ja johdonmukaisia. Lisäksi tietovarastot säästävät tiedon keräämiseen tarvittavaa aikaa ja tarjoavat tiimeille mahdollisuuden käyttää tietoja raporteissa, kojelaudoissa ja muissa analytiikkavaatimuksissa.
- Tietojen johdonmukaisuuden, laadun ja standardoinnin lisääminen: Organisaatiot keräävät tietoja useista lähteistä, mukaan lukien käyttäjä-, myynti- ja tapahtumatiedot. Yritys voi luottaa tietoihin liiketoiminnan tarpeisiin, koska tietovarastointi kokoaa yritystiedot yhtenäiseen, standardoituun muotoon, joka voi toimia yhtenä tietototuuden lähteenä.
- Päätöksenteon tehostaminen yleensä: Tietovarastointi helpottaa parempaa päätöksentekoa tarjoamalla keskitetyn myymälän sekä uusille että vanhoille tiedoille. Käsittelemällä tietoja tietovarastoissa tarkkojen näkemysten saamiseksi päättäjät voivat arvioida riskejä, ymmärtää asiakkaiden toiveita sekä parantaa tavaroita ja palveluita.
- Paremman liiketoimintatiedon tarjoaminen: Tietovarastointi kattaa kuilun massiivisen raakadatan, jota usein kerätään rutiininomaisesti, ja oivalluksia tarjoavan kuratoidun datan välillä. Ne toimivat perustana organisaation tietovarastolle, jolloin se pystyy vastaamaan monimutkaisiin tietoihin liittyviin kysymyksiin ja hyödyntämään vastauksia perusteltujen liiketoimintapäätösten tekemiseen.
Tietovaraston rajoitukset
- Tietojen joustavuuden puute: Vaikka tietovarastot ovat erinomaisia strukturoidun tiedon käsittelyssä, puolistrukturoidut ja strukturoimattomat tietomuodot, kuten lokianalytiikka, suoratoisto ja sosiaalisen median tiedot, voivat olla niille haastavia. Tämä tekee tietovarastojen suosittelemisesta käyttötapauksiin, joihin liittyy koneoppimista ja tekoäly vaikea.
- Kallista asentaa ja huoltaa: Tietovarastojen asentaminen ja ylläpito voi olla kallista. Lisäksi tietovarasto ei usein ole staattinen; se vanhenee ja vaatii säännöllistä huoltoa, mikä on kallista.
Plussat
- Tiedot on helppo löytää, hakea ja kysellä.
- Niin kauan kuin tiedot ovat jo puhtaita, SQL-tietojen valmistelu on helppoa.
MIINUKSET
- Sinun on käytettävä vain yhtä analytiikkatoimittajaa.
- Strukturoimattoman tai virtaavan tiedon analysointi ja tallentaminen on melko kallista.
Mikä Data Lake on?
Datajärvet lupaavat ja mahdollistavat kaiken tyyppisen datan. On hyödyllistä, että tiedot ovat helposti saatavilla keskitetysti ja luettavissa.
Data Lake on keskitetty, erittäin mukautuva tallennustila, jossa valtavia määriä organisoitua ja strukturoimatonta dataa säilytetään käsittelemättömässä, muuttamattomassa ja formatoimattomassa muodossaan.
Data Lake käyttää tasaista arkkitehtuuria ja käsittelemättömässä tilassaan tallennettuja objekteja tietojen tallentamiseen, toisin kuin tietovarastot, jotka tallentavat aiemmin "puhdistettuja" relaatiotietoja.
Datajärvet, toisin kuin tietovarastot, joilla on vaikeuksia käsitellä tässä muodossa olevia tietoja, ovat mukautuvia, luotettavia ja edullisia, ja niiden avulla yritykset voivat saada parempaa tietoa jäsentämättömästä tiedosta.
Datajärvissä tiedot poimitaan, ladataan ja muunnetaan (ELT) analyyttisiä tarkoituksia varten sen sijaan, että skeema tai data muodostettaisiin tiedonkeruun aikana.
Hyödyntämällä teknologioita moniin tietotyyppeihin IoT-laitteista, sosiaalinen media, ja datan suoratoisto, datajärvet mahdollistavat koneoppimisen ja ennakoivan analytiikan.
Lisäksi datatieteilijä, joka osaa käsitellä raakadataa, voi käyttää datajärveä. Tietovarasto puolestaan on yritysten helpompi käyttää. Se on täydellinen käyttäjien profilointiin, ennustava analyysi, koneoppiminen ja muut tehtävät.
Vaikka datajärvet käsittelevät useita tietovarastoihin liittyviä ongelmia, niiden tiedon laatu on heikko ja kyselyn nopeus riittämätön. Lisäksi yrityskäyttäjiltä tarvitaan lisätyökaluja SQL-kyselyjen tekemiseen. Huonosti jäsennellyssä datajärvessä saattaa esiintyä datan pysähtymiseen liittyviä ongelmia.
Data Laken edut
- Tuki monenlaisille koneoppimis- ja datatieteen sovellustapauksille On yksinkertaisempaa käyttää erilaisia kone- ja syväoppimisalgoritmeja datajärvissä olevien tietojen käsittelyyn, koska tiedot säilytetään avoimesti, raakana.
- Data Lakesin monipuolisuus, jonka avulla voit tallentaa tietoja missä tahansa muodossa tai mediassa ilman esiasetettua skeemaa, on suuri etu. Tulevia datan käyttötapauksia voidaan tukea ja enemmän dataa voidaan analysoida, jos data jätetään alkuperäiseen tilaansa.
- Jotta vältytään tallentamasta molempia datatyyppejä eri yhteyksissä, datajärvet voivat sisältää sekä strukturoitua että strukturoimatonta dataa. Erilaisten organisaatiotietojen tallentamiseen ne tarjoavat yhden sijainnin.
- Perinteisiin tietovarastoihin verrattuna datajärvet ovat halvempia, koska ne on rakennettu säilytettäväksi edullisissa hyödykelaitteistoissa, kuten objektitallennustilassa, joka on usein suunnattu pienempään tallennettua gigatavua kohden.
Data Laken rajoitukset
- Data-analytiikka ja business intelligence -käyttötapaukset saavat huonon tuloksen: Datajärvet voivat muuttua järjestäytymättömiksi, jos niitä ei ylläpidetä riittävästi, mikä vaikeuttaa niiden yhdistämistä liiketoimintatiedon ja analytiikkatyökaluihin. Lisäksi tarvittaessa raportoinnin ja analytiikan käyttötapausten johdonmukaisuuden puute Tietorakenteet ja ACID- (atomisuus, johdonmukaisuus, eristys ja kestävyys) -tapahtumien tuki voi johtaa epäoptimaaliseen kyselyn suorituskykyyn.
- Datalakkien epäjohdonmukaisuus tekee mahdottomaksi valvoa tietojen luotettavuutta ja turvallisuutta, mikä johtaa molempien puutteeseen. Voi olla vaikeaa kehittää asianmukaisia tietoturva- ja hallintostandardeja arkaluontoisten tietotyyppien huomioon ottamiseksi, koska datajärvet voivat käsitellä mitä tahansa tietomuotoa.
Plussat
- Ratkaisut, jotka ovat edullisia kaikenlaisille datalle.
- Pystyy käsittelemään sekä organisoitua että osittain jäsenneltyä dataa.
- Ihanteellinen monimutkaiseen tietojenkäsittelyyn ja suoratoistoon.
MIINUKSET
- Vaatii hienostuneen putkilinjan rakentamiseen.
- Anna tiedoille jonkin aikaa, jotta niistä tulee kyselyitä.
- Tietojen luotettavuuden ja laadun takaaminen vie aikaa.
Mikä Data Lakehouse on?
Uusi big data -tallennusarkkitehtuuri, nimeltään "data Lakehouse", yhdistää datajärvien ja tietovarastojen parhaat puolet. Data Lakehousen ansiosta kaikki tietosi, olivatpa ne strukturoituja, puolirakenteisia tai strukturoimattomia, voidaan tallentaa yhteen paikkaan parhaiden mahdollisten koneoppimis-, liiketoimintatiedon- ja suoratoistoominaisuuksien avulla.
Kaikenlaiset datajärvet ovat usein lähtökohta datajärvitaloille; sen jälkeen tiedot muunnetaan Delta Lake -muotoon (avoimen lähdekoodin tallennuskerros, joka tuo datajärville luotettavuutta).
Deltajärvillä varustetut datajärvet mahdollistavat ACID-transaktiomenettelyt perinteisistä tietovarastoista. Pohjimmiltaan Lakehouse-järjestelmä käyttää edullista tallennustilaa valtavien tietomäärien säilyttämiseen alkuperäisessä muodossaan, aivan kuten datajärvet.
Metatietokerroksen lisääminen myymälän päälle antaa myös tietorakenteen ja mahdollistaa tiedonhallintatyökalut, kuten tietovarastoissa olevat.
Tämä mahdollistaa sen, että monet tiimit voivat käyttää kaikkia yrityksen tietoja yhden järjestelmän kautta erilaisiin hankkeisiin, kuten tietotieteeseen, koneoppimiseen ja liiketoimintatiedotukseen.
Data Lakehousen edut
- Tuki laajemmalle työkuormitukselle: Edistyksellisten analyysien helpottamiseksi data Lakehouset tarjoavat käyttäjille suoran pääsyn joihinkin suosituimpiin business intelligence -työkaluihin (Tableau, PowerBI). Lisäksi datatieteilijät ja koneoppimisinsinöörit voivat helposti käyttää dataa, koska datajärvirakennukset käyttävät avoimia datamuotoja (kuten Parquet) yhdessä API:iden ja koneoppimiskehikkojen, kuten Python/R:n, kanssa.
- Kustannustehokkuus: Data Lakehouset käyttävät edullisia objektien tallennusratkaisuja toteuttaakseen datalakkien kustannustehokkaita tallennusominaisuuksia. Tarjoamalla yhden ratkaisun datajärvitalot vähentävät myös erilaisten tiedontallennusjärjestelmien hallintaan liittyviä kustannuksia ja aikaa.
- Data Lakehouse -suunnittelu varmistaa skeeman ja tietojen eheyden, mikä tekee tehokkaiden tietoturva- ja hallintajärjestelmien rakentamisesta yksinkertaisempaa. Helppous tietojen versiointi, hallinto ja turvallisuus.
- Data Lakehouses tarjoaa yhden, monikäyttöisen tiedontallennusalustan, joka pystyy vastaamaan kaikkiin yrityksen tietovaatimuksiin, mikä vähentää tietojen päällekkäisyyttä. Suurin osa yrityksistä valitsee hybridiratkaisun sekä tietovaraston että datajärven etujen vuoksi. Tämä strategia voi puolestaan johtaa kalliiseen tietojen päällekkäisyyteen.
- Avointen formaattien tuki. Avoimet muodot ovat tiedostotyyppejä, joita monet ohjelmistosovellukset voivat käyttää ja joiden tekniset tiedot ovat julkisesti saatavilla. Raporttien mukaan Lakehouses pystyvät tallentamaan tietoja yleisissä tiedostomuodoissa, kuten Apache Parquet ja ORC (Optimized Row Columnar).
Data Lakehousen rajoitukset
Data Lakehousen suurin haittapuoli on, että se on vielä nuori ja kehittyvä tekniikka. On epävarmaa, täyttääkö se tämän seurauksena sitoumuksensa. Ennen kuin datajärvet voivat kilpailla vakiintuneiden suurdatan tallennusjärjestelmien kanssa, voi kestää vuosia.
Nykyaikaisten innovaatioiden syntynopeuden vuoksi on kuitenkin vaikea sanoa, eikö erilainen tiedontallennusjärjestelmä lopulta korvaa sitä.
Plussat
- Yhdellä alustalla on kaikki tiedot, mikä tarkoittaa, että ylläpidettäviä isäntänimiä on vähemmän.
- Atomuus, konsistenssi, eristys ja sitkeys eivät muutu.
- Se on huomattavasti edullisempi.
- Yhdellä alustalla on kaikki tiedot, mikä tarkoittaa, että ylläpidettäviä isäntänimiä on vähemmän.
- Helppo hallita ja korjata kaikki ongelmat nopeasti
- Helpota putkilinjan rakentamista
MIINUKSET
- Asennus voi kestää jonkin aikaa.
- Se on liian nuori ja liian kaukana ollakseen vakiintunut varastointijärjestelmä.
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
Tietovarastolla on pitkä historia yritystiedon, raportoinnin ja analytiikan sovelluksissa, ja se on ensimmäinen ison datan tallennustekniikka.
Tietovarastot sen sijaan ovat kalliita ja niillä on vaikeuksia käsitellä monipuolista ja jäsentämätöntä dataa, kuten suoratoistodataa. Koneoppimisen ja datatieteen työtaakkaa varten kehitettiin datajärviä käsittelemään raakadataa eri muodoissa edulliseen tallennustilaan.
Vaikka datajärvet ovat tehokkaita strukturoimattoman tiedon kanssa, niistä puuttuu tietovarastojen ACID-transaktiokyky, mikä tekee tietojen johdonmukaisuuden ja luotettavuuden takaamisesta haastavaa.
Uusin tiedontallennusarkkitehtuuri, joka tunnetaan nimellä "data Lakehouse", yhdistää tietovarastojen luotettavuuden ja johdonmukaisuuden datalakkien kohtuuhintaisuuteen ja mukautumiseen.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että datajärven rakentaminen tyhjästä voi olla vaikeaa. Lisäksi käytät lähes varmasti alustaa, joka on suunniteltu mahdollistamaan avoimen datan lakehouse-arkkitehtuuri.
Ole siksi varovainen tutkiaksesi kunkin alustan monia ominaisuuksia ja toteutuksia ennen ostamista. Yritykset, jotka etsivät kypsää, jäsenneltyä dataratkaisua, joka keskittyy liiketoimintatiedon ja data-analytiikan käyttötapauksiin, voivat harkita tietovaraston käyttöä.
Yritysten, jotka etsivät skaalautuvaa ja kohtuuhintaista big data -ratkaisua datatieteen ja strukturoimattoman datan koneoppimisen työkuormien tehostamiseksi, tulisi kuitenkin harkita datajärviä.
Ota huomioon, että yrityksesi tarvitsee enemmän dataa kuin tietovarasto- ja datajärviteknologiat voivat tarjota, tai että etsit ratkaisua edistyneen analytiikan ja koneoppimistoimintojen integroimiseen tietoihisi. A data Lakehouse on järkevä vaihtoehto tilanteessa.
Jätä vastaus