Преглед садржаја[Сакрити][Прикажи]
Компаније прикупљају више података него икад јер се све више ослањају на њих да би донеле важне пословне одлуке, побољшале понуду производа и пружиле бољу услугу корисницима.
Са количином података која се ствара експоненцијалном брзином, облак нуди неколико предности за обраду података и аналитику, укључујући скалабилност, поузданост и доступност.
У екосистему облака такође постоји неколико алата и технологија за обраду и аналитику података. Две врсте структура за складиштење великих података које се најчешће користе су складишта података и језера података.
Иако је коришћење језера података мање привлачно пошто не можете да постављате упите о моделу и подацима док су још увек релевантни, коришћење складишта података за складиштење стримованих података је расипно.
Wкоји тип архитектуре облака бирамо?
Да ли треба да размотримо новије концепте за складиште података или да се задовољимо ограничењима складишта или језера?
Нова архитектура за складиштење података названа „дата лакехоусе“ комбинује прилагодљивост језера података са управљањем подацима складишта података.
Разумевање различитих метода складиштења великих података је од суштинског значаја за изградњу поузданог цевовода за складиштење података за пословну интелигенцију (БИ), аналитику података и Машина учење (МЛ) радна оптерећења, у зависности од захтева ваше компаније.
У овом посту ћемо пажљиво размотрити Дата Варехоусе, Дата Лаке и Дата Лакехоусе, са предностима, ограничењима као и њиховим предностима и недостацима. Почнимо.
Шта је складиште података?
Складиште података је централизовано складиште података које организација користи за чување огромних количина података из многих извора. Складиште података делује као једини извор „истине података“ у организацији и од суштинског је значаја за извештавање и пословну аналитику.
Типично, складишта података комбинују скупове релационих података из неколико извора, као што су подаци о апликацијама, пословни и трансакцијски подаци, за складиштење историјских података. Пре учитавања у систем складиштења, подаци се трансформишу и чисте у складиштима података како би се могли користити као јединствен извор истинитости података.
Због свог капацитета да брзо понуде пословне увиде из свих области компаније, предузећа улажу у складишта података. Уз коришћење БИ алата, СКЛ клијената и других мање софистицираних (тј. ненаучних) аналитичких решења, пословни аналитичари, инжењери података и доносиоци одлука могу приступити подацима из складишта података.
Скупо је одржавати складиште са све већим обимом података, а складиште података не може да рукује сировим или неструктурираним подацима. Поред тога, то није идеална опција за софистициране технике анализе података попут машинског учења или предиктивног моделирања.
Складиште података, дакле, обезбеђује брже одговоре на упите и податке вишег квалитета. Гоогле Биг Куери, Амазон Редсхифт, Азуре СКЛ складиште података и Сновфлаке су услуге у облаку које су доступне за складишта података.
Предности складишта података
- Повећање ефикасности и брзине послова пословне интелигенције и анализе података: Складишта података скраћују време потребно за припрему и анализу података. Они се лако могу повезати са аналитиком података и алатима пословне интелигенције јер су подаци из складишта података поуздани и конзистентни. Поред тога, складишта података штеде време потребно за прикупљање података и пружају тимовима могућност да користе податке за извештаје, контролне табле и друге захтеве за аналитику.
- Повећање конзистентности, квалитета и стандардизације података: Организације прикупљају податке из различитих извора, укључујући податке о корисницима, продаји и трансакцијама. Фирма може веровати подацима за пословне захтеве јер складиште података компајлира корпоративне податке у јединствен, стандардизован формат који може деловати као јединствен извор истинитости података.
- Унапређење доношења одлука уопште: Складиштење података олакшава боље доношење одлука нудећи централизовано складиште и за недавне и за старе податке. Обрадом података у складиштима података ради прецизних увида, доносиоци одлука могу проценити ризике, разумети жеље клијената и побољшати робу и услуге.
- Пружање боље пословне интелигенције: Складиштење података премошћује јаз између масивних необрађених података, који се често рутински прикупљају као нешто што се подразумева, и курираних података који пружају увид. Они делују као основа за складиштење података организације, омогућавајући јој да одговори на компликована питања о својим подацима и користи одговоре за доношење одбрањивих пословних одлука.
Ограничења складишта података
- Недостатак флексибилности података: Док се складишта података одлично сналазе у руковању структурираним подацима, полуструктурирани и неструктурирани формати података као што су аналитика дневника, стримовање и подаци друштвених медија могу бити изазов за њих. Ово чини препоруку складишта података за случајеве употребе који укључују машинско учење и вештачка интелигенција тешкоћа.
- Скупо за инсталацију и одржавање: Складишта података могу бити скупа за инсталирање и одржавање. Штавише, складиште података често није статичко; стари и треба му често одржавање, што је скупо.
Прозодија
- Подаци се лако проналазе, проналазе и траже.
- Све док су подаци већ чисти, припрема СКЛ података је једноставна.
Против
- Приморани сте да користите само једног добављача аналитике.
- Анализа и складиштење неструктурираних или текућих података је прилично скупо.
Шта је Дата Лаке?
Сваки тип података је обећан и омогућен захваљујући језерима података. Корисно је имати податке на приступачан начин централно лоцирани и доступни за читање.
Језеро података је централизован, изузетно прилагодљив простор за складиштење где се огромне количине организованих и неструктурираних података чувају у својим необрађеним, непромењеним и неформатираним облицима.
Језеро података користи равну архитектуру и објекте ускладиштене у свом необрађеном стању за складиштење података, за разлику од складишта података, која чувају релационе податке који су претходно „очишћени“.
Језера података, за разлику од складишта података, која имају потешкоћа у руковању подацима у овом формату, су прилагодљива, поуздана и приступачна и омогућавају предузећима да стекну бољи увид из неструктурираних података.
У језерима података, подаци се екстрахују, учитавају и трансформишу (ЕЛТ) у аналитичке сврхе уместо да се шема или подаци утврде у време прикупљања података.
Користећи технологије за многе врсте података са ИоТ уређаја, друштвени медији, и стримовање података, језера података омогућавају машинско учење и предиктивну аналитику.
Поред тога, научник података који може да обрађује необрађене податке може да користи језеро података. С друге стране, складиште података је лакше за коришћење. Савршен је за профилисање корисника, предиктивна аналитика, машинско учење и други задаци.
Иако језера података решавају неколико проблема са складиштима података, њихов квалитет података је лош и њихова брзина упита је недовољна. Поред тога, пословним корисницима су потребни додатни алати за обављање СКЛ упита. Језеро података које је лоше структурирано може имати проблем са стагнацијом података.
Предности Дата Лаке-а
- Подршка за широк спектар случајева машинског учења и примене науке о подацима Једноставније је користити различите алгоритме за машинско и дубоко учење за руковање подацима у језерима података јер се подаци чувају на отворен, сиров начин.
- Свестраност језера података, која вам омогућава да складиштите податке у било ком формату или медију без захтева за унапред подешеном шемом, је велика предност. Могу се подржати будући случајеви коришћења података, а више података се може анализирати ако се подаци оставе у првобитном стању.
- Да би се избегло складиштење оба типа података у различитим контекстима, језера података могу да садрже и структуриране и неструктуриране податке. За складиштење различитих врста организационих података, нуде једну локацију.
- У поређењу са традиционалним складиштима података, језера података су јефтинија јер су направљена да се држе на јефтином робном хардверу, као што је складиштење објеката, које је често прилагођено нижој цени по ускладиштеном гигабајту.
Ограничења Дата Лаке-а
- Случајеви коришћења аналитике података и пословне интелигенције имају лоше резултате: језера података могу постати неорганизована ако се не одржавају на одговарајући начин, што отежава њихово повезивање са алатима за пословну интелигенцију и аналитику. Поред тога, када је потребно за извештавање и случајеве употребе аналитике, недостатак доследности структуре података и АЦИД (атомичност, конзистентност, изолација и издржљивост) трансакцијска подршка може довести до субоптималних перформанси упита.
- Недоследност језера података онемогућава спровођење поузданости и сигурности података, што резултира недостатком и једног и другог. Можда ће бити тешко развити одговарајуће стандарде безбедности и управљања подацима који ће задовољити осетљиве типове података, пошто језера података могу да обрађују било који облик података.
Прозодија
- Решења која су приступачна за све врсте података.
- У стању да рукује подацима који су организовани и полуструктурирани.
- Идеалан за компликовану обраду података и стримовање.
Против
- Потребан је софистицирани цевовод за изградњу.
- Дајте подацима мало времена да постану упитни.
- Потребно је време да се гарантује поузданост и квалитет података.
Шта је Дата Лакехоусе?
Нова архитектура за складиштење великих података названа „кућа за језере података“ комбинује највеће аспекте језера података и складишта података. Сви ваши подаци, било да су структурирани, полуструктурирани или неструктурирани, могу се чувати на једној локацији уз најфиније могуће машинско учење, пословну интелигенцију и стриминг могућности захваљујући кућишту података.
Језера података свих врста често су полазна тачка за базе података; након тога, подаци се трансформишу у формат Делта Лаке (слој за складиштење отвореног кода који доноси поузданост језерима података).
Језера података са делта језерима омогућавају АЦИД трансакционе процедуре из конвенционалних складишта података. У суштини, систем Лакехоусе користи јефтино складиште за одржавање огромних количина података у њиховом оригиналном облику, слично као језера података.
Додавање слоја метаподатака на врх продавнице такође даје структуру података и омогућава алате за управљање подацима попут оних који се налазе у складиштима података.
Ово омогућава многим тимовима да приступе свим подацима компаније кроз један систем за различите иницијативе, као што су наука о подацима, машинско учење и пословна интелигенција.
Предности Дата Лакехоусе-а
- Подршка за већи опсег радних оптерећења: Да би се олакшале софистициране анализе, базе података дају корисницима директан приступ неким од најпопуларнијих алата пословне интелигенције (Таблеау, ПоверБИ). Поред тога, научници података и инжењери машинског учења могу лако да користе податке јер базе података користе формате отворених података (као што је Паркет) заједно са АПИ-јима и оквирима за машинско учење, као што је Питхон/Р.
- Исплативост: Куће са подацима користе јефтина решења за складиштење објеката за имплементацију исплативих карактеристика складиштења података. Нудећи једно решење, дата лакехоусес такође уклањају трошкове и време повезане са управљањем различитим системима за складиштење података.
- Дизајн дата лакехоусе-а обезбеђује шему и интегритет података, чинећи једноставнијом изградњу ефикасних система безбедности и управљања подацима. Лакоћа верзионисање података, управљање и безбедност.
- Дата Лакехоусес нуде јединствену, вишенаменску платформу за складиштење података која може да задовољи све захтеве компаније за подацима, што смањује дуплирање података. Већина предузећа бира хибридно решење због предности и складишта података и језера података. Ова стратегија би, у међувремену, могла да доведе до скупог дуплирања података.
- Подршка отворених формата. Отворени формати су типови датотека које могу да користе многе софтверске апликације и чије су спецификације јавно доступне. Према извештајима, Лакехоусес су у стању да чувају податке у уобичајеним форматима датотека као што су Апацхе Паркует и ОРЦ (Оптимизед Ров Цолумнар).
Ограничења Дата Лакехоусе-а
Највећи недостатак кућице са подацима је то што је још увек млада технологија која се развија. Неизвесно је да ли ће као резултат тога испунити своје обавезе. Пре него што се језера података могу такмичити са успостављеним системима за складиштење великих података, могле би проћи године.
Међутим, с обзиром на брзину којом се дешавају модерне иновације, тешко је рећи да ли га други систем за складиштење података неће на крају заменити.
Прозодија
- Једна платформа има све податке, што значи да има мање имена хостова за одржавање.
- Атомичност, конзистентност, изолација и жилавост су непромењени.
- То је знатно приступачније.
- Једна платформа има све податке, што значи да има мање имена хостова за одржавање.
- Једноставан за управљање и брз за решавање свих проблема
- Олакшајте изградњу цевовода
Против
- Подешавање може потрајати.
- Превише је млад и предалеко да би се квалификовао као успостављен систем складиштења.
Дата Варехоусе вс Дата Лаке вс Дата Лакехоусе
Складиште података има дугу историју у апликацијама за корпоративну интелигенцију, извештавање и аналитику и прва је технологија за складиштење великих података.
Складишта података су, с друге стране, скупа и имају проблема са руковањем разноврсним и неструктурираним подацима, као што су подаци за стриминг. За машинско учење и науку о подацима, развијена су језера података за управљање сировим подацима у различитим облицима на приступачном складишту.
Иако су језера података ефикасна са неструктурираним подацима, недостају им АЦИД трансакционе могућности складишта података, што чини изазовом гарантовање конзистентности и поузданости података.
Најновија архитектура за складиштење података, позната као „дата лакехоусе“, комбинује поузданост и доследност складишта података са приступачношћу и прилагодљивошћу језера података.
Zakljucak
У закључку, изградња базе података од нуле може бити тешка. Штавише, скоро сигурно ћете користити платформу дизајнирану да омогући архитектуру језера с отвореним подацима.
Стога, будите опрезни да истражите многе карактеристике и имплементације сваке платформе пре куповине. Компаније које траже зрело, структурирано решење за податке са фокусом на пословну интелигенцију и случајеве употребе аналитике података могу размотрити складиште података.
Међутим, предузећа која траже скалабилно, приступачно решење великих података за напајање радних оптерећења за науку о подацима и машинско учење на неструктурираним подацима требало би да размотре језера података.
Узмите у обзир да је вашем предузећу потребно више података него што складиште података и технологија језера података могу да пруже, или да тражите решење за интеграцију софистициране аналитике и операција машинског учења на вашим подацима. А дата лакехоусе је разумна опција у ситуацији.
Ostavite komentar