Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Tvrtke prikupljaju više podataka nego ikad jer se sve više oslanjaju na njih za donošenje važnih poslovnih odluka, poboljšanje ponude proizvoda i pružanje bolje korisničke usluge.
Uz količinu podataka koja se stvara eksponencijalnom brzinom, oblak nudi nekoliko prednosti za obradu podataka i analitiku, uključujući skalabilnost, pouzdanost i dostupnost.
U ekosustavu oblaka također postoji nekoliko alata i tehnologija za obradu i analitiku podataka. Dvije vrste struktura za pohranu velikih podataka koje se najčešće koriste su skladišta podataka i jezera podataka.
Iako je korištenje podatkovnog jezera manje privlačno jer ne možete postavljati upite modelu i podacima dok su još relevantni, korištenje skladišta podataka za pohranjivanje strujanja podataka je rasipno.
Wkoju vrstu arhitekture oblaka biramo?
Trebamo li razmotriti novije koncepte za skladište podataka ili bismo se trebali zadovoljiti ograničenjima skladišta ili ograničenja jezera?
Nova arhitektura pohrane podataka nazvana "jezero podataka" kombinira prilagodljivost jezera podataka s upravljanjem podacima skladišta podataka.
Razumijevanje različitih metoda pohrane velikih podataka ključno je za izgradnju pouzdanog cjevovoda za pohranu podataka za poslovnu inteligenciju (BI), analitiku podataka i stroj za učenje (ML) radna opterećenja, ovisno o zahtjevima vaše tvrtke.
U ovom ćemo postu pobliže razmotriti Data Warehouse, Data Lake i Data Lakehouse, s njihovim prednostima, ograničenjima, kao i prednostima i manama. Započnimo.
Što je Data Warehouse?
Skladište podataka je centralizirano spremište podataka koje koristi organizacija za čuvanje ogromnih količina podataka iz mnogih izvora. Skladište podataka djeluje kao jedini izvor “istine podataka” za organizaciju i neophodno je za izvještavanje i poslovnu analitiku.
Tipično, skladišta podataka kombiniraju relacijske skupove podataka iz nekoliko izvora, kao što su aplikacijski, poslovni i transakcijski podaci, za pohranu povijesnih podataka. Prije učitavanja u skladišni sustav, podaci se transformiraju i čiste u skladištima podataka kako bi se mogli koristiti kao jedinstveni izvor istinitosti podataka.
Zbog svoje sposobnosti da brzo ponude poslovne uvide iz svih područja tvrtke, tvrtke ulažu u skladišta podataka. Uz korištenje BI alata, SQL klijenata i drugih manje sofisticiranih (tj. ne-podatkovnih) analitičkih rješenja, poslovni analitičari, podatkovni inženjeri i donositelji odluka mogu pristupiti podacima iz skladišta podataka.
Skupo je održavati skladište sa stalno rastućom količinom 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 više kvalitete. 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 učinkovitosti i brzine radnih opterećenja poslovne inteligencije i analitike podataka: Skladišta podataka skraćuju vrijeme potrebno za pripremu i analizu podataka. Mogu se jednostavno povezati s analitikom podataka i alatima za poslovnu inteligenciju budući da su podaci iz skladišta podataka pouzdani i dosljedni. Osim toga, skladišta podataka štede vrijeme potrebno za prikupljanje podataka i pružaju timovima mogućnost korištenja podataka za izvješća, nadzorne ploče i druge analitičke zahtjeve.
- Povećanje dosljednosti, kvalitete i standardizacije podataka: Organizacije prikupljaju podatke iz različitih izvora, uključujući podatke o korisnicima, prodaji i transakcijama. Tvrtka može vjerovati podacima za poslovne zahtjeve jer skladištenje podataka kompilira korporativne podatke u jedinstveni, standardizirani format koji može djelovati kao jedinstveni izvor istinitih podataka.
- Poboljšanje donošenja odluka općenito: Skladištenje podataka olakšava bolje donošenje odluka nudeći centraliziranu pohranu za najnovije i stare podatke. Obradom podataka u skladištima podataka za precizne uvide, donositelji odluka mogu procijeniti rizike, shvatiti želje klijenata i poboljšati robu i usluge.
- Pružanje bolje poslovne inteligencije: Skladištenje podataka premošćuje jaz između golemih neobrađenih podataka, koji se često rutinski prikupljaju kao nešto što se podrazumijeva, i odabranih podataka koji pružaju uvide. Djeluju kao temelj za pohranu podataka organizacije, omogućujući joj da odgovori na komplicirana pitanja o svojim podacima i iskoristi odgovore za donošenje obranjivih 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, strujanje i podaci društvenih medija mogu im predstavljati izazov. Zbog toga se preporučuju skladišta podataka za slučajeve upotrebe koji uključuju strojno učenje i umjetna inteligencija teže.
- Skupo za instalaciju i održavanje: Skladišta podataka mogu biti skupa za instaliranje i održavanje. Nadalje, skladište podataka često nije statično; stari i zahtijeva često održavanje, koje je skupo.
Prozodija
- Podatke je jednostavno pronaći, dohvatiti i postaviti upit.
- Sve dok su podaci već čisti, priprema SQL podataka je jednostavna.
Cons
- Prisiljeni ste koristiti samo jednog dobavljača analitike.
- Analiza i pohranjivanje nestrukturiranih ili tekućih podataka prilično je skupo.
Što je Data Lake?
Svaku vrstu podataka obećavaju i omogućuju podatkovna jezera. Korisno je imati podatke na pristupačan način smještene u središtu i dostupne za čitanje.
Podatkovno jezero je centralizirani, iznimno prilagodljiv prostor za pohranu u kojem se čuvaju ogromne količine organiziranih i nestrukturiranih podataka u njihovim neobrađenim, nepromijenjenim i neformatiranim oblicima.
Podatkovno jezero koristi ravnu arhitekturu i objekte pohranjene u neobrađenom stanju za pohranu podataka, za razliku od skladišta podataka, koja spremaju relacijske podatke koji su prethodno bili "očišćeni".
Podatkovna jezera, za razliku od skladišta podataka, koja imaju poteškoća s rukovanjem podacima u ovom formatu, prilagodljiva su, pouzdana i pristupačna te omogućuju poduzećima dobivanje poboljšanog uvida iz nestrukturiranih podataka.
U podatkovnim jezerima podaci se ekstrahiraju, učitavaju i transformiraju (ELT) u analitičke svrhe, umjesto da se shema ili podaci uspostave u vrijeme prikupljanja podataka.
Koristeći tehnologije za mnoge vrste podataka s IoT uređaja, društvenih medija, i streaming podataka, podatkovna jezera omogućuju strojno učenje i prediktivnu analitiku.
Osim toga, podatkovni znanstvenik koji može obraditi neobrađene podatke može koristiti podatkovno jezero. Poduzećima je, s druge strane, lakše koristiti skladište podataka. Savršeno je za profiliranje korisnika, prediktivna analitika, strojno učenje i drugi zadaci.
Iako podatkovna jezera rješavaju nekoliko problema sa skladištima podataka, njihova je kvaliteta podataka loša, a brzina upita nedovoljna. Osim toga, potrebni su dodatni alati za poslovne korisnike za provođenje SQL upita. Podatkovno jezero koje je loše strukturirano može imati problem sa stagnacijom podataka.
Prednosti Data Lake
- Podrška za širok raspon slučajeva primjene strojnog učenja i znanosti o podacima Jednostavnije je koristiti drugačiji stroj i algoritme dubokog učenja za rukovanje podacima u podatkovnim jezerima jer se podaci čuvaju na otvoren, neobrađen način.
- Svestranost podatkovnih jezera, koja vam omogućuju pohranu podataka u bilo kojem formatu ili mediju bez potrebe za unaprijed postavljenom shemom, velika je prednost. Mogu se podržati budući slučajevi upotrebe podataka, a više podataka može se analizirati ako se podaci ostave u izvornom stanju.
- Kako bi se izbjeglo pohranjivanje obje vrste podataka u različitim kontekstima, podatkovna jezera mogu sadržavati i strukturirane i nestrukturirane podatke. Za pohranu raznih vrsta organizacijskih podataka nude jedno mjesto.
- U usporedbi s tradicionalnim skladištima podataka, podatkovna jezera su jeftinija jer su izgrađena za čuvanje na jeftinom standardnom hardveru, kao što je pohrana objekata, koja je često namijenjena nižoj cijeni po pohranjenom gigabajtu.
Ograničenja podatkovnog jezera
- Slučajevi korištenja analitike podataka i poslovne inteligencije imaju loše ocjene: Podatkovna jezera mogu postati neorganizirana ako se ne održavaju na odgovarajući način, što otežava njihovo povezivanje s alatima poslovne inteligencije i analitike. Osim toga, kada je to potrebno za slučajeve korištenja izvješća i analitike, nedostatak dosljednosti strukture podataka i ACID (atomičnost, dosljednost, izolacija i trajnost) transakcijska podrška može dovesti do neoptimalne izvedbe upita.
- Nedosljednost podatkovnih jezera onemogućuje provedbu pouzdanosti i sigurnosti podataka, što rezultira nedostatkom obojega. Može biti teško razviti odgovarajuće standarde sigurnosti i upravljanja podacima koji bi zadovoljili osjetljive tipove podataka, jer podatkovna jezera mogu podnijeti bilo koji oblik podataka.
Prozodija
- Rješenja koja su pristupačna za sve vrste podataka.
- Sposobnost rukovanja podacima koji su i organizirani i polustrukturirani.
- Idealno za kompliciranu obradu podataka i strujanje.
Cons
- Treba izgraditi sofisticirani cjevovod.
- Dajte podacima neko vrijeme da postanu upitni.
- Potrebno je vrijeme da se zajamči pouzdanost i kvaliteta podataka.
Što je Data Lakehouse?
Nova arhitektura za pohranu velikih podataka nazvana "jezero podataka" kombinira najveće aspekte jezera podataka i skladišta podataka. Svi vaši podaci, bilo da su strukturirani, polustrukturirani ili nestrukturirani, mogu se pohraniti na jednom mjestu uz najfinije moguće mogućnosti strojnog učenja, poslovne inteligencije i strujanja zahvaljujući skladištu podataka.
Jezera podataka svih vrsta često su polazište za kućice podataka; nakon toga se podaci transformiraju u Delta Lake format (sloj za pohranu otvorenog koda koji donosi pouzdanost podatkovnim jezerima).
Podatkovna jezera s delta jezerima omogućuju ACID transakcijske procedure iz konvencionalnih skladišta podataka. U biti, lakehouse sustav koristi jeftinu pohranu za održavanje golemih količina podataka u njihovim izvornim oblicima, slično kao podatkovna jezera.
Dodavanje sloja metapodataka na vrh trgovine također daje strukturu podataka i osnažuje alate za upravljanje podacima poput onih koji se nalaze u skladištima podataka.
To mnogim timovima omogućuje pristup svim podacima tvrtke putem jednog sustava za razne inicijative, kao što su znanost o podacima, strojno učenje i poslovna inteligencija.
Prednosti Data Lakehousea
- Podrška za veći raspon radnih opterećenja: Kako bi se olakšale sofisticirane analize, data lakehouse korisnicima daju izravan pristup nekim od najpopularnijih alata za poslovnu inteligenciju (Tableau, PowerBI). Osim toga, znanstvenici koji se bave podacima i inženjeri strojnog učenja mogu jednostavno koristiti podatke jer baze podataka koriste formate otvorenih podataka (kao što je Parquet) zajedno s API-jima i okvirima za strojno učenje, kao što je Python/R.
- Isplativost: Jezera podataka koriste jeftina rješenja za pohranu objekata za implementaciju isplativih karakteristika pohrane podataka jezera. Nudeći jedno rješenje, data lakehouse također uklanja troškove i vrijeme povezano s upravljanjem različitim sustavima za pohranu podataka.
- Dizajn baze podataka jamči integritet sheme i podataka, što olakšava izgradnju učinkovitih sustava sigurnosti podataka i upravljanja. Lakoća od verzija podataka, upravljanje i sigurnost.
- Data lakehouses nude jedinstvenu, višenamjensku platformu za pohranu podataka koja može zadovoljiti sve zahtjeve tvrtke za podacima, čime se smanjuje dupliciranje podataka. Većina poduzeća odabire hibridno rješenje zbog prednosti i skladišta podataka i podatkovnog jezera. Ova bi strategija, u međuvremenu, mogla rezultirati skupim umnožavanjem podataka.
- Podrška za otvorene formate. Otvoreni formati su vrste datoteka koje mogu koristiti mnoge softverske aplikacije i čije su specifikacije javno dostupne. Prema izvješćima, Lakehouses mogu pohranjivati podatke u uobičajenim formatima datoteka kao što su Apache Parquet i ORC (Optimized Row Columnar).
Ograničenja Data Lakehousea
Najveći nedostatak data lakehousea je to što je to još uvijek mlada tehnologija koja se razvija. Neizvjesno je hoće li zbog toga ispuniti svoje obveze. Prije nego što se baze podataka mogu natjecati s uspostavljenim sustavima za pohranu velikih podataka, mogle bi proći godine.
Međutim, s obzirom na brzinu kojom se pojavljuju moderne inovacije, teško je reći hoće li ih drugačiji sustav za pohranu podataka u konačnici zamijeniti.
Prozodija
- Jedna platforma ima sve podatke, što znači da postoji manje naziva hostova za održavanje.
- Atomičnost, konzistencija, izolacija i žilavost su nepromijenjeni.
- Cjenovno je znatno pristupačniji.
- Jedna platforma ima sve podatke, što znači da postoji manje naziva hostova za održavanje.
- Jednostavan za upravljanje i brz za rješavanje problema
- Olakšajte konstrukciju cjevovoda
Cons
- Postavljanje može potrajati neko vrijeme.
- Premlad je i predaleko da bi se kvalificirao kao uspostavljeni sustav skladištenja.
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
Skladište podataka ima dugu povijest u aplikacijama korporativne inteligencije, izvješćivanja i analitike i prva je tehnologija za pohranu velikih podataka.
S druge strane, skladišta podataka su skupa i imaju problema s rukovanjem raznolikim i nestrukturiranim podacima, kao što su podaci za strujanje. Za radna opterećenja strojnog učenja i znanosti o podacima razvijena su podatkovna jezera za upravljanje sirovim podacima u različitim oblicima na pristupačnoj pohrani.
Iako su podatkovna jezera učinkovita s nestrukturiranim podacima, nedostaju im ACID transakcijske mogućnosti skladišta podataka, zbog čega je teško jamčiti dosljednost i pouzdanost podataka.
Najnovija arhitektura za pohranu podataka, poznata kao "jezero podataka", kombinira pouzdanost i dosljednost skladišta podataka s pristupačnošću i prilagodljivošću podatkovnih jezera.
Zaključak
Zaključno, izgradnja baze podataka od nule može biti teška. Nadalje, gotovo sigurno ćete koristiti platformu dizajniranu da omogući arhitekturu otvorenih podataka.
Stoga budite oprezni i istražite mnoge značajke i implementacije svake platforme prije kupnje. Tvrtke koje traže zrelo, strukturirano podatkovno rješenje s fokusom na poslovnu inteligenciju i analitiku podataka mogu razmotriti skladište podataka.
Međutim, poduzeća koja traže skalabilno, pristupačno rješenje za velike podatke za radna opterećenja za podatkovnu znanost i strojno učenje na nestrukturiranim podacima trebala bi razmotriti podatkovna jezera.
Uzmite u obzir da vaše poslovanje treba više podataka nego što ih mogu pružiti tehnologije skladišta podataka i podatkovnog jezera ili da tražite rješenje za integraciju sofisticirane analitike i operacija strojnog učenja na vašim podacima. A data lakehouse je razumna opcija u ovoj situaciji.
Ostavi odgovor