公司正在捕獲比以往更多的數據,因為他們越來越依賴這些數據來為重要的業務決策提供信息、增強產品供應並提供更好的客戶服務。
隨著數據量以指數速度創建,雲為數據處理和分析提供了多種優勢,包括可擴展性、可靠性和可用性。
在雲生態系統中,還有多種用於數據處理和分析的工具和技術。 最常用的兩種大數據存儲結構是數據倉庫和數據湖。
儘管使用數據湖的吸引力較小,因為您無法在模型和數據仍然相關時查詢它,但使用數據倉庫進行流式數據存儲是一種浪費。
W我們選擇哪種類型的雲架構?
我們應該為數據湖庫考慮更新的概念,還是應該滿足於倉庫的限製或數據湖的限制?
一種稱為“數據湖庫”的新型數據存儲架構將數據湖的適應性與數據倉庫的數據管理相結合。
了解各種大數據存儲方法對於為商業智能 (BI)、數據分析和構建可靠的數據存儲管道至關重要 機器學習 (ML) 工作負載,具體取決於您公司的需求。
在這篇文章中,我們將仔細研究 Data Warehouse、Data Lake 和 Data Lakehouse,以及它們的優點、局限性以及優缺點。 讓我們開始。
什麼是數據倉庫?
數據倉庫是組織用來保存來自多個來源的大量數據的集中式數據存儲庫。 數據倉庫充當組織的“數據真相”的單一來源,對於報告和業務分析至關重要。
通常,數據倉庫結合來自多個來源的關係數據集,例如應用程序、業務和事務數據,以存儲歷史數據。 在加載到倉儲系統之前,數據會在數據倉庫中進行轉換和清理,以便將其用作數據真實性的單一來源。
由於能夠迅速提供來自公司所有領域的業務洞察力,企業投資於數據倉庫。 通過使用 BI 工具、SQL 客戶端和其他不太複雜(即非數據科學)的分析解決方案, 業務分析師、數據工程師和決策者可以訪問數據倉庫中的數據。
隨著數據量的不斷增加,維護倉庫的成本很高,而數據倉庫無法處理原始或非結構化數據。 此外,它不是機器學習或預測建模等複雜數據分析技術的理想選擇。
因此,數據倉庫提供更快的查詢響應和更高質量的數據。 Google Big Query、Amazon Redshift、Azure SQL 數據倉庫和 Snowflake 是可用於數據倉庫的雲服務。
數據倉庫的好處
- 提高商業智能和數據分析工作負載的效率和速度:數據倉庫縮短了數據準備和分析所需的時間。 他們可以輕鬆鏈接到數據分析和商業智能工具,因為來自數據倉庫的數據是可靠且一致的。 此外,數據倉庫節省了數據收集所需的時間,並為團隊提供了將數據用於報告、儀表板和其他分析要求的能力。
- 提高數據的一致性、質量和標準化:組織從各種來源收集數據,包括用戶、銷售和交易數據。 公司可以信任滿足業務需求的數據,因為數據倉庫將公司數據編譯成統一的標準化格式,可以作為數據真實的單一來源。
- 加強總體決策:數據倉庫通過為最近和舊數據提供集中存儲來促進更好的決策。 通過處理數據倉庫中的數據以獲得精確的洞察力,決策者可以評估風險、理解客戶需求並增強商品和服務。
- 提供更好的商業智能:數據倉庫彌合了海量原始數據與提供洞察力的精選數據之間的差距,這些數據經常被例行收集。 它們充當組織數據存儲的基礎,使其能夠回答有關其數據的複雜問題並利用這些響應做出合理的業務決策。
數據倉庫的局限性
- 缺乏數據靈活性:雖然數據倉庫擅長處理結構化數據,但半結構化和非結構化數據格式(如日誌分析、流媒體和社交媒體數據)對它們來說可能具有挑戰性。 這使得為涉及機器學習的用例推薦數據倉庫和 人工智能 難。
- 安裝和維護成本高:數據倉庫的安裝和維護成本可能很高。 此外,數據倉庫通常不是靜態的。 它老化並且需要經常維護,這很昂貴。
優點
- 數據易於查找、檢索和查詢。
- 只要數據已經乾淨,SQL 數據準備就很簡單了。
缺點
- 您被迫只使用一個分析供應商。
- 分析和存儲非結構化或流動數據的成本非常高。
什麼是數據湖?
數據湖承諾並實現了每種類型的數據。 以可訪問的方式將數據置於中心位置並可供讀取是有益的。
數據湖是一個集中的、適應性極強的存儲空間,其中大量有組織的和非結構化的數據以未處理、未更改和未格式化的形式保存。
數據湖採用扁平架構和以未處理狀態存儲的對象來存儲數據,而不是數據倉庫,後者保存以前“清理”過的關係數據。
與難以處理這種格式的數據的數據倉庫相比,數據湖具有適應性、可靠性和經濟性,使企業能夠從非結構化數據中獲得增強的洞察力。
在數據湖中,出於分析目的提取、加載和轉換 (ELT) 數據,而不是在數據收集時建立模式或數據。
利用物聯網設備的多種數據技術, 社會化媒體和流數據,數據湖支持機器學習和預測分析。
此外,可以處理原始數據的數據科學家可以使用數據湖。 另一方面,數據倉庫更易於企業使用。 它非常適合用戶分析, 預測分析、機器學習和其他任務。
雖然數據湖解決了數據倉庫的幾個問題,但它們的數據質量很差,查詢速度也不夠。 此外,業務用戶還需要額外的工具來執行 SQL 查詢。 結構不良的數據湖可能會遇到數據停滯問題。
數據湖的好處
- 支持廣泛的機器學習和數據科學應用案例由於數據以開放、原始的方式保存,因此使用不同的機器和深度學習算法來處理數據湖中的數據更加簡單。
- 數據湖的多功能性允許您以任何格式或媒體存儲數據,而無需預設模式,這是一個很大的優勢。 可以支持未來的數據用例,如果數據保持原始狀態,可以分析更多數據。
- 為了避免在各種上下文中存儲這兩種類型的數據,數據湖可以包含結構化和非結構化數據。 對於各種組織數據的存儲,它們提供了一個位置。
- 與傳統的數據倉庫相比,數據湖的成本更低,因為它們是為保存在廉價的商品硬件上而構建的,例如對象存儲,這通常旨在降低每 GB 存儲的成本。
數據湖的局限性
- 數據分析和商業智能用例得分很低:如果數據湖沒有得到充分維護,它們可能會變得雜亂無章,這使得將它們與商業智能和分析工具聯繫起來很困難。 此外,當需要報告和分析用例時,缺乏一致的 數據結構 和 ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)事務支持可能導致查詢性能欠佳。
- 數據湖的不一致使得無法強制執行數據的可靠性和安全性,從而導致兩者都缺乏。 由於數據湖可以處理任何數據形式,因此可能很難制定適當的數據安全和治理標準來滿足敏感數據類型的需求。
優點
- 適用於所有類型數據的解決方案。
- 能夠處理有組織和半結構化的數據。
- 非常適合複雜的數據處理和流式傳輸。
缺點
- 需要建立一個複雜的管道。
- 給數據一些時間來變得可查詢。
- 需要時間來保證數據的可靠性和質量。
什麼是數據湖屋?
一種稱為“數據湖庫”的新型大數據存儲架構結合了數據湖和數據倉庫的最大方面。 借助數據湖庫,您的所有數據(無論是結構化、半結構化還是非結構化)都可以存儲在一個具有最佳機器學習、商業智能和流式傳輸功能的位置。
各種數據湖通常是數據湖庫的起點; 之後,將數據轉換為 Delta Lake 格式(一種為數據湖帶來可靠性的開源存儲層)。
具有 delta 湖的數據湖支持傳統數據倉庫的 ACID 事務過程。 本質上,Lakehouse 系統使用廉價的存儲來維護原始形式的大量數據,就像數據湖一樣。
在商店頂部添加元數據層還可以提供數據結構並增強數據管理工具的能力,例如數據倉庫中的數據管理工具。
這使得許多團隊可以通過單個系統訪問所有公司數據,以實施各種計劃,例如數據科學、機器學習和商業智能。
數據湖屋的好處
- 支持更廣泛的工作負載:為了促進複雜的分析,數據湖庫讓用戶可以直接訪問一些最流行的商業智能工具(Tableau、PowerBI)。 此外,數據科學家和機器學習工程師可以輕鬆使用數據,因為數據湖庫採用開放數據格式(如 Parquet)以及 API 和機器學習框架,如 Python/R。
- 成本效益:數據湖庫採用廉價的對象存儲解決方案來實現數據湖的成本效益存儲特性。 通過提供單一解決方案,數據湖庫還消除了與管理各種數據存儲系統相關的費用和時間。
- 數據湖屋設計可確保架構和數據完整性,從而更輕鬆地構建有效的數據安全和治理系統。 易於 數據版本控制、治理和安全性。
- 數據湖庫提供了一個單一的、多用途的數據存儲平台,可以滿足所有公司數據需求,從而減少數據重複。 由於數據倉庫和數據湖的優勢,大多數企業選擇混合解決方案。 與此同時,這種策略可能會導致代價高昂的數據複製。
- 對開放格式的支持。 開放格式是許多軟件應用程序可以使用的文件類型,其規範是公開的。 據報導,Lakehouses 能夠以常見的文件格式存儲數據,如 Apache Parquet 和 ORC(優化行列式)。
Data Lakehouse 的局限性
數據湖庫最大的缺點是它仍然是一項年輕且正在發展的技術。 不確定它是否會因此履行其承諾。 在數據湖庫可以與已建立的大數據存儲系統競爭之前,可能需要數年時間。
然而,考慮到現代創新的速度,很難說不同的數據存儲系統是否最終不會取代它。
優點
- 一個平台擁有所有數據,這意味著需要維護的主機名更少。
- 原子性、一致性、隔離性和韌性不受影響。
- 它的價格要便宜得多。
- 一個平台擁有所有數據,這意味著需要維護的主機名更少。
- 易於管理,可快速解決任何問題
- 讓構建管道更簡單
缺點
- 設置可能需要一些時間。
- 它太年輕,太遙遠,不足以成為一個成熟的存儲系統。
數據倉庫與數據湖與數據湖屋
數據倉庫在企業智能、報告和分析應用中有著悠久的歷史,是第一個大數據存儲技術。
另一方面,數據倉庫價格昂貴,並且難以處理各種非結構化數據,例如流數據。 對於機器學習和數據科學工作負載,開發了數據湖以在可負擔的存儲上管理各種形式的原始數據。
儘管數據湖對非結構化數據有效,但它們缺乏數據倉庫的 ACID 事務能力,使得數據一致性和可靠性難以保證。
最新的數據存儲架構,被稱為“數據湖庫”,將數據倉庫的可靠性和一致性與數據湖的可負擔性和適應性相結合。
結論
總之,從頭開始構建數據湖庫可能很困難。 此外,您幾乎肯定會使用一個旨在支持開放數據湖庫架構的平台。
因此,在購買之前請謹慎調查每個平台的許多功能和實現。 尋求成熟的結構化數據解決方案並專注於商業智能和數據分析用例的公司可以考慮使用數據倉庫。
但是,尋求可擴展、經濟實惠的大數據解決方案來支持數據科學和非結構化數據機器學習工作負載的企業應該考慮數據湖。
考慮到您的業務需要的數據比數據倉庫和數據湖技術所能提供的更多,或者您正在尋找一種解決方案來將復雜的分析和機器學習操作集成到您的數據上。 一個 數據湖邊小屋 在這種情況下是一個明智的選擇。
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