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Le aziende acquisiscono più dati che mai poiché fanno sempre più affidamento su di essi per prendere decisioni aziendali importanti, migliorare le offerte di prodotti e fornire un servizio clienti migliore.
Con la quantità di dati creata a una velocità esponenziale, il cloud offre numerosi vantaggi per l'elaborazione e l'analisi dei dati, tra cui scalabilità, affidabilità e disponibilità.
Nell'ecosistema cloud ci sono anche diversi strumenti e tecnologie per l'elaborazione e l'analisi dei dati. I due tipi di strutture di archiviazione di big data più frequentemente utilizzate sono i data warehouse e i data lake.
Sebbene l'utilizzo di un data lake sia meno interessante poiché non è possibile eseguire query sul modello e sui dati mentre è ancora rilevante, l'utilizzo di un data warehouse per l'archiviazione dei dati in streaming è uno spreco.
Wche tipo di architettura cloud scegliamo?
Dovremmo considerare concetti più nuovi per la data lakehouse o dovremmo accontentarci dei vincoli del magazzino o delle restrizioni del lago?
Una nuova architettura di archiviazione dei dati denominata "data lakehouse" combina l'adattabilità dei data lake con la gestione dei dati dei data warehouse.
La comprensione dei vari metodi di archiviazione dei big data è essenziale per la creazione di una pipeline di archiviazione dei dati affidabile per la business intelligence (BI), l'analisi dei dati e machine learning (ML) carichi di lavoro, a seconda delle richieste della tua azienda.
In questo post, esamineremo da vicino Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse, con vantaggi, limitazioni e vantaggi e svantaggi. Cominciamo.
Cos'è il Data Warehouse?
Un data warehouse è un repository di dati centralizzato utilizzato da un'organizzazione per contenere enormi volumi di dati provenienti da molte origini. Un data warehouse funge da unica fonte di "verità dei dati" di un'organizzazione ed è essenziale per il reporting e l'analisi aziendale.
In genere, i data warehouse combinano set di dati relazionali provenienti da diverse origini, come dati applicativi, aziendali e transazionali, per archiviare dati storici. Prima di essere caricati nel sistema di warehousing, i dati vengono trasformati e ripuliti nei data warehouse in modo che possano essere utilizzati come un'unica fonte di dati veritieri.
Grazie alla loro capacità di offrire rapidamente approfondimenti aziendali da tutte le aree dell'azienda, le aziende investono nei data warehouse. Con l'uso di strumenti BI, client SQL e altre soluzioni di analisi meno sofisticate (ovvero, non data science), analisti di business, data engineer e decisori possono accedere ai dati dai data warehouse.
È costoso mantenere un magazzino con un volume di dati sempre crescente e un data warehouse non è in grado di gestire dati grezzi o non strutturati. Inoltre, non è l'opzione ideale per sofisticate tecniche di analisi dei dati come l'apprendimento automatico o la modellazione predittiva.
Un data warehouse, quindi, fornisce risposte alle query più rapide e dati di qualità superiore. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse e Snowflake sono servizi cloud disponibili per i data warehouse.
Vantaggi di Data Warehouse
- Aumentare l'efficienza e la velocità dei carichi di lavoro di business intelligence e analisi dei dati: I data warehouse riducono il tempo necessario per la preparazione e l'analisi dei dati. Possono collegarsi facilmente a strumenti di analisi dei dati e business intelligence poiché i dati del data warehouse sono affidabili e coerenti. Inoltre, i data warehouse fanno risparmiare il tempo necessario per la raccolta dei dati e offrono ai team la possibilità di utilizzare i dati per report, dashboard e altri requisiti di analisi.
- Aumentare la coerenza, la qualità e la standardizzazione dei dati: le organizzazioni raccolgono dati da una varietà di fonti, inclusi dati sugli utenti, sulle vendite e sulle transazioni. L'azienda può fidarsi dei dati per i requisiti aziendali perché il data warehousing compila i dati aziendali in un formato uniforme e standardizzato che può fungere da unica fonte di verità dei dati.
- Migliorare il processo decisionale in generale: il data warehousing facilita un migliore processo decisionale offrendo un archivio centralizzato per i dati vecchi e recenti. Elaborando i dati nei data warehouse per ottenere informazioni dettagliate, i responsabili delle decisioni possono valutare i rischi, comprendere i desideri dei clienti e migliorare beni e servizi.
- Fornire una migliore business intelligence: il data warehousing colma il divario tra enormi dati grezzi, che vengono spesso raccolti regolarmente di routine, e dati curati che forniscono approfondimenti. Fungono da base per l'archiviazione dei dati di un'organizzazione, consentendole di rispondere a domande complicate sui propri dati e di utilizzare le risposte per prendere decisioni aziendali difendibili.
Limitazioni del Data Warehouse
- Mancanza di flessibilità dei dati: Mentre i data warehouse eccellono nella gestione dei dati strutturati, i formati di dati semi-strutturati e non strutturati come l'analisi dei log, lo streaming e i dati dei social media possono essere difficili per loro. Ciò rende la raccomandazione di data warehouse per casi d'uso che coinvolgono l'apprendimento automatico e intelligenza artificiale difficile.
- Costoso da installare e mantenere: I data warehouse possono essere costosi da installare e mantenere. Inoltre, il data warehouse spesso non è statico; invecchia e necessita di una manutenzione frequente, che è costosa.
Vantaggi
- I dati sono facili da trovare, recuperare e interrogare.
- Finché i dati sono già puliti, la preparazione dei dati SQL è semplice.
Svantaggi
- Sei costretto a utilizzare un solo fornitore di analisi.
- L'analisi e l'archiviazione di dati non strutturati o in movimento è piuttosto costosa.
Cos'è Data Lake?
Ogni tipo di dato è promesso e reso possibile dai data lake. È vantaggioso avere i dati in modo accessibile in posizione centrale e disponibili per la lettura.
Un data lake è uno spazio di archiviazione centralizzato ed estremamente adattabile in cui enormi volumi di dati organizzati e non strutturati sono conservati nelle loro forme non elaborate, inalterate e non formattate.
Un data lake utilizza un'architettura piatta e oggetti archiviati nel suo stato non elaborato per archiviare i dati, al contrario dei data warehouse, che salvano i dati relazionali che sono stati precedentemente "puliti".
I data lake, a differenza dei data warehouse, che hanno difficoltà a gestire i dati in questo formato, sono adattabili, affidabili e convenienti e consentono alle aziende di ottenere informazioni dettagliate dai dati non strutturati.
Nei data lake, i dati vengono estratti, caricati e trasformati (ELT) per scopi analitici anziché avere lo schema o i dati stabiliti al momento della raccolta dei dati.
Utilizzando tecnologie per molti tipi di dati da dispositivi IoT, Social Mediae lo streaming di dati, i data lake consentono l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva.
Inoltre, un data scientist in grado di elaborare dati grezzi può utilizzare il data lake. Un data warehouse, d'altra parte, è più facile da usare per le aziende. È perfetto per la profilazione degli utenti, analisi predittiva, apprendimento automatico e altre attività.
Sebbene i data lake risolvano diversi problemi con i data warehouse, la loro qualità dei dati è scarsa e la velocità delle query è insufficiente. Inoltre, sono necessari strumenti aggiuntivi per consentire agli utenti aziendali di eseguire query SQL. Un data lake mal strutturato potrebbe riscontrare un problema con la stagnazione dei dati.
Vantaggi di Data Lake
- Supporto per un'ampia gamma di casi applicativi di machine learning e scienza dei dati È più semplice utilizzare una macchina diversa e algoritmi di deep learning per gestire i dati nei data lake poiché i dati vengono mantenuti in modo aperto e grezzo.
- La versatilità dei data lake, che consente di archiviare i dati in qualsiasi formato o supporto senza la necessità di uno schema preimpostato, è un grande vantaggio. È possibile supportare futuri casi d'uso dei dati e analizzare più dati se i dati vengono lasciati nel loro stato originale.
- Per evitare di dover archiviare entrambi i tipi di dati in contesti diversi, i data lake possono contenere sia dati strutturati che non strutturati. Per l'archiviazione di vari tipi di dati organizzativi, offrono un'unica posizione.
- Rispetto ai data warehouse tradizionali, i data lake sono meno costosi perché sono costruiti per essere conservati su hardware di base poco costoso, come lo storage di oggetti, che è spesso orientato a un costo inferiore per gigabyte archiviato.
Limitazioni di Data Lake
- I casi d'uso di analisi dei dati e business intelligence ottengono un punteggio scarso: i data lake possono diventare disorganizzati se non vengono gestiti in modo adeguato, il che rende difficile collegarli a strumenti di business intelligence e analisi. Inoltre, quando necessario per i casi d'uso di report e analisi, una mancanza di coerenza strutture di dati e il supporto transazionale ACID (atomicità, coerenza, isolamento e durabilità) può portare a prestazioni delle query non ottimali.
- L'incoerenza dei data lake rende impossibile rafforzare l'affidabilità e la sicurezza dei dati, il che si traduce in una mancanza di entrambi. Potrebbe essere difficile sviluppare standard di sicurezza e governance dei dati appropriati per soddisfare i tipi di dati sensibili, poiché i data lake possono gestire qualsiasi forma di dati.
Vantaggi
- Soluzioni convenienti per tutti i tipi di dati.
- In grado di gestire dati sia organizzati che semi-strutturati.
- Ideale per complicate elaborazioni e streaming di dati.
Svantaggi
- Ha bisogno di una pipeline sofisticata da costruire.
- Concedi ai dati un po' di tempo perché diventino interrogabili.
- Richiede tempo per garantire l'affidabilità e la qualità dei dati.
Cos'è Data Lakehouse?
Una nuova architettura di archiviazione di big data denominata "data lakehouse" combina i maggiori aspetti dei data lake e dei data warehouse. Tutti i tuoi dati, strutturati, semi-strutturati o non strutturati, possono essere archiviati in un'unica posizione con le migliori capacità di machine learning, business intelligence e streaming possibili grazie a un data lakehouse.
I data lake di ogni tipo sono spesso il punto di partenza per i data lakehouse; dopodiché, i dati vengono trasformati nel formato Delta Lake (un livello di archiviazione open source che offre affidabilità ai data lake).
I data lake con i delta lake abilitano le procedure transazionali ACID dai data warehouse convenzionali. In sostanza, il sistema Lakehouse utilizza uno storage poco costoso per mantenere enormi quantità di dati nelle loro forme originali, proprio come i data lake.
L'aggiunta del livello di metadati sopra lo store fornisce anche la struttura dei dati e potenzia gli strumenti di gestione dei dati come quelli che si trovano nei data warehouse.
Ciò consente a molti team di accedere a tutti i dati aziendali tramite un unico sistema per una varietà di iniziative, come data science, machine learning e business intelligence.
Vantaggi di Data Lakehouse
- Supporto per una gamma più ampia di carichi di lavoro: per facilitare analisi sofisticate, i data lakehouse offrono agli utenti l'accesso diretto ad alcuni degli strumenti di business intelligence più diffusi (Tableau, PowerBI). Inoltre, data scientist e ingegneri dell'apprendimento automatico possono utilizzare facilmente i dati poiché i data lakehouse utilizzano formati di dati aperti (come Parquet) insieme ad API e framework di apprendimento automatico, come Python/R.
- Economicità: i data lakehouse utilizzano soluzioni di storage di oggetti poco costose per implementare le caratteristiche di storage convenienti dei data lake. Offrendo un'unica soluzione, i data lakehouse eliminano anche le spese e il tempo associati alla gestione dei vari sistemi di archiviazione dati.
- Il design di Data Lakehouse garantisce l'integrità dello schema e dei dati, semplificando la creazione di sistemi efficaci di sicurezza e governance dei dati. Facilità di versione dei dati, governance e sicurezza.
- I data lakehouse offrono un'unica piattaforma di archiviazione dati multiuso in grado di soddisfare tutte le richieste di dati aziendali, riducendo la duplicazione dei dati. La maggior parte delle aziende sceglie una soluzione ibrida per i vantaggi sia del data warehouse che del data lake. Questa strategia, nel frattempo, potrebbe comportare una costosa duplicazione dei dati.
- Il supporto dei formati aperti. I formati aperti sono tipi di file che possono essere utilizzati da molte applicazioni software e le cui specifiche sono pubblicamente disponibili. Secondo i rapporti, i Lakehouse sono in grado di archiviare dati in formati di file comuni come Apache Parquet e ORC (Optimized Row Columnar).
Limitazioni di Data Lakehouse
Il più grande svantaggio di un data lakehouse è che è ancora una tecnologia giovane e in via di sviluppo. Non è sicuro se adempirà ai suoi impegni di conseguenza. Prima che i data lakehouse possano competere con i sistemi di storage di big data consolidati, potrebbero volerci anni.
Tuttavia, data la velocità con cui si sta verificando l'innovazione moderna, è difficile dire se un sistema di archiviazione dati diverso alla fine non lo sostituirà.
Vantaggi
- Una piattaforma ha tutti i dati, il che significa che ci sono meno nomi host da mantenere.
- Atomicità, consistenza, isolamento e tenacità non vengono influenzate.
- È significativamente più conveniente.
- Una piattaforma ha tutti i dati, il che significa che ci sono meno nomi host da mantenere.
- Semplice da gestire e veloce nel risolvere qualsiasi problema
- Semplifica la costruzione di una pipeline
Svantaggi
- La configurazione potrebbe richiedere del tempo.
- È troppo giovane e troppo lontano per qualificarsi come un sistema di archiviazione consolidato.
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
Il data warehouse ha una lunga storia nelle applicazioni di intelligence aziendale, reportistica e analisi ed è la prima tecnologia di archiviazione di big data.
I data warehouse, d'altra parte, sono costosi e hanno problemi a gestire dati diversi e non strutturati, come i dati in streaming. Per i carichi di lavoro di machine learning e scienza dei dati, sono stati sviluppati data lake per gestire i dati grezzi in diverse forme su uno storage conveniente.
Sebbene i data lake siano efficaci con i dati non strutturati, mancano delle capacità transazionali ACID dei data warehouse, il che rende difficile garantire la coerenza e l'affidabilità dei dati.
La più recente architettura di archiviazione dei dati, nota come "data lakehouse", combina l'affidabilità e la coerenza dei data warehouse con la convenienza e l'adattabilità dei data lake.
Conclusione
In conclusione, costruire da zero una casa sul lago di dati potrebbe essere difficile. Inoltre, utilizzerai quasi sicuramente una piattaforma progettata per abilitare l'architettura open data Lakehouse.
Pertanto, fai attenzione a indagare sulle numerose funzionalità e implementazioni di ciascuna piattaforma prima di effettuare un acquisto. Le aziende che cercano una soluzione di dati strutturata e matura con particolare attenzione ai casi d'uso di business intelligence e analisi dei dati possono prendere in considerazione un data warehouse.
Tuttavia, le aziende che cercano una soluzione per Big Data scalabile e conveniente per alimentare i carichi di lavoro per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico su dati non strutturati dovrebbero prendere in considerazione i data lake.
Considera che la tua azienda ha bisogno di più dati di quelli che le tecnologie data warehouse e data lake possono fornire o che stai cercando una soluzione per integrare analisi sofisticate e operazioni di machine learning sui tuoi dati. UN Data Lakehouse è un'opzione sensata nella situazione.
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