Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Syarikat menangkap lebih banyak data berbanding sebelum ini kerana mereka semakin bergantung padanya untuk memaklumkan keputusan perniagaan yang penting, meningkatkan penawaran produk dan menyediakan perkhidmatan pelanggan yang lebih baik.
Dengan kuantiti data yang dicipta pada kadar eksponen, awan menawarkan beberapa kelebihan untuk pemprosesan dan analitik data, termasuk kebolehskalaan, kebolehpercayaan dan ketersediaan.
Dalam ekosistem awan, terdapat juga beberapa alat dan teknologi untuk pemprosesan dan analisis data. Dua jenis struktur storan data besar yang paling kerap digunakan ialah gudang data dan tasik data.
Walaupun menggunakan tasik data kurang menarik kerana anda tidak boleh menanyakan model dan data semasa ia masih relevan, menggunakan gudang data untuk storan data penstriman adalah membazir.
Wjenis seni bina awan yang manakah yang kita pilih?
Patutkah kita mempertimbangkan konsep baharu untuk rumah tasik data, atau patutkah kita berpuas hati dengan kekangan gudang atau sekatan tasik?
Seni bina storan data baru yang dipanggil "data lakehouse" menggabungkan kebolehsuaian tasik data dengan pengurusan data gudang data.
Memahami pelbagai kaedah penyimpanan data besar adalah penting untuk membina saluran paip penyimpanan data yang boleh dipercayai untuk kecerdasan perniagaan (BI), analisis data dan pembelajaran mesin (ML) beban kerja, bergantung pada permintaan syarikat anda.
Dalam siaran ini, kami akan melihat dengan teliti Data Warehouse, Data Lake dan Data Lakehouse, dengan faedah, had serta kebaikan dan keburukan mereka. Mari kita mulakan.
Apakah Gudang Data?
Gudang data ialah repositori data berpusat yang digunakan oleh organisasi untuk menyimpan sejumlah besar data daripada banyak sumber. Gudang data bertindak sebagai sumber tunggal "kebenaran data" organisasi dan penting untuk pelaporan dan analisis perniagaan.
Biasanya, gudang data menggabungkan set data hubungan daripada beberapa sumber, seperti aplikasi, perniagaan dan data transaksi, untuk menyimpan data sejarah. Sebelum dimuatkan ke dalam sistem pergudangan, data diubah dan dibersihkan dalam gudang data supaya ia boleh digunakan sebagai satu sumber kebenaran data.
Disebabkan keupayaan mereka untuk menawarkan cerapan perniagaan dengan pantas dari semua bidang syarikat, perniagaan melabur dalam gudang data. Dengan penggunaan alat BI, klien SQL dan penyelesaian analitik lain yang kurang canggih (iaitu, sains bukan data), penganalisis perniagaan, jurutera data dan pembuat keputusan boleh mengakses data daripada gudang data.
Adalah mahal untuk menyelenggara gudang dengan volum data yang sentiasa meningkat, dan gudang data tidak dapat mengendalikan data mentah atau tidak berstruktur. Selain itu, ia bukan pilihan yang ideal untuk teknik analisis data yang canggih seperti pembelajaran mesin atau pemodelan ramalan.
Oleh itu, gudang data menyediakan respons pertanyaan yang lebih pantas dan data yang berkualiti tinggi. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse dan Snowflake ialah perkhidmatan awan yang tersedia untuk gudang data.
Faedah Gudang Data
- Meningkatkan kecekapan dan kelajuan beban kerja risikan perniagaan dan analisis data: Gudang data memendekkan masa yang diperlukan untuk penyediaan dan analisis data. Mereka boleh dengan mudah memaut ke analitik data dan alat risikan perniagaan kerana data daripada gudang data boleh dipercayai dan konsisten. Selain itu, gudang data menjimatkan masa yang diperlukan untuk pengumpulan data dan memberikan pasukan keupayaan untuk menggunakan data untuk laporan, papan pemuka dan keperluan analitik yang lain.
- Meningkatkan ketekalan, kualiti dan penyeragaman data: Organisasi mengumpul data daripada pelbagai sumber, termasuk data pengguna, jualan dan transaksi. Firma itu boleh mempercayai data untuk keperluan perniagaan kerana pergudangan data menyusun data korporat ke dalam format seragam dan piawai yang boleh bertindak sebagai satu sumber kebenaran data.
- Mempertingkatkan pembuatan keputusan secara umum: Penyimpanan data memudahkan membuat keputusan yang lebih baik dengan menawarkan stor berpusat untuk kedua-dua data terkini dan lama. Dengan memproses data dalam gudang data untuk mendapatkan cerapan yang tepat, pembuat keputusan boleh menilai risiko, memahami kehendak pelanggan dan meningkatkan barangan dan perkhidmatan.
- Menyediakan kecerdasan perniagaan yang lebih baik: Penyimpanan data merapatkan jurang antara data mentah yang besar, yang kerap dikumpulkan secara rutin dan data yang dipilih susun yang memberikan cerapan. Mereka bertindak sebagai asas untuk penyimpanan data organisasi, membolehkannya menjawab soalan rumit tentang datanya dan menggunakan respons untuk membuat keputusan perniagaan yang boleh dipertahankan.
Had Gudang Data
- Kekurangan fleksibiliti data: Walaupun gudang data cemerlang dalam mengendalikan data berstruktur, format data separa berstruktur dan tidak berstruktur seperti analisis log, penstriman dan data media sosial boleh mencabar bagi mereka. Ini menjadikan cadangan gudang data untuk kes penggunaan yang melibatkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan sukar.
- Mahal untuk memasang dan menyelenggara: Gudang data boleh mahal untuk dipasang dan diselenggara. Tambahan pula, gudang data selalunya tidak statik; ia berumur dan memerlukan penyelenggaraan yang kerap, yang mahal.
Kelebihan
- Data adalah mudah untuk dicari, diperoleh semula dan pertanyaan.
- Selagi data sudah bersih, penyediaan data SQL adalah mudah.
Kekurangan
- Anda terpaksa menggunakan hanya satu vendor analitis.
- Menganalisis dan menyimpan data tidak berstruktur atau mengalir agak mahal.
Apakah Data Lake?
Setiap jenis data dijanjikan dan dimungkinkan oleh tasik data. Adalah berfaedah untuk mempunyai data dengan cara yang boleh diakses di pusat dan tersedia untuk dibaca.
Tasik data ialah ruang storan berpusat dan sangat boleh disesuaikan di mana sejumlah besar data tersusun dan tidak berstruktur disimpan dalam bentuk yang tidak diproses, tidak diubah dan tidak diformatkan.
Tasik data menggunakan seni bina rata dan objek yang disimpan dalam keadaan tidak diproses untuk menyimpan data, berbanding gudang data, yang menyimpan data hubungan yang sebelum ini telah "dibersihkan."
Tasik data, berbanding gudang data, yang menghadapi kesukaran mengendalikan data dalam format ini, boleh disesuaikan, boleh dipercayai dan berpatutan serta membolehkan perusahaan memperoleh cerapan yang dipertingkatkan daripada data tidak berstruktur.
Dalam tasik data, data diekstrak, dimuatkan dan diubah (ELT) untuk tujuan analisis dan bukannya skema atau data ditubuhkan pada masa pengumpulan data.
Menggunakan teknologi untuk pelbagai jenis data daripada peranti IoT, media sosial, dan penstriman data, tasik data membolehkan pembelajaran mesin dan analitik ramalan.
Selain itu, saintis data yang boleh memproses data mentah boleh menggunakan tasik data. Gudang data, sebaliknya, lebih mudah untuk digunakan oleh perniagaan. Ia sesuai untuk profil pengguna, analisis ramalan, pembelajaran mesin dan tugasan lain.
Walaupun tasik data menangani beberapa isu dengan gudang data, kualiti datanya adalah lemah dan kelajuan pertanyaannya tidak mencukupi. Selain itu, ia memerlukan alat tambahan untuk pengguna perniagaan menjalankan pertanyaan SQL. Tasik data yang tidak berstruktur mungkin mengalami masalah dengan genangan data.
Faedah Tasik Data
- Sokongan untuk pelbagai jenis pembelajaran mesin dan kes aplikasi sains data Adalah lebih mudah untuk menggunakan mesin yang berbeza dan algoritma pembelajaran mendalam untuk mengendalikan data dalam tasik data memandangkan data disimpan secara terbuka dan mentah.
- Fleksibiliti tasik data, yang membolehkan anda menyimpan data dalam sebarang format atau media tanpa memerlukan skema pratetap, adalah kelebihan yang besar. Kes penggunaan data masa hadapan boleh disokong dan lebih banyak data boleh dianalisis jika data dibiarkan dalam keadaan asalnya.
- Untuk mengelakkan daripada menyimpan kedua-dua jenis data dalam pelbagai konteks, tasik data boleh mengandungi kedua-dua data berstruktur dan tidak berstruktur. Untuk penyimpanan pelbagai jenis data organisasi, mereka menawarkan satu lokasi.
- Berbanding dengan gudang data tradisional, tasik data adalah lebih murah kerana ia dibina untuk disimpan pada perkakasan komoditi yang murah, seperti penyimpanan objek, yang selalunya diarahkan untuk kos yang lebih rendah bagi setiap gigabait yang disimpan.
Had Tasik Data
- Analisis data dan kes penggunaan risikan perniagaan mendapat markah yang teruk: Tasik data boleh menjadi tidak teratur jika ia tidak diselenggara dengan secukupnya, yang menyukarkan untuk memautkannya kepada alat risikan perniagaan dan analitik. Selain itu, apabila perlu untuk pelaporan dan kes penggunaan analitik, kekurangan konsisten struktur data dan sokongan transaksi ACID (keatoman, konsistensi, pengasingan dan ketahanan) boleh membawa kepada prestasi pertanyaan yang tidak optimum.
- Ketidakkonsistenan tasik data menjadikannya mustahil untuk menguatkuasakan kebolehpercayaan dan keselamatan data, yang mengakibatkan kekurangan kedua-duanya. Mungkin sukar untuk membangunkan piawaian keselamatan dan tadbir urus data yang sesuai untuk memenuhi jenis data yang sensitif, kerana tasik data boleh mengendalikan sebarang bentuk data.
Kelebihan
- Penyelesaian yang berpatutan untuk semua jenis data.
- Mampu mengendalikan data yang tersusun dan separa berstruktur.
- Ideal untuk pemprosesan dan penstriman data yang rumit.
Kekurangan
- Memerlukan saluran paip yang canggih untuk dibina.
- Berikan data sedikit masa untuk menjadi boleh ditanya.
- Mengambil masa untuk menjamin kebolehpercayaan dan kualiti data.
Apakah Data Lakehouse?
Seni bina storan data besar novel yang dipanggil "rumah tasik data" menggabungkan aspek terbesar tasik data dan gudang data. Semua data anda, sama ada berstruktur, separa berstruktur atau tidak berstruktur, boleh disimpan di satu lokasi dengan pembelajaran mesin terbaik, kecerdasan perniagaan dan keupayaan penstriman yang mungkin hasil daripada pusat data tasik.
Tasik data dari semua jenis selalunya merupakan titik permulaan untuk rumah tasik data; selepas itu, data diubah menjadi format Delta Lake (lapisan storan sumber terbuka yang membawa kebolehpercayaan kepada tasik data).
Tasik data dengan tasik delta membolehkan prosedur transaksi ACID daripada gudang data konvensional. Pada dasarnya, sistem lakehouse menggunakan storan yang murah untuk mengekalkan sejumlah besar data dalam bentuk asalnya, sama seperti tasik data.
Menambah lapisan metadata di bahagian atas gedung juga memberikan struktur data dan memperkasakan alatan pengurusan data seperti yang terdapat dalam gudang data.
Ini membolehkan banyak pasukan mengakses semua data syarikat melalui satu sistem untuk pelbagai inisiatif, seperti sains data, pembelajaran mesin dan risikan perniagaan.
Faedah Data Lakehouse
- Sokongan untuk julat beban kerja yang lebih besar: Untuk memudahkan analisis yang canggih, rumah tasik data memberikan pengguna akses terus kepada beberapa alat risikan perniagaan yang paling popular (Tableau, PowerBI). Selain itu, saintis data dan jurutera pembelajaran mesin boleh menggunakan data dengan mudah kerana rumah tasik data menggunakan format data terbuka (seperti Parket) bersama-sama dengan API dan rangka kerja pembelajaran mesin, seperti Python/R.
- Keberkesanan kos: Rumah tasik data menggunakan penyelesaian penyimpanan objek yang murah untuk melaksanakan ciri storan kos efektif tasik data. Dengan menawarkan penyelesaian tunggal, data lakehouses juga menghapuskan perbelanjaan dan masa yang berkaitan dengan menguruskan pelbagai sistem penyimpanan data.
- Reka bentuk rumah tasik data memastikan integriti skema dan data, menjadikannya lebih mudah untuk membina sistem keselamatan dan tadbir urus data yang berkesan. Kemudahan versi data, tadbir urus dan keselamatan.
- Data lakehouses menawarkan satu platform storan data pelbagai guna tunggal yang boleh menampung semua permintaan data syarikat, yang mengurangkan pertindihan data. Sebilangan besar perniagaan memilih penyelesaian hibrid kerana faedah dari kedua-dua gudang data dan tasik data. Strategi ini, sementara itu, boleh mengakibatkan pertindihan data yang mahal.
- Sokongan format terbuka. Format terbuka ialah jenis fail yang boleh digunakan oleh banyak aplikasi perisian dan spesifikasinya tersedia secara umum. Menurut laporan, Lakehouses mampu menyimpan data dalam format fail biasa seperti Apache Parket dan ORC (Optimized Row Columnar).
Had Data Lakehouse
Kelemahan terbesar sebuah data lakehouse ialah ia masih merupakan teknologi yang masih muda dan sedang berkembang. Tidak pasti sama ada ia akan memenuhi komitmennya sebagai hasilnya. Sebelum rumah tasik data boleh bersaing dengan sistem storan data besar yang mantap, ia boleh mengambil masa bertahun-tahun.
Walau bagaimanapun, memandangkan kadar di mana inovasi moden berlaku, adalah sukar untuk mengatakan jika sistem storan data yang berbeza tidak akan menggantikannya.
Kelebihan
- Satu platform mempunyai semua data, yang bermaksud terdapat lebih sedikit nama hos untuk dikekalkan.
- Keatoman, konsistensi, pengasingan dan ketangguhan tidak terjejas.
- Ia jauh lebih berpatutan.
- Satu platform mempunyai semua data, yang bermaksud terdapat lebih sedikit nama hos untuk dikekalkan.
- Mudah diurus, dan cepat menyelesaikan sebarang isu
- Jadikan ia lebih mudah untuk membina saluran paip
Kekurangan
- Penyediaan mungkin mengambil sedikit masa.
- Ia terlalu muda dan terlalu jauh untuk layak sebagai sistem storan yang mantap.
Gudang Data Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
Gudang data mempunyai sejarah yang panjang dalam aplikasi risikan korporat, pelaporan dan analitik serta merupakan teknologi penyimpanan data besar yang pertama.
Gudang data, sebaliknya, adalah mahal dan menghadapi masalah mengendalikan data yang pelbagai dan tidak berstruktur, seperti data penstriman. Untuk pembelajaran mesin dan beban kerja sains data, tasik data telah dibangunkan untuk mengurus data mentah dalam pelbagai bentuk pada storan mampu milik.
Walaupun tasik data berkesan dengan data tidak berstruktur, ia tidak mempunyai keupayaan transaksi ACID gudang data, menjadikannya mencabar untuk menjamin ketekalan dan kebolehpercayaan data.
Seni bina storan data terbaharu, dikenali sebagai "data lakehouse," menggabungkan kebolehpercayaan dan konsistensi gudang data dengan kemampuan dan kebolehsesuaian tasik data.
Kesimpulan
Kesimpulannya, membina data lakehouse dari awal mungkin sukar. Tambahan pula, anda hampir pasti akan menggunakan platform yang direka untuk membolehkan seni bina lakehouse data terbuka.
Oleh itu, berhati-hati untuk menyiasat banyak ciri dan pelaksanaan setiap platform sebelum membuat pembelian. Syarikat yang mencari penyelesaian data yang matang dan berstruktur dengan tumpuan pada kecerdasan perniagaan dan kes penggunaan analitik data boleh mempertimbangkan gudang data.
Walau bagaimanapun, perusahaan yang mencari penyelesaian data besar berskala dan mampu milik untuk menjana beban kerja untuk sains data dan pembelajaran mesin pada data tidak berstruktur harus mempertimbangkan tasik data.
Pertimbangkan bahawa perniagaan anda memerlukan lebih banyak data daripada yang disediakan oleh gudang data dan teknologi tasik data, atau anda sedang mencari penyelesaian untuk menyepadukan operasi analisis dan pembelajaran mesin yang canggih pada data anda. A rumah tasik data adalah pilihan yang masuk akal dalam situasi itu.
Sila tinggalkan balasan anda