Cuprins[Ascunde][Spectacol]
Companiile captează mai multe date ca niciodată, deoarece se bazează din ce în ce mai mult pe acestea pentru a informa deciziile de afaceri importante, pentru a îmbunătăți ofertele de produse și pentru a oferi un serviciu mai bun pentru clienți.
Cu cantitatea de date creată la o rată exponențială, cloud-ul oferă mai multe avantaje pentru procesarea și analiza datelor, inclusiv scalabilitate, fiabilitate și disponibilitate.
În ecosistemul cloud, există și mai multe instrumente și tehnologii pentru procesarea și analiza datelor. Cele două tipuri de structuri de stocare a datelor mari care sunt utilizate cel mai frecvent sunt depozitele de date și lacurile de date.
Deși utilizarea unui lac de date este mai puțin atrăgătoare, deoarece nu puteți interoga modelul și datele cât timp sunt încă relevante, folosirea unui depozit de date pentru stocarea datelor în flux este o risipă.
Wce tip de arhitectură cloud alegem?
Ar trebui să luăm în considerare concepte mai noi pentru data lakehouse sau ar trebui să ne mulțumim cu constrângerile depozitului sau cu restricțiile lacului?
O arhitectură nouă de stocare a datelor numită „data lakehouse” combină adaptabilitatea lacurilor de date cu gestionarea datelor din depozitele de date.
Înțelegerea diferitelor metode de stocare a datelor mari este esențială pentru construirea unei conducte fiabile de stocare a datelor pentru business intelligence (BI), analiza datelor și masina de învățare (ML), în funcție de cerințele companiei dvs.
În această postare, ne vom uita îndeaproape la Data Warehouse, Data Lake și Data Lakehouse, cu beneficii, limitări, precum și avantaje și dezavantaje ale acestora. Sa incepem.
Ce este Data Warehouse?
Un depozit de date este un depozit de date centralizat utilizat de o organizație pentru a deține volume enorme de date din mai multe surse. Un depozit de date acționează ca sursa unică a unei organizații de „adevărul datelor” și este esențial pentru raportare și analiză de afaceri.
De obicei, depozitele de date combină seturi de date relaționale din mai multe surse, cum ar fi aplicații, afaceri și date tranzacționale, pentru a stoca date istorice. Înainte de a fi încărcate în sistemul de depozitare, datele sunt transformate și curățate în depozite de date, astfel încât să poată fi utilizate ca o singură sursă de adevăr al datelor.
Datorită capacității lor de a oferi rapid informații despre afaceri din toate domeniile companiei, companiile investesc în depozite de date. Cu ajutorul instrumentelor BI, clienților SQL și a altor soluții de analiză mai puțin sofisticate (de exemplu, non-știința datelor), analiști de afaceri, inginerii de date și factorii de decizie pot accesa datele din depozitele de date.
Este costisitor să întreținem un depozit cu un volum din ce în ce mai mare de date, iar un depozit de date nu poate gestiona date brute sau nestructurate. În plus, nu este opțiunea ideală pentru tehnicile sofisticate de analiză a datelor, cum ar fi învățarea automată sau modelarea predictivă.
Prin urmare, un depozit de date oferă răspunsuri la interogări mai rapide și date de o calitate superioară. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse și Snowflake sunt servicii cloud care sunt disponibile pentru depozitele de date.
Beneficiile Data Warehouse
- Creșterea eficienței și vitezei de business intelligence și a sarcinilor de lucru de analiză a datelor: Depozitele de date scurtează timpul necesar pentru pregătirea și analiza datelor. Se pot conecta cu ușurință la instrumente de analiză a datelor și de business intelligence, deoarece datele din depozitul de date sunt fiabile și consecvente. În plus, depozitele de date economisesc timpul necesar pentru colectarea datelor și oferă echipelor capacitatea de a utiliza datele pentru rapoarte, tablouri de bord și alte cerințe de analiză.
- Creșterea coerenței, calității și standardizării datelor: organizațiile colectează date dintr-o varietate de surse, inclusiv date despre utilizatori, vânzări și tranzacții. Firma poate avea încredere în datele pentru cerințele de afaceri, deoarece depozitarea datelor compilează datele corporative într-un format uniform, standardizat, care poate acționa ca o singură sursă de adevăr al datelor.
- Îmbunătățirea procesului decizional în general: Depozitarea datelor facilitează o mai bună luare a deciziilor, oferind un magazin centralizat atât pentru datele recente, cât și pentru cele vechi. Prin procesarea datelor în depozitele de date pentru informații precise, factorii de decizie pot evalua riscurile, pot înțelege dorințele clienților și pot îmbunătăți bunurile și serviciile.
- Oferirea unei mai bune informații de afaceri: Depozitarea datelor face legătura între datele brute masive, care sunt colectate frecvent în mod obișnuit, și datele organizate care oferă informații. Acestea acționează ca fundație pentru stocarea datelor unei organizații, permițându-i acesteia să răspundă la întrebări complicate despre datele sale și să utilizeze răspunsurile pentru a lua decizii de afaceri acceptabile.
Limitări ale depozitului de date
- Lipsa flexibilității datelor: În timp ce depozitele de date excelează la manipularea datelor structurate, formatele de date semi-structurate și nestructurate, cum ar fi analiza jurnalelor, fluxul de date și datele din rețelele sociale pot fi o provocare pentru ei. Acest lucru face să se recomande depozite de date pentru cazurile de utilizare care implică învățarea automată și inteligență artificială dificil.
- Costos de instalat și întreținut: Depozitele de date pot fi costisitoare de instalat și întreținut. În plus, depozitul de date nu este adesea static; îmbătrânește și necesită întreținere frecventă, ceea ce este costisitor.
Pro-uri
- Datele sunt ușor de găsit, preluat și interogat.
- Atâta timp cât datele sunt deja curate, pregătirea datelor SQL este simplă.
Contra
- Sunteți forțat să utilizați un singur furnizor de analize.
- Analiza și stocarea datelor nestructurate sau care circulă este destul de costisitoare.
Ce este Data Lake?
Fiecare tip de date este promis și făcut posibil prin data lake. Este benefic să aveți datele într-un mod accesibil, localizate central și disponibile pentru citire.
Un lac de date este un spațiu de stocare centralizat, extrem de adaptabil, în care volume masive de date organizate și nestructurate sunt păstrate în formele lor neprocesate, nealterate și neformatate.
Un lac de date folosește o arhitectură plată și obiecte stocate în starea sa neprocesată pentru a stoca date, spre deosebire de depozitele de date, care salvează date relaționale care au fost „curățate” anterior.
Lacurile de date, spre deosebire de depozitele de date, care întâmpină dificultăți în manipularea datelor în acest format, sunt adaptabile, fiabile și accesibile și permit întreprinderilor să obțină informații îmbunătățite din datele nestructurate.
În lacurile de date, datele sunt extrase, încărcate și transformate (ELT) în scopuri analitice, mai degrabă decât să aibă schema sau datele stabilite în momentul culegerii datelor.
Folosind tehnologii pentru multe tipuri de date de pe dispozitive IoT, social media, și date în flux, lacurile de date permit învățarea automată și analiza predictivă.
În plus, un cercetător de date care poate procesa date brute poate folosi lacul de date. Un depozit de date, pe de altă parte, este mai ușor de utilizat pentru companii. Este perfect pentru profilarea utilizatorilor, analize predictive, învățarea automată și alte sarcini.
Deși lacurile de date abordează mai multe probleme cu depozitele de date, calitatea datelor lor este slabă și viteza lor de interogare este insuficientă. În plus, este nevoie de instrumente suplimentare pentru ca utilizatorii de afaceri să efectueze interogări SQL. Un lac de date care este prost structurat poate întâmpina o problemă cu stagnarea datelor.
Beneficiile Data Lake
- Suport pentru o gamă largă de cazuri de aplicații pentru învățarea automată și știința datelor Este mai simplu să utilizați o mașină diferită și algoritmi de învățare profundă pentru a gestiona datele din lacurile de date, deoarece datele sunt păstrate într-un mod deschis, brut.
- Versatilitatea lacurilor de date, care vă permite să stocați date în orice format sau suport, fără a fi necesară o schemă prestabilită, este un mare avantaj. Pot fi acceptate cazuri viitoare de utilizare a datelor și pot fi analizate mai multe date dacă datele sunt lăsate în starea inițială.
- Pentru a evita nevoia de a stoca ambele tipuri de date în diferite contexte, lacurile de date pot conține atât date structurate, cât și nestructurate. Pentru stocarea diferitelor tipuri de date organizaționale, acestea oferă o singură locație.
- În comparație cu depozitele tradiționale de date, lacurile de date sunt mai puțin costisitoare, deoarece sunt construite pentru a fi păstrate pe un hardware de marfă ieftin, cum ar fi stocarea obiectelor, care este adesea proiectată pentru un cost mai mic pe gigaoctet stocat.
Limitările Data Lake
- Analiza datelor și cazurile de utilizare a inteligenței de afaceri au rezultate slabe: lacurile de date pot deveni neorganizate dacă nu sunt întreținute în mod adecvat, ceea ce face dificilă conectarea lor la instrumentele de business intelligence și de analiză. În plus, atunci când este necesar pentru raportarea și analiza cazurilor de utilizare, o lipsă de consecvență structuri de date și suportul tranzacțional ACID (atomicitate, consistență, izolare și durabilitate) poate duce la performanțe suboptime de interogare.
- Incoerența lacurilor de date face imposibilă impunerea fiabilității și securității datelor, ceea ce duce la lipsa ambelor. Poate fi dificil să se dezvolte standarde adecvate de securitate și guvernanță a datelor pentru a satisface tipurile de date sensibile, deoarece lacurile de date pot gestiona orice formă de date.
Pro-uri
- Soluții accesibile pentru toate tipurile de date.
- Capabil să gestioneze date care sunt atât organizate, cât și semi-structurate.
- Ideal pentru procesarea complicată a datelor și streaming.
Contra
- Are nevoie de o conductă sofisticată pentru a fi construită.
- Acordați-le timp pentru a deveni interogabile.
- Este nevoie de timp pentru a garanta fiabilitatea și calitatea datelor.
Ce este Data Lakehouse?
O arhitectură nouă de stocare a datelor mari numită „data lakehouse” combină cele mai importante aspecte ale lacurilor de date și ale depozitelor de date. Toate datele dvs., indiferent dacă sunt structurate, semi-structurate sau nestructurate, pot fi stocate într-o singură locație cu cele mai bune capacități de învățare automată, business intelligence și streaming posibile datorită unui data lakehouse.
Lacurile de date de tot felul sunt adesea punctul de plecare pentru lacurile de date; după aceea, datele sunt transformate în format Delta Lake (un strat de stocare open-source care aduce fiabilitate lacurilor de date).
Lacurile de date cu lacuri delta permit procedurile tranzacționale ACID din depozitele convenționale de date. În esență, sistemul Lakehouse folosește stocarea ieftină pentru a menține cantități masive de date în formele lor originale, la fel ca lacurile de date.
Adăugarea stratului de metadate deasupra magazinului oferă, de asemenea, structură a datelor și împuternicește instrumentele de gestionare a datelor, cum ar fi cele găsite în depozitele de date.
Acest lucru face posibil ca multe echipe să acceseze toate datele companiei printr-un singur sistem pentru o varietate de inițiative, cum ar fi știința datelor, învățarea automată și inteligența de afaceri.
Beneficiile Data Lakehouse
- Suport pentru o gamă mai mare de sarcini de lucru: pentru a facilita analizele sofisticate, casele de date oferă utilizatorilor acces direct la unele dintre cele mai populare instrumente de business intelligence (Tableau, PowerBI). În plus, oamenii de știință de date și inginerii de învățare automată pot utiliza cu ușurință datele, deoarece casele de date folosesc formate de date deschise (cum ar fi Parquet) împreună cu API-uri și cadre de învățare automată, cum ar fi Python/R.
- Cost-eficiență: Data Lakehouses utilizează soluții ieftine de stocare a obiectelor pentru a implementa caracteristicile de stocare rentabile ale lacurilor de date. Oferind o singură soluție, data lakehouses elimină, de asemenea, cheltuielile și timpul asociate cu gestionarea diferitelor sisteme de stocare a datelor.
- Designul data lakehouse asigură schema și integritatea datelor, simplificând construirea de sisteme eficiente de guvernare și securitate a datelor. Ușurință de versiunea datelor, guvernare și securitate.
- Data Lakehouses oferă o platformă unică de stocare a datelor, multifuncțională, care poate satisface toate cerințele de date ale companiei, ceea ce reduce duplicarea datelor. Majoritatea companiilor aleg o soluție hibridă datorită beneficiilor atât ale depozitului de date, cât și ale lacului de date. Între timp, această strategie ar putea duce la o duplicare costisitoare a datelor.
- Suportul de formate deschise. Formatele deschise sunt tipuri de fișiere care pot fi utilizate de multe aplicații software și ale căror specificații sunt disponibile publicului. Potrivit rapoartelor, Lakehouses sunt capabile să stocheze date în formate de fișiere comune, cum ar fi Apache Parquet și ORC (Optimized Row Columnar).
Limitările Data Lakehouse
Cel mai mare dezavantaj al unui data lakehouse este că este încă o tehnologie tânără și în curs de dezvoltare. Nu este sigur dacă își va îndeplini angajamentele ca urmare. Înainte ca lacurile de date să poată concura cu sistemele de stocare a datelor mari, ar putea dura ani de zile.
Cu toate acestea, având în vedere ritmul cu care se produc inovațiile moderne, este dificil de spus dacă un alt sistem de stocare a datelor nu o va înlocui în cele din urmă.
Pro-uri
- O singură platformă are toate datele, ceea ce înseamnă că sunt mai puține nume de gazdă de menținut.
- Atomicitatea, consistența, izolarea și duritatea nu sunt afectate.
- Este semnificativ mai accesibil.
- O singură platformă are toate datele, ceea ce înseamnă că sunt mai puține nume de gazdă de menținut.
- Simplu de gestionat și rapid pentru a remedia orice problemă
- Faceți mai simplă construirea unei conducte
Contra
- Configurarea poate dura ceva timp.
- Este prea tânăr și prea departe pentru a fi calificat ca un sistem de stocare consacrat.
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
Depozitul de date are o istorie lungă în aplicațiile de inteligență corporativă, raportare și analiză și este prima tehnologie de stocare a datelor mari.
Depozitele de date, pe de altă parte, sunt costisitoare și au probleme în a gestiona date diverse și nestructurate, cum ar fi datele în flux. Pentru sarcinile de lucru pentru învățarea automată și știința datelor, lacurile de date au fost dezvoltate pentru a gestiona datele brute în diverse forme pe stocare accesibilă.
Deși lacurile de date sunt eficiente cu date nestructurate, le lipsesc capacitățile tranzacționale ACID ale depozitelor de date, ceea ce face dificilă garantarea consistenței și fiabilității datelor.
Cea mai nouă arhitectură de stocare a datelor, cunoscută sub numele de „data lakehouse”, combină fiabilitatea și consistența depozitelor de date cu accesibilitatea și adaptabilitatea lacurilor de date.
Concluzie
În concluzie, construirea unui lac de date de la zero ar putea fi dificilă. În plus, aproape sigur vei folosi o platformă concepută pentru a permite arhitectura open data lakehouse.
Prin urmare, aveți grijă să investigați numeroasele caracteristici și implementări ale fiecărei platforme înainte de a face o achiziție. Companiile care caută o soluție de date matură, structurată, cu accent pe cazuri de utilizare a inteligenței de afaceri și a analizei datelor, pot lua în considerare un depozit de date.
Cu toate acestea, întreprinderile care caută o soluție de big data scalabilă și accesibilă pentru a alimenta sarcinile de lucru pentru știința datelor și învățarea automată pe date nestructurate ar trebui să ia în considerare lacurile de date.
Luați în considerare că afacerea dvs. are nevoie de mai multe date decât te pot oferi depozitul de date și tehnologiile lacului de date sau că sunteți în căutarea unei soluții pentru a integra operațiuni sofisticate de analiză și învățare automată în datele dvs. A data Lakehouse este o opțiune sensibilă în această situație.
Lasă un comentariu