Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Makampuni yananasa data zaidi kuliko hapo awali huku yanapozidi kuitegemea ili kufahamisha maamuzi muhimu ya biashara, kuboresha utoaji wa bidhaa na kutoa huduma bora kwa wateja.
Kwa wingi wa data inaundwa kwa kasi kubwa, wingu hutoa manufaa kadhaa kwa uchakataji na uchanganuzi wa data, ikiwa ni pamoja na kubadilika, kutegemewa na upatikanaji.
Katika mfumo ikolojia wa wingu, pia kuna zana na teknolojia kadhaa za usindikaji na uchanganuzi wa data. Aina mbili za miundo mikubwa ya kuhifadhi data ambayo hutumiwa mara kwa mara ni maghala ya data na maziwa ya data.
Ingawa kutumia ziwa la data hakuvutii sana kwani huwezi kuuliza modeli na data wakati bado ni muhimu, kuajiri ghala la data kwa uhifadhi wa data ni kupoteza.
Wni aina gani ya usanifu wa wingu tunayochagua?
Je, tunapaswa kuzingatia dhana mpya zaidi za hifadhi ya data, au tutosheke na vikwazo vya ghala au vikwazo vya ziwa?
Usanifu wa riwaya ya kuhifadhi data inayoitwa "data lakehouse" inachanganya utohofu wa maziwa ya data na usimamizi wa data wa maghala ya data.
Kuelewa mbinu mbalimbali za kuhifadhi data kubwa ni muhimu kwa ajili ya kujenga bomba la kuaminika la kuhifadhi data kwa ajili ya akili ya biashara (BI), uchanganuzi wa data na mashine kujifunza (ML) mzigo wa kazi, kulingana na mahitaji ya kampuni yako.
Katika chapisho hili, tutaangalia kwa karibu Ghala la Data, Ziwa la Data, na Data Lakehouse, pamoja na manufaa, mapungufu pamoja na faida na hasara zake. Hebu tuanze.
Ghala la Data ni nini?
Ghala la data ni hifadhi kuu ya data inayotumiwa na shirika kushikilia idadi kubwa ya data kutoka kwa vyanzo vingi. Ghala la data hufanya kazi kama chanzo kimoja cha shirika cha "ukweli wa data" na ni muhimu kwa kuripoti na uchanganuzi wa biashara.
Kwa kawaida, maghala ya data huchanganya seti za data zinazohusiana kutoka vyanzo kadhaa, kama vile programu, biashara na data ya muamala, ili kuhifadhi data ya kihistoria. Kabla ya kupakiwa kwenye mfumo wa kuhifadhi, data hubadilishwa na kusafishwa katika maghala ya data ili iweze kutumika kama chanzo kimoja cha ukweli wa data.
Kwa sababu ya uwezo wao wa kutoa maarifa ya biashara kwa haraka kutoka maeneo yote ya kampuni, biashara huwekeza katika maghala ya data. Kwa kutumia zana za BI, wateja wa SQL, na masuluhisho mengine ya uchanganuzi yasiyo ya kisasa zaidi (yaani, yasiyo ya data ya sayansi), wachambuzi wa biashara, wahandisi wa data na watoa maamuzi wanaweza kufikia data kutoka kwa maghala ya data.
Ni ghali kudumisha ghala na kiasi cha data kinachoongezeka kila mara, na ghala la data haliwezi kushughulikia data mbichi au isiyo na muundo. Zaidi ya hayo, si chaguo bora kwa mbinu za kisasa za uchanganuzi wa data kama vile kujifunza kwa mashine au uundaji wa ubashiri.
Kwa hivyo, ghala la data hutoa majibu ya haraka ya hoja na data ya ubora wa juu. Google Big Query, Amazon Redshift, ghala la Data la Azure SQL, na Snowflake ni huduma za wingu ambazo zinapatikana kwa maghala ya data.
Faida za Ghala la Data
- Kuongeza ufanisi na kasi ya akili ya biashara na uchambuzi wa data mzigo wa kazi: Maghala ya data hufupisha muda unaohitajika kwa ajili ya utayarishaji na uchambuzi wa data. Wanaweza kuunganishwa kwa urahisi na uchanganuzi wa data na zana za kijasusi za biashara kwa kuwa data kutoka ghala la data ni ya kuaminika na thabiti. Zaidi ya hayo, maghala ya data huokoa muda unaohitajika wa kukusanya data na kuzipa timu uwezo wa kutumia data kwa ripoti, dashibodi na mahitaji mengine ya uchanganuzi.
- Kuongeza uthabiti, ubora, na kusawazisha data: Mashirika hukusanya data kutoka vyanzo mbalimbali, ikiwa ni pamoja na data ya watumiaji, mauzo na shughuli. Kampuni inaweza kuamini data kwa mahitaji ya biashara kwa sababu kuhifadhi data hukusanya data ya shirika katika muundo sanifu, uliosanifiwa ambao unaweza kutumika kama chanzo kimoja cha ukweli wa data.
- Kuimarisha maamuzi kwa ujumla: Uhifadhi wa data hurahisisha ufanyaji maamuzi bora kwa kutoa duka kuu kwa data ya hivi majuzi na ya zamani. Kwa kuchakata data katika maghala ya data kwa maarifa sahihi, watoa maamuzi wanaweza kutathmini hatari, kuelewa matakwa ya mteja na kuimarisha bidhaa na huduma.
- Kutoa akili bora ya biashara: Uhifadhi wa data huziba pengo kati ya data kubwa ghafi, ambayo hukusanywa mara kwa mara kama jambo la kawaida, na data iliyoratibiwa ambayo hutoa maarifa. Zinatumika kama msingi wa uhifadhi wa data wa shirika, na kuliwezesha kujibu maswali magumu kuhusu data yake na kutumia majibu kufanya maamuzi ya biashara yanayotetemeka.
Mapungufu ya Ghala la Data
- Ukosefu wa kubadilika kwa data: Ingawa maghala ya data hufaulu katika kushughulikia data iliyopangwa, miundo ya data iliyopangwa nusu au isiyo na muundo kama vile uchanganuzi wa kumbukumbu, utiririshaji na data ya mitandao ya kijamii inaweza kuwa changamoto kwao. Hii inafanya kupendekeza maghala ya data kwa kesi za matumizi zinazohusisha kujifunza kwa mashine na bandia akili ngumu.
- Gharama ya kufunga na kudumisha: Ghala za data zinaweza kuwa ghali kusakinisha na kutunza. Zaidi ya hayo, ghala la data mara nyingi sio tuli; inazeeka na inahitaji utunzaji wa mara kwa mara, ambayo ni ghali.
faida
- Data ni rahisi kupata, kupata na kuuliza.
- Maadamu data tayari ni safi, utayarishaji wa data wa SQL ni rahisi.
Africa
- Unalazimika kutumia muuzaji mmoja tu wa uchanganuzi.
- Kuchambua na kuhifadhi data isiyo na muundo au mtiririko ni gharama kubwa.
Data Lake ni nini?
Kila aina ya data imeahidiwa na kufanywa iwezekanavyo na maziwa ya data. Ni vyema kuwa na data kwa njia inayofikika iliyo katikati na inapatikana kwa usomaji.
Ziwa la data ni nafasi ya kati, inayoweza kubadilika sana ya kuhifadhi ambapo kiasi kikubwa cha data iliyopangwa na isiyo na muundo hutunzwa katika hali zisizochakatwa, zisizobadilishwa, na ambazo hazijapangiliwa.
Ziwa la data huajiri usanifu bapa na vitu vilivyohifadhiwa katika hali ambayo haijachakatwa ili kuhifadhi data, tofauti na maghala ya data, ambayo huhifadhi data ya uhusiano ambayo hapo awali "imesafishwa."
Maziwa ya data, kinyume na maghala ya data, ambayo yana ugumu wa kushughulikia data katika umbizo hili, yanaweza kubadilika, kutegemewa, na ya bei nafuu na huruhusu makampuni kupata maarifa yaliyoimarishwa kutoka kwa data isiyo na muundo.
Katika maziwa ya data, data inatolewa, kupakiwa, na kubadilishwa (ELT) kwa madhumuni ya uchanganuzi badala ya kuwa na taratibu au data iliyoanzishwa wakati wa kukusanya data.
Kutumia teknolojia za aina nyingi za data kutoka kwa vifaa vya IoT, kijamii vyombo vya habari, na utiririshaji wa data, maziwa ya data huwezesha kujifunza kwa mashine na uchanganuzi wa ubashiri.
Zaidi ya hayo, mwanasayansi wa data anayeweza kuchakata data mbichi anaweza kutumia ziwa la data. Ghala la data, kwa upande mwingine, ni rahisi kwa biashara kutumia. Ni kamili kwa wasifu wa mtumiaji, analytics predictive, kujifunza kwa mashine, na kazi zingine.
Ingawa maziwa ya data hushughulikia masuala kadhaa na ghala za data, ubora wao wa data ni duni na kasi ya hoja yao haitoshi. Zaidi ya hayo, inachukua zana za ziada kwa watumiaji wa biashara kufanya maswali ya SQL. Ziwa la data ambalo lina muundo duni linaweza kukumbwa na tatizo la kukwama kwa data.
Faida za Ziwa la Data
- Usaidizi wa aina mbalimbali za ujifunzaji wa mashine na kesi za matumizi ya sayansi ya data Ni rahisi zaidi kutumia mashine tofauti na algoriti za kujifunza kwa kina kushughulikia data katika maziwa ya data kwa kuwa data huwekwa kwa njia ya wazi, ghafi.
- Utangamano wa maziwa ya data, ambayo hukuruhusu kuhifadhi data katika umbizo au midia yoyote bila hitaji la schema iliyowekwa awali, ni faida kubwa. Kesi za matumizi ya data ya siku zijazo zinaweza kutumika, na data zaidi inaweza kuchanganuliwa ikiwa data itaachwa katika hali yake ya asili.
- Ili kuepuka kuhifadhi aina zote mbili za data katika miktadha mbalimbali, maziwa ya data yanaweza kuwa na data iliyopangwa na isiyo na muundo. Kwa uhifadhi wa aina mbalimbali za data ya shirika, hutoa eneo moja.
- Ikilinganishwa na maghala ya kitamaduni ya data, maziwa ya data hayana gharama ya chini kwa sababu yamejengwa ili kuwekwa kwenye maunzi ya bidhaa za bei nafuu, kama vile uhifadhi wa vitu, ambao mara nyingi hulengwa kwa gharama ya chini kwa kila gigabaiti iliyohifadhiwa.
Mapungufu ya Ziwa la Data
- Uchanganuzi wa data na kesi za utumiaji wa akili ya biashara huleta matokeo duni: Maziwa ya data yanaweza kutokuwa na mpangilio ikiwa hayatatunzwa vya kutosha, ambayo inafanya kuwa vigumu kuyaunganisha na zana za akili za biashara na uchanganuzi. Zaidi ya hayo, inapohitajika kuripoti na uchanganuzi kesi za matumizi, ukosefu wa thabiti miundo ya data na ACID (atomiksi, uthabiti, kutengwa, na uimara) usaidizi wa shughuli unaweza kusababisha utendakazi wa hoja usiofaa zaidi.
- Utofauti wa maziwa ya data hufanya isiwezekane kutekeleza utegemezi wa data na usalama, ambayo husababisha ukosefu wa zote mbili. Huenda ikawa vigumu kukuza viwango vinavyofaa vya usalama wa data na utawala ili kukidhi aina nyeti za data, kwa kuwa maziwa ya data yanaweza kushughulikia aina yoyote ya data.
faida
- Suluhu ambazo ni nafuu kwa kila aina ya data.
- Inaweza kushughulikia data ambayo imepangwa na nusu muundo.
- Inafaa kwa usindikaji na utiririshaji wa data ngumu.
Africa
- Inahitaji bomba la kisasa kujengwa.
- Ipe data muda fulani ili iweze kuhojiwa.
- Inachukua muda kuhakikisha utegemezi na ubora wa data.
Data Lakehouse ni nini?
Usanifu wa riwaya kubwa wa kuhifadhi data unaoitwa "data lakehouse" unachanganya vipengele vikubwa zaidi vya maziwa ya data na maghala ya data. Data yako yote, iwe imeundwa, iliyo na muundo nusu, au haijaundwa, inaweza kuhifadhiwa katika eneo moja kwa kujifunza kwa mashine, akili ya biashara, na uwezo wa kutiririsha bora zaidi kutokana na hifadhi ya data.
Maziwa ya data ya kila aina mara nyingi ni mahali pa kuanzia kwa hifadhi za data; baada ya hapo, data inabadilishwa kuwa muundo wa Delta Lake (safu ya hifadhi ya chanzo-wazi ambayo huleta uaminifu kwa maziwa ya data).
Maziwa ya data yenye maziwa ya delta huwezesha taratibu za shughuli za ACID kutoka kwa ghala za data za kawaida. Kimsingi, mfumo wa ziwa hutumia hifadhi ya gharama nafuu ili kudumisha kiasi kikubwa cha data katika aina zao asili, kama vile maziwa ya data.
Kuongeza safu ya metadata juu ya duka pia kunatoa muundo wa data na kuwezesha zana za usimamizi wa data kama zile zinazopatikana katika maghala ya data.
Hili huwezesha timu nyingi kufikia data yote ya kampuni kupitia mfumo mmoja kwa ajili ya mipango mbalimbali, kama vile sayansi ya data, kujifunza kwa mashine na akili ya biashara.
Faida za Data Lakehouse
- Usaidizi kwa anuwai kubwa ya kazi: Ili kuwezesha uchanganuzi wa hali ya juu, hifadhi za data huwapa watumiaji ufikiaji wa moja kwa moja kwa baadhi ya zana maarufu za kijasusi za biashara (Tableau, PowerBI). Zaidi ya hayo, wanasayansi wa data na wahandisi wa kujifunza mashine wanaweza kutumia data kwa urahisi kwa kuwa hifadhi za data huajiri miundo ya data huria (kama vile Parquet) pamoja na API na mifumo ya kujifunza mashine, kama vile Python/R.
- Ufanisi wa gharama: Hifadhi za data hutumia suluhu za kuhifadhi vitu kwa bei nafuu ili kutekeleza sifa za hifadhi za data za gharama nafuu. Kwa kutoa suluhisho moja, hifadhi za data pia huondoa gharama na wakati unaohusishwa na kusimamia mifumo mbalimbali ya kuhifadhi data.
- Muundo wa ziwa la data huhakikisha utaratibu na uadilifu wa data, na kuifanya iwe rahisi zaidi kujenga mifumo bora ya usalama na usimamizi wa data. Urahisi wa utayarishaji wa data, utawala na usalama.
- Hifadhi za data hutoa jukwaa moja la kuhifadhi data lenye madhumuni mengi ambalo linaweza kukidhi mahitaji yote ya data ya kampuni, ambayo hupunguza kurudiwa kwa data. Biashara nyingi huchagua suluhisho la mseto kutokana na manufaa ya ghala la data na ziwa la data. Mkakati huu, wakati huo huo, unaweza kusababisha gharama kubwa ya kurudia data.
- Usaidizi wa fomati zilizo wazi. Miundo iliyofunguliwa ni aina za faili zinazoweza kutumiwa na programu nyingi za programu na ambazo vipimo vyake vinapatikana kwa umma. Kulingana na ripoti, Lakehouses zina uwezo wa kuhifadhi data katika fomati za faili za kawaida kama vile Apache Parquet na ORC (Optimized Row Columnar).
Mapungufu ya Data Lakehouse
Kikwazo kikubwa cha ziwa la data ni kwamba bado ni teknolojia changa na inayoendelea. Haina uhakika kama itatimiza ahadi zake kama matokeo. Kabla ya hifadhi za data kushindana na mifumo mikubwa ya kuhifadhi data, inaweza kuchukua miaka.
Hata hivyo, kutokana na kasi ambayo uvumbuzi wa kisasa unatokea, ni vigumu kusema ikiwa mfumo tofauti wa kuhifadhi data hautaubadilisha.
faida
- Jukwaa moja lina data zote, ambayo inamaanisha kuwa kuna majina machache ya wapangishaji wa kudumisha.
- Atomiki, uthabiti, kutengwa, na ugumu hauathiriwi.
- Kwa kiasi kikubwa ni nafuu zaidi.
- Jukwaa moja lina data zote, ambayo inamaanisha kuwa kuna majina machache ya wapangishaji wa kudumisha.
- Rahisi kusimamia, na haraka kutatua matatizo yoyote
- Ifanye iwe rahisi kutengeneza bomba
Africa
- Kuweka kunaweza kuchukua muda.
- Ni changa sana na kiko mbali sana kuweza kufuzu kama mfumo uliowekwa wa kuhifadhi.
Ghala la Data Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
Ghala la data lina historia ndefu katika programu za kijasusi za kampuni, kuripoti na uchanganuzi na ndiyo teknolojia ya kwanza ya kuhifadhi data kubwa.
Maghala ya data, kwa upande mwingine, ni ghali na yanatatizika kushughulikia data mbalimbali na zisizo na muundo, kama vile kutiririsha data. Kwa ajili ya ujifunzaji wa mashine na mzigo wa kazi wa sayansi ya data, maziwa ya data yaliundwa ili kudhibiti data ghafi katika aina mbalimbali za hifadhi ya bei nafuu.
Ingawa maziwa ya data yanafaa kwa data ambayo haijaundwa, yanakosa uwezo wa utendakazi wa ACID wa maghala ya data, na kuifanya kuwa changamoto kuhakikisha uthabiti wa data na kutegemewa.
Usanifu mpya kabisa wa uhifadhi wa data, unaojulikana kama "lakehouse ya data," unachanganya kutegemewa na uthabiti wa maghala ya data na uwezo wa kumudu na kubadilika kwa maziwa ya data.
Hitimisho
Kwa kumalizia, kujenga hifadhi ya data kutoka mwanzo inaweza kuwa vigumu. Zaidi ya hayo, hakika utakuwa unatumia jukwaa lililoundwa ili kuwezesha usanifu wazi wa ziwa.
Kwa hivyo, kuwa mwangalifu kuchunguza vipengele vingi na utekelezaji wa kila jukwaa kabla ya kufanya ununuzi. Kampuni zinazotafuta suluhu ya data iliyokomaa, iliyopangwa kwa kuzingatia akili ya biashara na kesi za utumiaji za uchanganuzi wa data zinaweza kuzingatia ghala la data.
Hata hivyo, makampuni ya biashara yanayotafuta suluhu kubwa la data inayoweza kupunguzwa na ya bei nafuu kwa mzigo wa kazi ya sayansi ya data na ujifunzaji wa mashine kwenye data isiyo na muundo zinapaswa kuzingatia maziwa ya data.
Zingatia kuwa biashara yako inahitaji data zaidi kuliko ghala la data na teknolojia ya ziwa inaweza kutoa, au kwamba unatafuta suluhu la kujumuisha uchanganuzi wa hali ya juu na uendeshaji wa mashine za kujifunza kwenye data yako. A hifadhi ya data ni chaguo la busara katika hali hiyo.
Acha Reply