Содержание[Скрывать][Показывать]
Компании собирают больше данных, чем когда-либо, поскольку они все больше полагаются на них для обоснования важных бизнес-решений, улучшения предложений продуктов и повышения качества обслуживания клиентов.
Поскольку количество данных создается с экспоненциальной скоростью, облако предлагает ряд преимуществ для обработки и анализа данных, включая масштабируемость, надежность и доступность.
В облачной экосистеме также есть несколько инструментов и технологий для обработки и аналитики данных. Наиболее часто используются два типа структур хранения больших данных: хранилища данных и озера данных.
Хотя использование озера данных менее привлекательно, поскольку вы не можете запрашивать модель и данные, пока они все еще актуальны, использование хранилища данных для хранения потоковых данных расточительно.
Wкакой тип облачной архитектуры мы выбираем?
Должны ли мы рассматривать новые концепции хранилища данных, или нам следует довольствоваться ограничениями хранилища или ограничениями озера?
Новая архитектура хранения данных, называемая «хранилищем данных», сочетает в себе адаптируемость озер данных с управлением данными в хранилищах данных.
Понимание различных методов хранения больших данных необходимо для создания надежного конвейера хранения данных для бизнес-аналитики (BI), анализа данных и обучение с помощью машины (ML) в зависимости от потребностей вашей компании.
В этом посте мы подробно рассмотрим Хранилище данных, Озеро данных и Озеро данных с их преимуществами, ограничениями, а также плюсами и минусами. Давайте начнем.
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных — это централизованное хранилище данных, используемое организацией для хранения огромных объемов данных из многих источников. Хранилище данных действует как единственный источник «истинных данных» организации и имеет важное значение для отчетности и бизнес-аналитики.
Как правило, хранилища данных объединяют наборы реляционных данных из нескольких источников, таких как приложения, бизнес-данные и транзакционные данные, для хранения исторических данных. Перед загрузкой в систему хранения данные преобразуются и очищаются в хранилищах данных, чтобы их можно было использовать в качестве единого источника достоверности данных.
Благодаря своей способности быстро предлагать бизнес-аналитику из всех областей компании, предприятия инвестируют в хранилища данных. С помощью инструментов BI, клиентов SQL и других менее сложных (т.е. не связанных с наукой о данных) аналитических решений, бизнес-аналитики, инженеры данных и лица, принимающие решения, могут получать доступ к данным из хранилищ данных.
Поддерживать хранилище с постоянно растущим объемом данных дорого, а хранилище данных не может обрабатывать необработанные или неструктурированные данные. Кроме того, это не идеальный вариант для сложных методов анализа данных, таких как машинное обучение или прогнозное моделирование.
Таким образом, хранилище данных обеспечивает более быстрые ответы на запросы и данные более высокого качества. Google Big Query, Amazon Redshift, хранилище данных SQL Azure и Snowflake — это облачные службы, доступные для хранилищ данных.
Преимущества хранилища данных
- Повышение эффективности и скорости рабочих нагрузок бизнес-аналитики и анализа данных: Хранилища данных сокращают время, необходимое для подготовки и анализа данных. Они могут легко подключаться к инструментам анализа данных и бизнес-аналитики, поскольку данные из хранилища данных надежны и непротиворечивы. Кроме того, хранилища данных экономят время, необходимое для сбора данных, и предоставляют командам возможность использовать данные для отчетов, информационных панелей и других аналитических задач.
- Повышение согласованности, качества и стандартизации данных: организации собирают данные из различных источников, включая данные о пользователях, продажах и транзакциях. Фирма может доверять данным для бизнес-требований, поскольку хранилище данных компилирует корпоративные данные в единый стандартизированный формат, который может выступать в качестве единого источника достоверных данных.
- Улучшение принятия решений в целом: Хранилище данных способствует лучшему принятию решений, предлагая централизованное хранилище как для последних, так и для старых данных. Обрабатывая данные в хранилищах данных для получения точной информации, лица, принимающие решения, могут оценивать риски, понимать потребности клиентов и улучшать товары и услуги.
- Предоставление лучшей бизнес-аналитики: Хранилище данных устраняет разрыв между массивными необработанными данными, которые часто собираются в плановом порядке, и тщательно отобранными данными, которые дают ценную информацию. Они служат основой для хранения данных организации, позволяя ей отвечать на сложные вопросы о своих данных и использовать ответы для принятия обоснованных бизнес-решений.
Ограничения хранилища данных
- Отсутствие гибкости данных: хотя хранилища данных отлично справляются со структурированными данными, полуструктурированные и неструктурированные форматы данных, такие как аналитика журналов, потоковая передача и данные из социальных сетей, могут быть для них сложными. Это заставляет рекомендовать хранилища данных для вариантов использования, связанных с машинным обучением и искусственный интеллект сложно.
- Дорогой в установке и обслуживании: Хранилища данных могут быть дорогими в установке и обслуживании. Кроме того, хранилище данных часто не статично; он стареет и нуждается в частом уходе, который стоит дорого.
Плюсы
- Данные легко найти, извлечь и запросить.
- Если данные уже чистые, подготовка данных SQL проста.
Минусы
- Вы вынуждены использовать только одного поставщика аналитики.
- Анализ и хранение неструктурированных или потоковых данных обходится довольно дорого.
Что такое озеро данных?
Каждый тип данных обещан и стал возможен благодаря озерам данных. Удобно располагать данные в доступном виде централизованно и быть доступными для чтения.
Озеро данных — это централизованное, легко адаптируемое пространство для хранения, в котором огромные объемы организованных и неструктурированных данных хранятся в необработанном, неизмененном и неформатированном виде.
Озеро данных использует плоскую архитектуру и объекты, хранящиеся в необработанном состоянии, для хранения данных, в отличие от хранилищ данных, которые сохраняют реляционные данные, которые ранее были «очищены».
Озера данных, в отличие от хранилищ данных, которым трудно обрабатывать данные в этом формате, являются адаптируемыми, надежными и доступными по цене и позволяют предприятиям получать более подробные сведения из неструктурированных данных.
В озерах данных данные извлекаются, загружаются и преобразуются (ELT) для аналитических целей, а не для создания схемы или данных во время сбора данных.
Использование технологий для многих видов данных с устройств IoT, социальные сетии потоковой передачи данных, озера данных обеспечивают машинное обучение и прогнозную аналитику.
Кроме того, озеро данных может использовать специалист по данным, который может обрабатывать необработанные данные. Хранилище данных, с другой стороны, проще в использовании для бизнеса. Он идеально подходит для профилирования пользователей, прогнозного анализа, машинное обучение и другие задачи.
Хотя озера данных решают несколько проблем с хранилищами данных, их качество данных низкое, а скорость запросов недостаточна. Кроме того, бизнес-пользователям требуются дополнительные инструменты для выполнения SQL-запросов. Озеро данных с плохой структурой может столкнуться с проблемой стагнации данных.
Преимущества озера данных
- Поддержка широкого спектра случаев применения машинного обучения и обработки данных. Для обработки данных в озерах данных проще использовать различные алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения, поскольку данные хранятся в открытом, необработанном виде.
- Большим преимуществом является универсальность озер данных, позволяющая хранить данные в любом формате и на любом носителе без необходимости использования предустановленной схемы. Будущие варианты использования данных могут поддерживаться, и можно анализировать больше данных, если данные остаются в исходном состоянии.
- Чтобы избежать необходимости хранить оба типа данных в различных контекстах, озера данных могут содержать как структурированные, так и неструктурированные данные. Для хранения различных видов организационных данных они предлагают единое место.
- По сравнению с традиционными хранилищами данных озера данных менее дороги, поскольку они созданы для хранения на недорогом массовом оборудовании, таком как объектное хранилище, которое часто ориентировано на более низкую стоимость хранимого гигабайта.
Ограничения озера данных
- Сценарии использования аналитики данных и бизнес-аналитики имеют низкую оценку: озера данных могут стать неорганизованными, если они не обслуживаются должным образом, что затрудняет их привязку к инструментам бизнес-аналитики и аналитики. Кроме того, когда это необходимо для отчетов и аналитики, отсутствие структуры данных поддержка транзакций ACID (атомарность, согласованность, изоляция и надежность) может привести к неоптимальной производительности запросов.
- Несогласованность озер данных делает невозможным обеспечение надежности и безопасности данных, что приводит к отсутствию того и другого. Может быть сложно разработать соответствующие стандарты безопасности данных и управления для обслуживания конфиденциальных типов данных, поскольку озера данных могут обрабатывать данные любой формы.
Плюсы
- Доступные решения для всех типов данных.
- Способен обрабатывать как организованные, так и частично структурированные данные.
- Идеально подходит для сложной обработки данных и потоковой передачи.
Минусы
- Требуется построить сложный трубопровод.
- Дайте данным некоторое время, чтобы они стали доступными для запросов.
- Требуется время, чтобы гарантировать надежность и качество данных.
Что такое Data Lakehouse?
Новая архитектура хранения больших данных, называемая «хранилищем данных», сочетает в себе лучшие аспекты озер и хранилищ данных. Все ваши данные, будь то структурированные, полуструктурированные или неструктурированные, могут храниться в одном месте с лучшими возможностями машинного обучения, бизнес-аналитики и потоковой передачи, возможными благодаря озеру данных.
Озера данных всех видов часто являются отправной точкой для озер данных; после этого данные преобразуются в формат Delta Lake (уровень хранения с открытым исходным кодом, обеспечивающий надежность озер данных).
Озера данных с дельта-озерами позволяют выполнять ACID-транзакционные процедуры из обычных хранилищ данных. По сути, система озерного домика использует недорогое хранилище для хранения огромных объемов данных в их исходной форме, подобно озерам данных.
Добавление слоя метаданных поверх хранилища также дает структуру данных и расширяет возможности инструментов управления данными, подобных тем, которые можно найти в хранилищах данных.
Это позволяет многим командам получать доступ ко всем данным компании через единую систему для различных инициатив, таких как наука о данных, машинное обучение и бизнес-аналитика.
Преимущества Data Lakehouse
- Поддержка большего количества рабочих нагрузок: для облегчения сложного анализа хранилища данных предоставляют пользователям прямой доступ к некоторым из самых популярных инструментов бизнес-аналитики (Tableau, PowerBI). Кроме того, специалисты по данным и инженеры по машинному обучению могут легко использовать данные, поскольку в хранилищах данных используются форматы открытых данных (например, Parquet) вместе с API-интерфейсами и средами машинного обучения, такими как Python/R.
- Рентабельность. Озера данных используют недорогие решения для хранения объектов, чтобы реализовать экономичные характеристики хранения озер данных. Предлагая единое решение, хранилища данных также избавляют от затрат и времени, связанных с управлением различными системами хранения данных.
- Дизайн хранилища данных обеспечивает целостность схемы и данных, упрощая создание эффективных систем безопасности и управления данными. Простота управление версиями данных, управление и безопасность.
- Озера данных предлагают единую многоцелевую платформу хранения данных, которая может удовлетворить все потребности компании в данных, что уменьшает дублирование данных. Большинство компаний выбирают гибридное решение из-за преимуществ как хранилища данных, так и озера данных. Между тем эта стратегия может привести к дорогостоящему дублированию данных.
- Поддержка открытых форматов. Открытые форматы — это типы файлов, которые могут использоваться многими программными приложениями и спецификации которых общедоступны. Согласно отчетам, Lakehouses способны хранить данные в распространенных форматах файлов, таких как Apache Parquet и ORC (оптимизированный ряд столбцов).
Ограничения Data Lakehouse
Самым большим недостатком хранилища данных является то, что это все еще молодая и развивающаяся технология. Неясно, выполнит ли он в результате свои обязательства. Прежде чем хранилища данных смогут конкурировать с устоявшимися системами хранения больших данных, могут пройти годы.
Однако, учитывая скорость, с которой происходят современные инновации, трудно сказать, не заменит ли ее в конечном счете другая система хранения данных.
Плюсы
- На одной платформе есть все данные, а это означает, что нужно поддерживать меньшее количество имен хостов.
- Атомарность, согласованность, изоляция и устойчивость не затрагиваются.
- Он значительно доступнее.
- На одной платформе есть все данные, а это означает, что нужно поддерживать меньшее количество имен хостов.
- Простота в управлении и быстрое решение любых проблем
- Упрощение строительства трубопровода
Минусы
- Настройка может занять некоторое время.
- Она слишком молода и слишком далека, чтобы квалифицироваться как устоявшаяся система хранения.
Хранилище данных против Data Lake против Data Lakehouse
Хранилище данных имеет долгую историю в приложениях корпоративной аналитики, отчетности и аналитики и является первой технологией хранения больших данных.
Хранилища данных, с другой стороны, дороги и имеют проблемы с обработкой разнообразных и неструктурированных данных, таких как потоковые данные. Для рабочих нагрузок машинного обучения и обработки данных были разработаны озера данных для управления необработанными данными в различных формах в доступном хранилище.
Хотя озера данных эффективны с неструктурированными данными, им не хватает транзакционных возможностей ACID хранилищ данных, что затрудняет обеспечение согласованности и надежности данных.
Новейшая архитектура хранения данных, известная как «хранилище данных», сочетает в себе надежность и согласованность хранилищ данных с доступностью и адаптируемостью озер данных.
Заключение
В заключение, создание хранилища данных с нуля может быть затруднено. Кроме того, вы почти наверняка будете использовать платформу, предназначенную для реализации архитектуры «озерного домика» с открытыми данными.
Поэтому будьте осторожны, чтобы изучить множество функций и реализаций каждой платформы, прежде чем совершать покупку. Компании, которые ищут зрелое решение для структурированных данных с упором на бизнес-аналитику и варианты использования аналитики данных, могут рассмотреть возможность использования хранилища данных.
Тем не менее, предприятиям, которые ищут масштабируемое и доступное решение для работы с большими данными для повышения рабочих нагрузок в области обработки данных и машинного обучения на неструктурированных данных, следует рассмотреть возможность использования озер данных.
Учтите, что вашему бизнесу требуется больше данных, чем могут предоставить технологии хранилища данных и озера данных, или что вы ищете решение для интеграции сложной аналитики и операций машинного обучения с вашими данными. А дом у озера данных разумный вариант в данной ситуации.
Оставьте комментарий