Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Firmen erfaassen méi Daten wéi jee wéi se ëmmer méi drop vertrauen fir wichteg Geschäftsentscheedungen z'informéieren, d'Produktoffer ze verbesseren an e bessere Clientsservice ze bidden.
Mat der Quantitéit vun Daten, déi mat engem exponentiellem Taux erstallt ginn, bitt d'Wollek verschidde Virdeeler fir Datenveraarbechtung an Analyse, dorënner Skalierbarkeet, Zouverlässegkeet an Disponibilitéit.
Am Cloud-Ökosystem ginn et och verschidde Tools an Technologien fir Datenveraarbechtung an Analyse. Déi zwou Aarte vu grouss Datenspeicherstrukturen déi am meeschte benotzt ginn sinn Datelager an Dateséi.
Och wann d'Benotzung vun engem Dateséi manner attraktiv ass well Dir de Modell an d'Donnéeën net ufroe kënnt wann et nach ëmmer relevant ass, en Datelager ze benotzen fir Datenlagerung ze streamen ass verschwendend.
Wwéi eng Aart vu Cloudarchitektur wielen mir?
Solle mir méi nei Konzepter fir d'Date Lakehouse berücksichtegen, oder solle mir zefridde sinn mat de Beschränkungen vum Lager oder de Restriktiounen vum Séi?
Eng nei Datespäicherarchitektur genannt "Data Lakehouse" kombinéiert d'Adaptabilitéit vun den Dateséen mat der Datemanagement vun Datelager.
Déi verschidde Big-Date-Späichermethoden ze verstoen ass essentiell fir eng zouverlässeg Datelagerungspipeline fir Business Intelligence (BI), Datenanalytik, an Maschinn léieren (ML) Aarbechtslaascht, ofhängeg vun den Ufuerderunge vun Ärer Firma.
An dësem Post wäerte mir genau kucken Data Warehouse, Data Lake, an Data Lakehouse, mat Virdeeler, Aschränkungen souwéi Virdeeler an Nodeeler vun hinnen. Loosst eis ufänken.
Wat ass Data Warehouse?
En Datelager ass en zentraliséiert Datelager deen vun enger Organisatioun benotzt gëtt fir enorm Volumen vun Daten aus ville Quellen ze halen. En Datelager handelt als eng eenzeg Quell vun der "Datenwahrheet" vun enger Organisatioun an ass wesentlech fir Berichterstattung a Geschäftsanalytik.
Typesch kombinéieren Datelageren relational Datesets aus verschiddene Quellen, sou wéi Applikatioun, Geschäfts- an Transaktiounsdaten, fir historesch Daten ze späicheren. Ier se an de Warehousingsystem gelueden ginn, ginn d'Donnéeën an Datelageren transforméiert a gebotzt sou datt se als eenzeg Quell vun Datenwahrheet benotzt kënne ginn.
Wéinst hirer Kapazitéit fir séier geschäftlech Abléck aus alle Beräicher vun der Firma ze bidden, investéiere Geschäfter an Datelager. Mat der Notzung vu BI Tools, SQL Clienten, an aner manner sophistikéiert (dh Net-Datenwëssenschaft) Analyseléisungen, Business Analysten, Dateningenieuren an Décideuren kënnen Zougang zu Daten aus Datelager kréien.
Et ass deier fir e Lagerhaus mat dem ëmmer méi wuessende Volumen vun Daten z'erhalen, an en Datelager kann net rau oder onstrukturéiert Daten handhaben. Zousätzlech ass et net déi ideal Optioun fir sophistikéiert Datenanalysetechnike wéi Maschinnléieren oder prévisiv Modeller.
En Datelager liwwert also méi séier Ufro-Äntwerten an Daten vun enger méi héijer Qualitéit. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, a Snowflake si Cloud Servicer déi fir Datelager verfügbar sinn.
Virdeeler vum Data Warehouse
- D'Erhéijung vun der Effizienz an der Geschwindegkeet vun der Geschäftsintelligenz an der Datenanalyse Aarbechtslaascht: Datelager verkierzen d'Zäit néideg fir d'Datepräparatioun an d'Analyse. Si kënne ganz einfach mat Datenanalyse a Business Intelligenz Tools verbannen, well d'Donnéeën aus dem Datelager zouverlässeg a konsequent sinn. Zousätzlech spueren Datelager d'Zäit déi néideg ass fir d'Datesammlung a bidden Teams d'Fäegkeet Daten fir Berichter, Dashboards an aner Analysefuerderungen ze benotzen.
- Erhéijung vun der Konsistenz, Qualitéit an Standardiséierung vun Daten: Organisatiounen sammelen Daten aus enger Rei vu Quellen, dorënner Benotzer-, Verkafs- an Transaktiounsdaten. D'Firma kann d'Donnéeën fir d'Geschäftsfuerderunge vertrauen well Datelagerung Firmendaten an en eenheetlechen, standardiséierte Format kompiléiert deen als eenzeg Quell vun Datenwahrheet handele kann.
- Verbesserung vun der Entscheedung am Allgemengen: Datelager erliichtert eng besser Entscheedung ze treffen andeems en zentraliséierte Buttek fir rezent an al Daten ubitt. Andeems Dir Daten an Datelagere fir präzis Abléck veraarbecht, kënnen Entscheedungshändler Risiken bewäerten, Clientwënsch begräifen a Wueren a Servicer verbesseren.
- Besser Geschäftsintelligenz ubidden: Date warehousing iwwerbréckt de Gruef tëscht massiven Matière Daten, déi dacks routinéiert gesammelt ginn als natierlech, an de curéierten Donnéeën déi Abléck ubidden. Si handelen als Grondlag fir d'Datelagerung vun enger Organisatioun, wat et erlaabt komplizéiert Froen iwwer seng Donnéeën ze beäntweren an d'Äntwerten ze benotzen fir verdeedegt Geschäftsentscheedungen ze treffen.
Aschränkungen vun Data Warehouse
- Mangel un Daten Flexibilitéit: Wärend Datelager excel beim Ëmgank mat strukturéierten Donnéeën, semi-strukturéiert an onstrukturéiert Dateformater wéi Loganalyse, Streaming a Social Media Daten kënne fir si Erausfuerderung sinn. Dëst mécht recommandéiert Datenlager fir Benotzungsfäll mat Maschinnléieren a Kënschtlech Intelligenz schwéier.
- Deier fir ze installéieren an z'erhalen: Datelager kënnen deier sinn fir ze installéieren an z'erhalen. Ausserdeem ass d'Datelager dacks net statesch; et Alter a brauch heefeg Ënnerhalt, wat deier ass.
Profien
- Daten sinn einfach ze fannen, zréckzéien an ze froen.
- Soulaang d'Donnéeën scho propper sinn, ass SQL Datenpräparatioun einfach.
scheinbar
- Dir sidd gezwongen nëmmen een Analyst Verkeefer ze benotzen.
- Analyséieren an späicheren onstrukturéiert oder fléissend Daten ass zimlech deier.
Wat ass Data Lake?
All Zort vun Date gëtt versprach a méiglech gemaach duerch daten Séien. Et ass avantagéis Daten op eng zougänglech Manéier zentral ze hunn a verfügbar ze liesen.
En Dateséi ass en zentraliséierten, extrem adaptéierbare Späicherplatz, wou massiv Bänn vun organiséierten an onstrukturéierten Donnéeën an hiren onverwierklechen, onverännerten an onformatéierte Formen gehale ginn.
En Dateséi beschäftegt eng flaach Architektur an Objeten, déi a sengem onbehandelten Zoustand gespäichert sinn, fir Daten ze späicheren, am Géigesaz zu Datelager, déi relational Daten späicheren, déi virdru "gebotzt" goufen.
Dateséi, am Géigesaz zu Datelager, déi Schwieregkeeten hunn Daten an dësem Format ze handhaben, sinn adaptéierbar, zouverlässeg a bezuelbar an erlaben d'Entreprisen e verstäerkten Abléck vun onstrukturéierten Donnéeën ze kréien.
An Daten Séien ginn Daten extrahéiert, gelueden a transforméiert (ELT) fir analytesch Zwecker anstatt datt de Schema oder d'Donnéeën am Moment vun der Datesammelen etabléiert sinn.
Benotzt Technologien fir vill Datenaarte vun IoT Geräter, sozial Medien, a Streaming Daten, Dateséen erméiglechen Maschinnléieren a prévisiv Analyse.
Zousätzlech kann en Datewëssenschaftler, dee Matière Daten veraarbecht kann, den Dateséi benotzen. En Datelager, op der anerer Säit, ass méi einfach fir Geschäfter ze benotzen. Et ass perfekt fir Benotzerprofiling, prévisibel Analyse, Maschinn Léieren, an aner Aufgaben.
Och wann Dateséien verschidde Probleemer mat Datelager adresséieren, ass hir Datequalitéit schlecht an hir Ufrogeschwindegkeet ass net genuch. Zousätzlech brauch et extra Tools fir Geschäftsbenotzer fir SQL Ufroen ze maachen. En Dateséi dee schlecht strukturéiert ass kann e Problem mat Datestagnatioun erliewen.
Virdeeler vun Data Lake
- Ënnerstëtzung fir eng breet Palette vu Maschinnléieren an Datewëssenschaftsapplikatiounen Et ass méi einfach eng aner Maschinn an déif Léieralgorithmen ze benotzen fir d'Donnéeën an Dateséen ze handhaben well d'Donnéeën op eng oppe, rau Manéier gehale ginn.
- Date Séien Villsäitegkeet, déi Iech erlaabt Daten an all Format oder Medien ze späicheren ouni d'Ufuerderung fir e virausgesate Schema, ass e grousse Virdeel. Zukünfteg Date benotzt Fäll kënnen ënnerstëtzt ginn, a méi Daten kënnen analyséiert ginn wann d'Donnéeën a sengem ursprénglechen Zoustand bleiwen.
- Fir ze vermeiden datt béid Aarte vun Daten a verschiddene Kontexter gespäichert ginn, kënnen Dateséien souwuel strukturéiert wéi onstrukturéiert Daten enthalen. Fir d'Späichere vu verschiddenen Aarte vun Organisatiounsdaten bidden se eng eenzeg Plaz.
- Am Verglach mat traditionellen Datelager sinn Datenséi manner deier well se gebaut gi fir op preiswerte Commodity-Hardware ze halen, sou wéi Objektlagerung, déi dacks op méi niddereg Käschte pro Gigabyte gespäichert ass.
Aschränkungen vun Data Lake
- Dateanalyse a Geschäftsintelligenz Benotzungsfäll score schlecht: Dateséi kënnen onorganiséiert ginn wa se net adäquat erhale sinn, wat et schwéier mécht se mat Business Intelligenz an Analytik Tools ze verbannen. Zousätzlech, wann néideg fir Berichterstattung an Analyse benotzt Fäll, e Mangel u konsequent Daten Strukturen an ACID (Atomizitéit, Konsistenz, Isolatioun an Haltbarkeet) Transaktiounssupport kann zu suboptimaler Ufroleistung féieren.
- D'Inkonsistenz vun den Datensee mécht et onméiglech fir Datenverlässegkeet a Sécherheet duerchzesetzen, wat zu engem Mangel u béid resultéiert. Et kann schwiereg sinn entspriechend Datesécherheet a Gouvernance Standarden z'entwéckelen fir sensibel Datentypen ze këmmeren, well Dateséen all Dateform handhaben kënnen.
Profien
- Léisungen déi bezuelbar sinn fir all Zort vun Daten.
- Fähëg Daten ze handhaben déi souwuel organiséiert wéi semi-strukturéiert sinn.
- Ideal fir komplizéiert Datenveraarbechtung a Streaming.
scheinbar
- Braucht eng raffinéiert Pipeline fir ze bauen.
- Gitt Daten e bëssen Zäit fir queryable ze ginn.
- Huelt Zäit fir Daten Zouverlässegkeet a Qualitéit ze garantéieren.
Wat ass Data Lakehouse?
Eng nei Big-Date-Späicherarchitektur genannt "Date-Lakehouse" kombinéiert déi gréissten Aspekter vun Dateséen an Datelager. All Är Donnéeën, egal ob strukturéiert, semi-strukturéiert oder onstrukturéiert, kënnen op enger Plaz gespäichert ginn mat de beschten Maschinnléieren, Geschäftsintelligenz a Streamingfäegkeeten, dank engem Dateséihaus.
Daten Séien vun all Zorte sinn oft de Startpunkt fir daten lakehouses; duerno ginn d'Donnéeën an Delta Lake Format transforméiert (eng Open Source Späicherschicht déi Zouverlässegkeet fir Datenséi bréngt).
Daten Séien mat Delta Séien erméiglechen ACID Transaktiounsprozeduren aus konventionellen Datelager. Am Wesentlechen benotzt de Lakehouse System preiswerte Späichere fir massiv Quantitéiten un Daten an hiren originelle Formen z'erhalen, sou wéi Datenseeen.
D'Metadatenschicht uewen um Geschäft bäizefügen gëtt och Datenstruktur an erméiglecht Datenverwaltungsinstrumenter wéi déi an Datelager fonnt.
Dëst mécht et méiglech fir vill Teams Zougang zu all Firmadaten duerch en eenzege System fir eng Vielfalt vun Initiativen, wéi Datenwëssenschaft, Maschinnléieren a Business Intelligence.
Virdeeler vun Data Lakehouse
- Ënnerstëtzung fir eng méi grouss Palette vun Aarbechtsbelaaschtungen: Fir raffinéiert Analysen ze erliichteren, ginn Datenséihäuser Benotzer direkten Zougang zu e puer vun de populäersten Business Intelligenz Tools (Tableau, PowerBI). Zousätzlech kënnen Datewëssenschaftler a Maschinnléieringenieuren d'Donnéeën einfach benotzen, well Datenseehouses Open-Datenformater benotzen (wéi Parquet) zesumme mat APIen a Maschinnléiere Kaderen, wéi Python / R.
- Käschte-Effizienz: Dateséihäuser beschäftegt preiswerte Objektspeicherléisungen fir d'Käschte-effikass Späichereigenschaften vun Datenseeen ëmzesetzen. Andeems Dir eng eenzeg Léisung ubitt, maachen d'Date-Lakehouses och d'Ausgaben an d'Zäit ewech, déi mat der Gestioun vun verschiddenen Datelagerungssystemer verbonne sinn.
- Data Lakehouse Design garantéiert Schema an Datenintegritéit, wat et méi einfach mécht fir effektiv Datesécherheet a Gouvernance Systemer ze bauen. Liichtegkeet vun daten Versioun, Gouvernance a Sécherheet.
- Data Lakehouses bidden eng eenzeg, multipurpose Datenspeicherplattform déi all Firmendatenfuerderunge ka matmaachen, wat Dateduplikatioun reduzéiert. D'Majoritéit vun de Geschäfter wielt eng Hybridléisung wéinst de Virdeeler vum Datelager an dem Dateséi. Dës Strategie kéint mëttlerweil zu deier Dateduplikatioun féieren.
- D'Ënnerstëtzung vun oppene Formater. Open Formater sinn Dateitypen déi vu ville Softwareapplikatiounen benotzt kënne ginn an deenen hir Spezifikatioune ëffentlech verfügbar sinn. Laut Berichter sinn Lakehouses fäeg Daten a gemeinsame Dateiformate wéi Apache Parquet an ORC (Optimized Row Columnar) ze späicheren.
Aschränkungen vun Data Lakehouse
A daten Lakehouse gréissten Nodeel ass, datt et nach eng jonk an Entwécklungslänner Technologie ass. Et ass onsécher ob et seng Engagementer als Resultat wäert erfëllen. Ier d'Date-Lakehouses mat etabléierte Big-Date-Späichersystemer konkurréiere kënnen, kann et Joer daueren.
Wéi och ëmmer, den Taux mat deem modern Innovatioun geschitt ass, ass et schwéier ze soen ob en aneren Datelagerungssystem et schlussendlech net ersetzt.
Profien
- Eng Plattform huet all d'Donnéeën, dat heescht datt et manner Hostnamen ze erhalen.
- Atomitéit, Konsistenz, Isolatioun an Zähegkeet sinn net beaflosst.
- Et ass wesentlech méi bezuelbar.
- Eng Plattform huet all d'Donnéeën, dat heescht datt et manner Hostnamen ze erhalen.
- Einfach ze managen, a séier all Probleemer ze léisen
- Maacht et méi einfach eng Pipeline ze bauen
scheinbar
- Astellung kann e bëssen Zäit huelen.
- Et ass ze jonk an ze wäit ewech fir als etabléiert Späichersystem ze qualifizéieren.
Data Warehouse Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
D'Datelager huet eng laang Geschicht a Firmenintelligenz, Berichterstattung, an Analyse Uwendungen an ass déi éischt Big-Date Storage Technologie.
Datelager, op der anerer Säit, si deier an hu Probleemer mat verschiddenen an onstrukturéierten Donnéeën, sou wéi Streaming Daten. Fir Maschinnléieren an Datewëssenschaftsaarbechtslaascht, goufen Datenséien entwéckelt fir réi Daten a verschiddene Formen op bezuelbare Späicheren ze managen.
Obwuel Daten Séien effektiv sinn mat onstrukturéierten Donnéeën, fehlen se d'ACID Transaktiounsfäegkeeten vun Datelager, wat et Erausfuerderung mécht fir Datenkonsistenz an Zouverlässegkeet ze garantéieren.
Déi neisten Datespäicherarchitektur, bekannt als "Datenlakehouse", kombinéiert d'Verlässlechkeet an d'Konsistenz vun Datelager mat der Bezuelbarkeet an Adaptabilitéit vun den Dateséen.
Konklusioun
Als Conclusioun, Bau vun engem Dateséi vun Null kéint schwéier sinn. Ausserdeem wäert Dir bal sécher eng Plattform benotzen déi entwéckelt ass fir oppen Daten Lakehouse Architektur z'erméiglechen.
Dofir, maacht virsiichteg déi vill Features an Implementatioune vun all Plattform z'ënnersichen ier Dir e Kaf maacht. Firmen op der Sich no enger reife, strukturéierter Dateléisung mat engem Fokus op Geschäftsintelligenz an Datenanalyse benotze Fäll kënnen en Datelager berücksichtegen.
Wéi och ëmmer, Entreprisen déi no enger skalierbarer, bezuelbarer Big Data-Léisung sichen fir Aarbechtslaaschten fir Datewëssenschaft a Maschinnléieren op onstrukturéierten Donnéeën ze bewäerten, sollten Datenséi berücksichtegen.
Bedenkt datt Äert Geschäft méi Donnéeën brauch wéi d'Datelager an d'Dateséi Technologien ubidden, oder datt Dir no enger Léisung sicht fir raffinéiert Analyse a Maschinnléiere Operatiounen op Ären Donnéeën z'integréieren. A daten lakehouse ass eng sënnvoll Optioun an der Situatioun.
Hannerlooss eng Äntwert