İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Şirketler, önemli iş kararlarını bildirmek, ürün tekliflerini geliştirmek ve daha iyi müşteri hizmeti sağlamak için giderek daha fazla güvendikleri için her zamankinden daha fazla veri yakalıyor.
Üstel bir oranda oluşturulan veri miktarı ile bulut, veri işleme ve analitik için ölçeklenebilirlik, güvenilirlik ve kullanılabilirlik dahil olmak üzere çeşitli avantajlar sunar.
Bulut ekosisteminde, veri işleme ve analitik için çeşitli araçlar ve teknolojiler de bulunmaktadır. En sık kullanılan iki tür büyük veri depolama yapısı, veri ambarları ve veri gölleridir.
Modeli ve verileri hala alakalıyken sorgulayamayacağınız için bir veri gölü kullanmak daha az çekici olsa da, akış veri depolaması için bir veri ambarı kullanmak israftır.
Wne tür bir bulut mimarisi seçiyoruz?
Veri göl evi için daha yeni kavramları düşünmeli miyiz, yoksa ambarın kısıtlamalarıyla mı yoksa gölün kısıtlamalarıyla mı yetinmeliyiz?
“Veri göl evi” adı verilen yeni bir veri depolama mimarisi, veri göllerinin uyarlanabilirliğini veri ambarlarının veri yönetimi ile birleştirir.
Çeşitli büyük veri depolama yöntemlerini anlamak, iş zekası (BI), veri analitiği ve veri analitiği için güvenilir bir veri depolama hattı oluşturmak için çok önemlidir. makine öğrenme (ML) iş yükleri, şirketinizin taleplerine bağlı olarak.
Bu yazıda Data Warehouse, Data Lake ve Data Lakehouse'a faydaları, sınırlamaları, artıları ve eksileri ile yakından bakacağız. Hadi başlayalım.
Veri Ambarı Nedir?
Veri ambarı, bir kuruluş tarafından birçok kaynaktan gelen muazzam miktarda veriyi tutmak için kullanılan merkezi bir veri havuzudur. Bir veri ambarı, bir kuruluşun tek “veri gerçeği” kaynağı olarak hareket eder ve raporlama ve iş analitiği için esastır.
Tipik olarak veri ambarları, geçmiş verileri depolamak için uygulama, iş ve işlem verileri gibi çeşitli kaynaklardan gelen ilişkisel veri kümelerini birleştirir. Veri, depolama sistemine yüklenmeden önce, tek bir veri doğruluğu kaynağı olarak kullanılabilmesi için veri ambarlarında dönüştürülür ve temizlenir.
İşletmeler, şirketin tüm alanlarından iş içgörülerini hızlı bir şekilde sunma kapasiteleri nedeniyle veri ambarlarına yatırım yapar. BI araçlarının, SQL istemcilerinin ve diğer daha az karmaşık (yani, veri bilimi olmayan) analitik çözümlerinin kullanımıyla, iş analistleri, veri mühendisleri ve karar vericiler veri ambarlarından verilere erişebilir.
Sürekli artan veri hacmine sahip bir ambarı korumak pahalıdır ve bir veri ambarı ham veya yapılandırılmamış verileri işleyemez. Ayrıca, makine öğrenimi veya tahmine dayalı modelleme gibi karmaşık veri analizi teknikleri için ideal bir seçenek değildir.
Bu nedenle bir veri ambarı, daha hızlı sorgu yanıtları ve daha yüksek kalitede veriler sağlar. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Veri ambarı ve Snowflake, veri ambarları için kullanılabilen bulut hizmetleridir.
Veri Ambarı'nın Faydaları
- İş zekası ve veri analitiği iş yüklerinin verimliliğini ve hızını artırma: Veri ambarları, veri hazırlama ve analiz için gereken süreyi kısaltır. Veri ambarından alınan veriler güvenilir ve tutarlı olduğu için veri analitiği ve iş zekası araçlarına kolayca bağlanabilirler. Ek olarak, veri ambarları veri toplama için gereken zamandan tasarruf sağlar ve ekiplere raporlar, gösterge tabloları ve diğer analitik gereksinimleri için verileri kullanma yeteneği sağlar.
- Verilerin tutarlılığını, kalitesini ve standardizasyonunu artırmak: Kuruluşlar, kullanıcı, satış ve işlem verileri dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri toplar. Firma, iş gereksinimleri için verilere güvenebilir, çünkü veri ambarı, kurumsal verileri tek bir veri gerçeği kaynağı olarak hareket edebilen tek tip, standart bir formatta derler.
- Genel olarak karar vermeyi geliştirmek: Veri ambarı, hem yeni hem de eski veriler için merkezi bir mağaza sunarak daha iyi karar vermeyi kolaylaştırır. Karar vericiler, kesin öngörüler için veri ambarlarında verileri işleyerek riskleri değerlendirebilir, müşteri isteklerini anlayabilir ve mal ve hizmetleri geliştirebilir.
- Daha iyi iş zekası sağlama: Veri ambarı, sıklıkla rutin olarak doğal olarak toplanan büyük miktarda ham veri ile içgörü sağlayan küratörlü veriler arasındaki boşluğu kapatır. Bir kuruluşun veri depolaması için temel görevi görürler, verileriyle ilgili karmaşık soruları yanıtlamasını ve yanıtları savunulabilir iş kararları vermek için kullanmasını sağlar.
Veri Ambarı Sınırlamaları
- Veri esnekliği eksikliği: Veri ambarları yapılandırılmış verileri işlemede üstün olsa da, günlük analizi, akış ve sosyal medya verileri gibi yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri biçimleri onlar için zor olabilir. Bu, makine öğrenimini içeren kullanım durumları için veri ambarları önermeyi ve yapay zeka zor.
- Kurulumu ve bakımı maliyetli: Veri ambarlarının kurulumu ve bakımı pahalı olabilir. Ayrıca, veri ambarı genellikle statik değildir; yaşlanır ve pahalı olan sık bakım gerektirir.
Artılar
- Verilerin bulunması, alınması ve sorgulanması kolaydır.
- Veriler zaten temiz olduğu sürece SQL veri hazırlığı basittir.
Eksiler
- Yalnızca bir analitik satıcısı kullanmak zorunda kalırsınız.
- Yapılandırılmamış veya akan verileri analiz etmek ve depolamak oldukça maliyetlidir.
Veri Gölü nedir?
Her tür veri, veri gölleri tarafından vaat edilir ve mümkün kılınır. Verilerin erişilebilir bir şekilde merkezi olarak konumlandırılması ve okunabilir olması faydalıdır.
Veri gölü, büyük hacimli organize ve yapılandırılmamış verilerin işlenmemiş, değiştirilmemiş ve biçimlendirilmemiş formlarında tutulduğu merkezi, son derece uyarlanabilir bir depolama alanıdır.
Veri gölü, daha önce "temizlenmiş" ilişkisel verileri kaydeden veri ambarlarının aksine, verileri depolamak için işlenmemiş durumda depolanan düz bir mimari ve nesneler kullanır.
Veri gölleri, bu formattaki verileri işlemekte zorluk çeken veri ambarlarının aksine, uyarlanabilir, güvenilir ve uygun maliyetlidir ve kuruluşların yapılandırılmamış verilerden gelişmiş içgörü elde etmesine olanak tanır.
Veri göllerinde, veri toplama sırasında oluşturulan şema veya verilere sahip olmak yerine veriler analitik amaçlar için çıkarılır, yüklenir ve dönüştürülür (ELT).
IoT cihazlarından birçok veri türü için teknolojilerin kullanılması, sosyal medyave veri akışı, veri gölleri, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik sağlar.
Ek olarak, ham verileri işleyebilen bir veri bilimcisi veri gölünü kullanabilir. Öte yandan bir veri ambarı, işletmelerin kullanımı daha kolaydır. Kullanıcı profili oluşturmak için mükemmeldir, tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi ve diğer görevler.
Veri gölleri, veri ambarları ile ilgili çeşitli sorunları ele alsa da, veri kalitesi düşüktür ve sorgulama hızları yetersizdir. Ek olarak, iş kullanıcılarının SQL sorguları yürütmesi için ekstra araçlar gerekir. Kötü yapılandırılmış bir veri gölü, veri durgunluğuyla ilgili bir sorunla karşılaşabilir.
Veri Gölünün Faydaları
- Çok çeşitli makine öğrenimi ve veri bilimi uygulama durumları için destek Veriler açık, ham bir şekilde tutulduğundan, veri göllerindeki verileri işlemek için farklı bir makine ve derin öğrenme algoritmaları kullanmak daha kolaydır.
- Veri göllerinin önceden ayarlanmış bir şemaya gerek duymadan herhangi bir formatta veya ortamda veri depolamanıza izin veren çok yönlülüğü büyük bir avantajdır. Gelecekteki veri kullanım durumları desteklenebilir ve veriler orijinal durumunda bırakılırsa daha fazla veri analiz edilebilir.
- Her iki veri türünü de çeşitli bağlamlarda saklamak zorunda kalmamak için, veri gölleri hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri içerebilir. Çeşitli türdeki kurumsal verilerin depolanması için tek bir konum sunarlar.
- Geleneksel veri ambarları ile karşılaştırıldığında, veri gölleri daha ucuzdur, çünkü genellikle depolanan gigabayt başına daha düşük bir maliyete yönelik olan nesne depolama gibi pahalı olmayan ticari donanımlarda tutulacak şekilde inşa edilirler.
Veri Gölü Sınırlamaları
- Veri analitiği ve iş zekası kullanım durumları düşük puan alır: Yeterince korunmazlarsa veri gölleri organize olmayabilir, bu da onları iş zekası ve analitik araçlarına bağlamayı zorlaştırır. Ek olarak, raporlama ve analitik kullanım durumları için gerektiğinde, tutarlı veri yapıları ve ACID (atomiklik, tutarlılık, yalıtım ve dayanıklılık) işlem desteği, optimal olmayan sorgu performansına yol açabilir.
- Veri göllerinin tutarsızlığı, veri güvenilirliğini ve güvenliğini sağlamayı imkansız hale getirir ve bu da her ikisinin de olmamasına neden olur. Veri gölleri herhangi bir veri formunu işleyebildiğinden, hassas veri türlerini karşılamak için uygun veri güvenliği ve yönetişim standartlarını geliştirmek zor olabilir.
Artılar
- Her tür veri için uygun maliyetli çözümler.
- Hem organize hem de yarı yapılandırılmış verileri işleyebilir.
- Karmaşık veri işleme ve akış için idealdir.
Eksiler
- İnşa edilecek sofistike bir boru hattına ihtiyacı var.
- Verilerin sorgulanabilir hale gelmesi için biraz zaman verin.
- Veri güvenilirliğini ve kalitesini garanti etmek zaman alır.
Veri Gölü Evi nedir?
“Veri göl evi” adı verilen yeni bir büyük veri depolama mimarisi, veri göllerinin ve veri ambarlarının en büyük yönlerini birleştirir. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış tüm verileriniz, bir veri göl evi sayesinde mümkün olan en iyi makine öğrenimi, iş zekası ve akış yetenekleriyle tek bir yerde saklanabilir.
Her türden veri gölleri, genellikle veri göl evleri için başlangıç noktasıdır; bundan sonra veriler Delta Lake formatına (veri göllerine güvenilirlik getiren açık kaynaklı bir depolama katmanı) dönüştürülür.
Delta göllerine sahip veri gölleri, geleneksel veri ambarlarından ACID işlem prosedürlerine olanak tanır. Özünde, göl evi sistemi, veri göllerine çok benzer şekilde, büyük miktarda veriyi orijinal biçimlerinde tutmak için ucuz depolama kullanır.
Meta veri katmanının mağazanın üstüne eklenmesi de veri yapısı sağlar ve veri ambarlarında bulunanlar gibi veri yönetimi araçlarını güçlendirir.
Bu, birçok ekibin veri bilimi, makine öğrenimi ve iş zekası gibi çeşitli girişimler için tek bir sistem üzerinden tüm şirket verilerine erişmesini mümkün kılar.
Data Lakehouse'un Faydaları
- Daha geniş bir iş yükü yelpazesi için destek: Gelişmiş analizleri kolaylaştırmak için veri göl evleri, kullanıcılara en popüler iş zekası araçlarından bazılarına (Tableau, PowerBI) doğrudan erişim sağlar. Ek olarak, veri göl evleri API'ler ve Python/R gibi makine öğrenimi çerçeveleri ile birlikte açık veri formatları (Parquet gibi) kullandığından, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri verileri kolayca kullanabilir.
- Maliyet etkinliği: Veri göl evleri, veri göllerinin uygun maliyetli depolama özelliklerini uygulamak için ucuz nesne depolama çözümleri kullanır. Veri göl evleri, tek bir çözüm sunarak, çeşitli veri depolama sistemlerinin yönetimiyle ilgili harcamaları ve zamanı da ortadan kaldırır.
- Veri göl evi tasarımı, şema ve veri bütünlüğü sağlayarak etkin veri güvenliği ve yönetişim sistemleri oluşturmayı kolaylaştırır. Kolaylığı veri sürümü oluşturma, yönetim ve güvenlik.
- Veri göl evleri, tüm şirket veri taleplerini karşılayabilen ve veri tekrarını azaltan tek, çok amaçlı bir veri depolama platformu sunar. İşletmelerin çoğu, hem veri ambarının hem de veri gölünün faydaları nedeniyle hibrit bir çözüm seçiyor. Bu strateji, bu arada, maliyetli veri çoğaltma ile sonuçlanabilir.
- Açık formatların desteği. Açık biçimler, birçok yazılım uygulaması tarafından kullanılabilen ve özellikleri kamuya açık olan dosya türleridir. Raporlara göre, Lakehouse'lar verileri Apache Parquet ve ORC (Optimize Row Columnar) gibi yaygın dosya formatlarında depolayabiliyor.
Data Lakehouse'un Sınırlamaları
Bir data lakehouse'un en büyük dezavantajı, hala genç ve gelişen bir teknoloji olmasıdır. Sonuç olarak taahhütlerini yerine getirip getiremeyeceği belirsiz. Veri göl evlerinin yerleşik büyük veri depolama sistemleriyle rekabet edebilmesi yıllar alabilir.
Bununla birlikte, modern inovasyonun meydana gelme hızı göz önüne alındığında, farklı bir veri depolama sisteminin nihayetinde onun yerini alıp almayacağını söylemek zor.
Artılar
- Tek bir platformda tüm veriler bulunur, bu da bakımı yapılacak daha az ana bilgisayar adı olduğu anlamına gelir.
- Atomiklik, tutarlılık, izolasyon ve tokluk etkilenmez.
- Önemli ölçüde daha uygun fiyatlı.
- Tek bir platformda tüm veriler bulunur, bu da bakımı yapılacak daha az ana bilgisayar adı olduğu anlamına gelir.
- Yönetimi basit ve herhangi bir sorunu çözmek için hızlı
- Bir boru hattı inşa etmeyi kolaylaştırın
Eksiler
- Kurulum biraz zaman alabilir.
- Yerleşik bir depolama sistemi olarak nitelendirilmek için çok genç ve çok uzak.
Veri Ambarı ve Veri Gölü Karşılaştırması Veri Gölü Evi Karşılaştırması
Veri ambarı kurumsal zeka, raporlama ve analitik uygulamalarında uzun bir geçmişe sahiptir ve ilk büyük veri depolama teknolojisidir.
Öte yandan veri ambarları pahalıdır ve akış verileri gibi çeşitli ve yapılandırılmamış verileri işlemede sorun yaşar. Makine öğrenimi ve veri bilimi iş yükleri için, uygun maliyetli depolamada çeşitli biçimlerde ham verileri yönetmek için veri gölleri geliştirildi.
Veri gölleri yapılandırılmamış verilerde etkili olsalar da, veri ambarlarının ACID işlem yeteneklerinden yoksundurlar ve bu da veri tutarlılığı ve güvenilirliğini garanti etmeyi zorlaştırır.
"Veri göl evi" olarak bilinen en yeni veri depolama mimarisi, veri ambarlarının güvenilirliğini ve tutarlılığını, veri göllerinin satın alınabilirliği ve uyarlanabilirliği ile birleştirir.
Sonuç
Sonuç olarak, sıfırdan bir veri göl evi inşa etmek zor olabilir. Ayrıca, neredeyse kesinlikle açık veri göl evi mimarisini etkinleştirmek için tasarlanmış bir platform kullanacaksınız.
Bu nedenle, satın almadan önce her platformun birçok özelliğini ve uygulamasını araştırmak için dikkatli olun. İş zekası ve veri analitiği kullanım örneklerine odaklanan olgun, yapılandırılmış bir veri çözümü arayan şirketler, bir veri ambarını düşünebilir.
Ancak, yapılandırılmamış veriler üzerinde veri bilimi ve makine öğrenimi için iş yüklerini güçlendirmek için ölçeklenebilir, uygun maliyetli bir büyük veri çözümü arayan işletmeler, veri göllerini göz önünde bulundurmalıdır.
İşletmenizin veri ambarı ve veri gölü teknolojilerinin sağlayabileceğinden daha fazla veriye ihtiyacı olduğunu veya verilerinize karmaşık analitik ve makine öğrenimi işlemlerini entegre etmek için bir çözüm aradığınızı düşünün. A veri paylaşımı durumda mantıklı bir seçenektir.
Yorum bırak