Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Pausahaan nangkep langkung seueur data ti kantos nalika aranjeunna langkung ngandelkeun éta pikeun nginpokeun kaputusan bisnis anu penting, ningkatkeun panawaran produk, sareng nyayogikeun layanan palanggan anu langkung saé.
Kalayan kuantitas data anu diciptakeun dina laju eksponensial, awan nawiskeun sababaraha kaunggulan pikeun ngolah data sareng analitik, kalebet skalabilitas, kaandalan, sareng kasadiaan.
Dina ékosistem awan, aya ogé sababaraha alat sareng téknologi pikeun ngolah data sareng analitik. Dua jinis struktur panyimpen data ageung anu paling sering dianggo nyaéta gudang data sareng danau data.
Sanaos ngagunakeun danau data kirang pikaresepeun sabab anjeun henteu tiasa naroskeun modél sareng data nalika éta masih relevan, ngagunakeun gudang data pikeun neundeun data streaming nyaéta boros.
WJenis arsitéktur awan naon anu urang pilih?
Naha urang kedah nganggap konsép anu langkung énggal pikeun danau data, atanapi kedah urang sugema ku konstrain gudang atanapi larangan danau?
A arsitéktur gudang data novél disebut "data lakehouse" ngagabungkeun adaptability tina situ data jeung manajemén data gudang data.
Ngarti kana rupa-rupa métode panyimpen data gedé penting pisan pikeun ngawangun pipa panyimpen data anu dipercaya pikeun intelijen bisnis (BI), analitik data, sareng learning mesin (ML) beban kerja, gumantung kana tungtutan perusahaan anjeun.
Dina postingan ieu, urang bakal ningali caket Data Warehouse, Data Lake, sareng Data Lakehouse, kalayan kauntungan, watesan ogé pro sareng kontra. Hayu urang mimitian.
Naon Data Warehouse?
Gudang data mangrupikeun gudang data terpusat anu dianggo ku organisasi pikeun nahan volume data anu ageung tina seueur sumber. Gudang data bertindak salaku sumber tunggal organisasi pikeun "bebeneran data" sareng penting pikeun ngalaporkeun sareng analitik bisnis.
Ilaharna, gudang data ngagabungkeun susunan data relational tina sababaraha sumber, kayaning aplikasi, bisnis, jeung data transactional, pikeun nyimpen data sajarah. Saméméh dimuat kana sistem gudang, data ditransformasikeun jeung dibersihkeun di gudang data sangkan bisa dijadikeun sumber tunggal bebeneran data.
Kusabab kapasitasna pikeun gancang nawiskeun wawasan bisnis ti sakumna daérah perusahaan, usaha investasi di gudang data. Kalayan ngagunakeun alat BI, klien SQL, sareng solusi analitik anu kirang canggih (nyaéta, sains non-data), analis bisnis, insinyur data, sareng pembuat kaputusan tiasa ngaksés data tina gudang data.
Éta mahal pikeun ngajaga gudang kalayan volume data anu terus-terusan ningkat, sareng gudang data henteu tiasa ngadamel data atah atanapi henteu terstruktur. Salaku tambahan, éta sanés pilihan idéal pikeun téknik analisis data anu canggih sapertos pembelajaran mesin atanapi modél prediksi.
Ku kituna, gudang data nyadiakeun réspon query leuwih gancang sarta data kualitas luhur. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, sareng Snowflake mangrupikeun jasa awan anu sayogi pikeun gudang data.
Kauntungannana Data Warehouse
- Ningkatkeun efisiensi sareng kagancangan intelijen bisnis sareng beban kerja analitik data: Gudang data nyéépkeun waktos anu diperyogikeun pikeun persiapan sareng analisis data. Éta tiasa gampang numbu ka analitik data sareng alat intelijen bisnis sabab data tina gudang data tiasa dipercaya sareng konsisten. Salaku tambahan, gudang data ngahémat waktos anu dipikabutuh pikeun ngumpulkeun data sareng masihan tim kamampuan ngagunakeun data pikeun laporan, dasbor, sareng syarat analitik anu sanés.
- Ningkatkeun konsistensi, kualitas, sareng standarisasi data: Organisasi ngumpulkeun data tina rupa-rupa sumber, kaasup pamaké, jualan, jeung data transactional. Perusahaan tiasa ngandelkeun data pikeun syarat bisnis sabab gudang data ngumpulkeun data perusahaan janten seragam, format standar anu tiasa janten sumber tunggal bebeneran data.
- Ningkatkeun kaputusan sacara umum: Gudang data ngagampangkeun pengambilan kaputusan anu langkung saé ku nawiskeun toko terpusat pikeun data anu anyar sareng anu lami. Ku ngolah data dina gudang data pikeun wawasan anu tepat, panyusun kaputusan tiasa meunteun résiko, ngartos kahoyong klien, sareng ningkatkeun barang sareng jasa.
- Nyadiakeun kecerdasan bisnis hadé: Data warehousing sasak celah antara data atah masif, nu remen dikumpulkeun rutin sakumaha tangtu, jeung data curated nu nyadiakeun wawasan. Éta tindakan minangka pondasi pikeun panyimpen data hiji organisasi, ngamungkinkeun pikeun ngajawab patarosan rumit ngeunaan datana sareng ngamangpaatkeun réspon pikeun nyandak kaputusan bisnis anu tiasa dipertahankeun.
Watesan Gudang Data
- Kurangna kalenturan data: Sedengkeun gudang data unggul dina nanganan data terstruktur, format data semi-terstruktur jeung teu terstruktur kawas analytics log, streaming, sarta data média sosial tiasa nangtang pikeun aranjeunna. Hal ieu ngajadikeun nyarankeun gudang data pikeun kasus pamakéan ngalibetkeun mesin learning jeung kacerdasan buatan sesah.
- Ongkos pikeun masang jeung ngajaga: Gudang data tiasa mahal pikeun masang sareng ngajaga. Saterusna, gudang data mindeng henteu statik; éta umur sareng peryogi perawatan anu sering, anu mahal.
Naros
- Data téh basajan pikeun manggihan, nimba, sarta query.
- Salami datana parantos bersih, persiapan data SQL saderhana.
kontra
- Anjeun kapaksa make ngan hiji ngajual analytics.
- Nganalisis sareng nyimpen data anu teu terstruktur atanapi ngalir lumayan mahal.
Naon ari Data Lake?
Unggal jinis data dijangjikeun sareng dimungkinkeun ku danau data. Mangpaatna gaduh data dina cara anu tiasa diaksés di tengah-tengah sareng sayogi dibaca.
Danau data mangrupikeun tempat panyimpen anu terpusat, pisan adaptable dimana jilid ageung data anu teratur sareng henteu terstruktur disimpen dina bentuk anu henteu diolah, henteu dirobih, sareng henteu diformat.
Danau data nganggo arsitéktur datar sareng objék anu disimpen dina kaayaan anu teu diolah pikeun nyimpen data, sabalikna tina gudang data, anu ngahémat data hubungan anu saacanna "dibersihkeun."
Danau data, sabalikna tina gudang data, anu sesah nanganan data dina format ieu, tiasa diadaptasi, dipercaya, sareng terjangkau sareng ngamungkinkeun perusahaan nampi wawasan anu ditingkatkeun tina data anu henteu terstruktur.
Dina danau data, data diekstrak, dimuat, sareng ditransformasikeun (ELT) pikeun tujuan analitis tinimbang gaduh skéma atanapi data anu ditetepkeun dina waktos ngumpulkeun data.
Ngamangpaatkeun téknologi pikeun seueur jinis data tina alat IoT, média sosial, sareng ngalirkeun data, danau data ngaktifkeun pembelajaran mesin sareng analitik prediktif.
Salaku tambahan, élmuwan data anu tiasa ngolah data atah tiasa nganggo danau data. A gudang data, di sisi séjén, leuwih gampang pikeun usaha ngagunakeun. Éta sampurna pikeun profil pangguna, analytics duga, machine learning, jeung tugas séjén.
Sanaos danau data ngabéréskeun sababaraha masalah sareng gudang data, kualitas datana kirang sareng kacepetan pamundutana henteu cekap. Salaku tambahan, peryogi alat tambahan pikeun pangguna bisnis pikeun ngalaksanakeun pamundut SQL. Danau data anu henteu terstruktur tiasa ngalaman masalah sareng stagnation data.
Mangpaat Data Lake
- Rojongan pikeun rupa-rupa mesin learning jeung kasus aplikasi elmu data Ieu leuwih basajan ngagunakeun mesin béda jeung algoritma learning jero pikeun nanganan data dina situ data saprak data disimpen dina cara atah kabuka.
- Versatility data lakes ', nu ngidinan Anjeun pikeun nyimpen data dina sagala format atawa media tanpa sarat pikeun schema prasetél, mangrupakeun kaunggulan badag. Kasus pamakean data anu bakal datang tiasa dirojong, sareng langkung seueur data tiasa dianalisis upami data ditinggalkeun dina kaayaan aslina.
- Pikeun ngahindarkeun kedah nyimpen duanana jinis data dina sababaraha kontéks, danau data tiasa ngandung data terstruktur sareng henteu terstruktur. Pikeun neundeun rupa-rupa data organisasi, aranjeunna nawiskeun hiji lokasi.
- Dibandingkeun gudang data tradisional, situ data anu kirang mahal sabab diwangun pikeun diteundeun dina hardware komoditi murah, kayaning gudang obyék, nu mindeng geared pikeun waragad handap per gigabyte disimpen.
Watesan Data Lake
- Analitik data sareng kasus panggunaan intelegensi bisnis skor kirang: Danau data tiasa janten henteu teratur upami henteu dijaga sacara cekap, anu matak hésé ngahubungkeunana kana intelijen bisnis sareng alat analitik. Salaku tambahan, nalika dipikabutuh pikeun ngalaporkeun sareng kasus panggunaan analitik, kakurangan konsisten struktur data jeung ACID (atomisitas, konsistensi, isolasi, jeung durability) rojongan transactional bisa ngakibatkeun kinerja query suboptimal.
- Inconsistency Data Lake ngajadikeun teu mungkin pikeun ngalaksanakeun kaandalan sareng kaamanan data, anu nyababkeun kakurangan duanana. Bisa jadi hésé pikeun ngamekarkeun kaamanan data jeung standar governance luyu pikeun cater tipe data sénsitip, saprak situ data tiasa ngadamel sagala formulir data.
Naros
- Solusi anu affordable pikeun sakabéh jenis data.
- Mampuh ngokolakeun data boh terorganisir boh semi terstruktur.
- Idéal pikeun ngolah data pajeulit jeung streaming.
kontra
- Peryogi saluran pipa anu canggih pikeun diwangun.
- Masihan data sababaraha waktu pikeun jadi queryable.
- Butuh waktu pikeun ngajamin kaandalan sareng kualitas data.
Naon Data Lakehouse?
A arsitéktur gudang data badag novel disebut "data lakehouse" ngagabungkeun aspék greatest situ data jeung gudang data. Sadaya data anjeun, naha terstruktur, semi-terstruktur, atanapi henteu terstruktur, tiasa disimpen dina hiji lokasi kalayan diajar mesin panghadéna, intelijen bisnis, sareng kamampuan streaming anu mungkin berkat data lakehouse.
danau data sadaya sorts mindeng titik awal pikeun lakehouses data; sanggeus éta, data dirobah jadi format Delta Lake (hiji lapisan gudang open-source nu brings reliabiliti ka situ data).
Danau data sareng situ délta ngaktifkeun prosedur transaksional ACID tina gudang data konvensional. Intina, sistem lakehouse ngagunakeun panyimpenan anu murah pikeun ngajaga jumlah data anu ageung dina bentuk aslina, sapertos danau data.
Nambahkeun lapisan metadata dina luhureun toko ogé méré struktur data jeung empowers parabot manajemén data kawas nu kapanggih dina gudang data.
Ieu ngamungkinkeun seueur tim pikeun ngaksés sadaya data perusahaan ngalangkungan sistem tunggal pikeun sababaraha inisiatif, sapertos élmu data, pembelajaran mesin, sareng intelegensi bisnis.
Mangpaat Data Lakehouse
- Rojongan pikeun sauntuyan beban kerja anu langkung ageung: Pikeun ngagampangkeun analisa anu canggih, data lakehouse masihan pangguna aksés langsung kana sababaraha alat intelijen bisnis anu pang populerna (Tableau, PowerBI). Salaku tambahan, élmuwan data sareng insinyur mesin diajar tiasa kalayan gampang ngagunakeun datana sabab rumah tangga data nganggo format data terbuka (sapertos Parquet) sareng API sareng kerangka pembelajaran mesin, sapertos Python/R.
- Éféktivitas ongkos: Data lakehouses nganggo solusi panyimpen obyék anu murah pikeun ngalaksanakeun ciri panyimpen anu épéktip. Ku nawiskeun solusi tunggal, data lakehouses ogé ngaleungitkeun biaya sareng waktos anu aya hubunganana sareng ngatur sababaraha sistem panyimpen data.
- Desain lakehouse data mastikeun skéma sareng integritas data, ngajantenkeun langkung saderhana pikeun ngawangun sistem kaamanan sareng pamaréntahan data anu efektif. Gampangna data versioning, pamaréntahan, jeung kaamanan.
- Data lakehouses nawiskeun platform panyimpen data multiguna tunggal anu tiasa nampung sadaya paménta data perusahaan, anu ngirangan duplikasi data. Seuseueurna usaha milih solusi hibrida kusabab kauntungan tina gudang data sareng danau data. Strategi ieu, samentawis, tiasa nyababkeun duplikasi data anu mahal.
- Pangrojong format kabuka. Format kabuka mangrupikeun jinis file anu tiasa dianggo ku seueur aplikasi parangkat lunak sareng spésifikasina sayogi umum. Numutkeun laporan, Lakehouses sanggup nyimpen data dina format file umum sapertos Apache Parquet sareng ORC (Optimized Row Columnar).
Watesan Data Lakehouse
Kelemahan pangbadagna A lakehouse data nyaéta yén éta masih téknologi ngora sareng ngembang. Henteu pasti naha éta bakal minuhan komitmenna salaku hasilna. Saméméh lakehouses data bisa bersaing jeung sistem panyimpen data badag ngadegkeun, éta bisa nyandak taun.
Sanajan kitu, tinangtu laju di mana inovasi modern lumangsung, hese disebutkeun lamun sistem gudang data béda moal pamustunganana ngaganti eta.
Naros
- Hiji platform ngagaduhan sadaya data, anu hartosna langkung seueur hostname anu kedah dipertahankeun.
- Atomicity, konsistensi, isolasi, jeung kateguhan teu kapangaruhan.
- Ieu nyata leuwih affordable.
- Hiji platform ngagaduhan sadaya data, anu hartosna langkung seueur hostname anu kedah dipertahankeun.
- Saderhana pikeun ngatur, sareng gancang ngalereskeun masalah naon waé
- Sangkan leuwih gampang pikeun ngawangun pipa
kontra
- Nyetél tiasa nyandak sababaraha waktos.
- Éta ngora teuing sareng jauh teuing pikeun cocog salaku sistem panyimpen anu mapan.
Gudang Data Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
Gudang data gaduh sajarah panjang dina aplikasi kecerdasan perusahaan, ngalaporkeun, sareng analitik sareng mangrupikeun téknologi panyimpen data gedé anu munggaran.
Gudang data, di sisi anu sanésna, mahal sareng gaduh masalah pikeun nanganan data anu rupa-rupa sareng henteu terstruktur, sapertos ngalirkeun data. Pikeun pembelajaran mesin sareng beban kerja élmu data, danau data dikembangkeun pikeun ngatur data atah dina rupa-rupa bentuk dina panyimpenan anu hargana.
Sanaos danau data efektif sareng data anu henteu terstruktur, aranjeunna henteu gaduh kamampuan transaksi ACID tina gudang data, janten nangtang pikeun ngajamin konsistensi sareng kaandalan data.
Arsitéktur panyimpen data pang anyarna, anu katelah "data lakehouse," ngagabungkeun katergantungan sareng konsistensi gudang data sareng kamampuan sareng adaptasi danau data.
kacindekan
Kasimpulanana, ngawangun danau data ti mimiti tiasa sesah. Salaku tambahan, anjeun pasti bakal ngagunakeun platform anu dirancang pikeun ngaktifkeun arsitéktur lakehouse data kabuka.
Ku alatan éta, ati-ati pikeun nalungtik seueur fitur sareng palaksanaan unggal platform sateuacan ngagaleuh. Perusahaan milarian solusi data anu dewasa sareng terstruktur kalayan fokus kana intelegensi bisnis sareng kasus panggunaan analitik data tiasa mertimbangkeun gudang data.
Nanging, perusahaan anu milari solusi data gedé anu scalable, terjangkau pikeun beban kerja pikeun élmu data sareng diajar mesin dina data anu henteu terstruktur kedah mertimbangkeun danau data.
Pertimbangkeun yén bisnis anjeun peryogi langkung seueur data tibatan anu tiasa disayogikeun ku gudang data sareng téknologi data lake, atanapi yén anjeun milarian solusi pikeun ngahijikeun analitik canggih sareng operasi pembelajaran mesin dina data anjeun. A data lakehouse mangrupakeun pilihan wijaksana dina situasi.
Leave a Reply