În zilele noastre, datele sunt esențiale pentru orice afacere. Companiile caută metode eficiente de a colecta și evalua date din diverse surse, cu scopul de a spori veniturile și profitabilitatea.
Însă, care este cel mai sigur și eficient mod de a stoca și integra date provenite din multiple surse, pentru a le utiliza la maximum?
Atât lacurile de date, cât și depozitele de date sunt soluții frecvent utilizate pentru gestionarea volumelor mari de informații. Diferențele majore dintre ele constau în modul în care organizațiile preiau, stochează și folosesc aceste date. Haideți să explorăm aceste diferențe în detaliu.
Ce reprezintă un lac de date?
Un lac de date este un depozit centralizat unde datele brute, preluate din diverse surse și în orice format (structurat sau nestructurat), sunt stocate în forma originală. Practic, este o colecție de date brute, a căror utilitate specifică nu este încă definită. Companiile aleg să stocheze în lacurile de date informații cu potențial de a fi utile pentru analize viitoare.
Caracteristicile esențiale ale unui lac de date includ:
- Conține o varietate de date, atât utile, cât și nefolositoare, necesitând un spațiu mare de stocare.
- Stochează date atât în timp real, cât și prelucrate în loturi. De exemplu, se pot stoca date în timp real de la dispozitive IoT, platforme de social media sau aplicații cloud, alături de date prelucrate în loturi din baze de date sau fișiere.
- Are o structură arhitecturală plată.
- Deoarece datele sunt procesate doar când devin necesare pentru analiză, ele trebuie gestionate și menținute cu atenție. În caz contrar, lacul de date se poate transforma într-o mlaștină de date, devenind dificil de utilizat.
Cum se pot extrage rapid date dintr-un depozit atât de vast și aparent dezordonat? Lacurile de date utilizează etichete de metadate și identificatori pentru a facilita acest proces.
Ce este un depozit de date?
Un depozit de date este un sistem de stocare mai organizat și structurat, conceput pentru date pregătite pentru analiză. În acest caz, datele, indiferent dacă sunt structurate, semi-structurate sau nestructurate, sunt preluate, integrate, curățate, sortate, transformate și adaptate pentru a fi ușor de utilizat.
Un depozit de date include cantități considerabile de date istorice și actuale. De obicei, datele sunt prelucrate pentru a rezolva o anumită problemă de business. Aceste informații sunt accesate de sistemele de Business Intelligence (BI) pentru analiză, raportare și generarea de insight-uri.
Componentele principale ale unui depozit de date includ:
- O bază de date (SQL sau NoSQL) pentru stocarea și administrarea datelor.
- Instrumente de transformare și analiză a datelor pentru pregătirea acestora.
- Instrumente BI pentru extragerea datelor, analiză statistică, raportare și vizualizare.
Deoarece depozitele de date servesc unui scop specific, datele disponibile sunt întotdeauna relevante. În plus, depozitele de date pot integra instrumente avansate pentru a susține funcții precum inteligența artificială, capacitățile spațiale sau grafice. Depozitele de date special create pentru un anumit domeniu sunt cunoscute sub numele de data marts.
Diferențe esențiale între lacurile și depozitele de date
Pentru a sumariza, un lac de date conține date brute, al căror scop specific nu a fost încă determinat. Pe de altă parte, un depozit de date include date pregătite pentru analiză, structurate în cel mai util format.
Alte diferențe cheie între un lac și un depozit de date includ:
| Lac de date | Depozit de date |
| Date brute sau prelucrate în orice format, preluate din multiple surse. | Date extrase din mai multe surse, special pregătite pentru analiză și raportare. |
| Necesită efort pentru structurare. | Este deja structurat. |
| Datele trebuie actualizate și gestionate pentru a rămâne relevante. | Datele sunt deja în cel mai bun format, necesitând o întreținere minimă. |
| Include volume masive de date (petaocteți). | Include volume de date mai mici comparativ cu lacurile de date (terabyți). |
| Poate include date operaționale, analitice sau relevante pentru un anumit domeniu. | Datele sunt specific prelucrate pentru analiza operațională (OLAP), raportare și vizualizare. |
| Procesul este complex, deci trebuie planificat cu atenție. | Permite diverse analize, inclusiv dezvoltarea de noi soluții, utilizând datele disponibile. |
| Domeniul de aplicare a datelor este limitat la o problemă specifică de afaceri. | Întrucât datele nu sunt organizate într-un anumit mod, pot fi utilizate baze de date relaționale și non-relaționale. |
| Depozitele de date folosesc de obicei baze de date relaționale, unde datele trebuie să respecte un anumit format. |
Utilizări practice pentru lacuri și depozite de date
Lacul de date poate părea o opțiune mai avantajoasă datorită scalabilității, flexibilității și ușurinței în utilizare. Totuși, un depozit de date poate fi ideal atunci când aveți nevoie de date structurate și relevante pentru o anumită analiză.
Exemple de utilizări practice pentru un lac de date:
#1. Gestionarea lanțului de aprovizionare
Volumul mare de date stocate într-un lac de date facilitează analiza predictivă pentru transport și logistică. Companiile pot utiliza datele istorice și actuale pentru a-și planifica eficient operațiunile zilnice, pentru a monitoriza în timp real mișcarea stocurilor și pentru a optimiza costurile.
#2. Domeniul sănătății
Lacul de date poate stoca toate informațiile, istorice și actuale, ale pacienților. Această abordare este utilă în cercetare, identificarea modelelor, oferirea unui tratament mai bun și avansat, automatizarea diagnosticelor și obținerea celor mai actualizate informații despre sănătatea unui pacient.
#3. Fluxuri de date și IoT
Lacurile de date pot recepționa continuu fluxuri de date, utile pentru raportare continuă și detectarea activităților neobișnuite. Capacitatea lacurilor de date de a colecta date (aproape) în timp real permite acest lucru.
Exemple de utilizări practice pentru un depozit de date:
#1. Sectorul financiar
Informațiile financiare ale unei companii se potrivesc mai bine într-un depozit de date. Angajații pot accesa cu ușurință informații organizate sub formă de grafice și rapoarte, pentru a gestiona eficient procesele financiare, a controla riscurile și a lua decizii strategice.
#2. Marketing și segmentarea clienților
Un depozit de date creează o sursă unică de informații corecte despre clienți, colectate din diverse surse. Companiile pot analiza aceste date pentru a înțelege comportamentul clienților, a oferi reduceri personalizate, a segmenta clienții în funcție de preferințele lor și a genera mai mulți potențiali clienți.
#3. Tablouri de bord și rapoarte
Multe companii folosesc depozite de date CRM și ERP pentru a extrage date despre clienții interni și externi. Aceste date sunt întotdeauna relevante și de încredere pentru crearea rapoartelor și a vizualizărilor.
#4. Migrarea datelor din sisteme vechi
Prin utilizarea funcțiilor ETL oferite de depozitele de date, companiile pot transforma cu ușurință datele din sistemele vechi într-un format mai util, care poate fi analizat de sistemele noi. Această abordare ajută organizațiile să înțeleagă tendințele istorice și să ia decizii precise în afaceri.
Exemple de instrumente pentru lacuri de date
Câțiva furnizori de top de instrumente pentru lacuri de date includ:
- Microsoft Azure – Azure permite stocarea și analiza a petaocteți de date, facilitând depanarea și optimizarea programelor de date mari.
- Google Cloud – Google Cloud oferă soluții rentabile pentru preluarea, stocarea și analiza volumelor mari de date, de orice tip. De asemenea, se integrează cu instrumente de analiză precum Apache Spark și BigQuery.
- Atlas MongoDB – Atlas Data Lake este un depozit complet gestionat, oferind metode eficiente de stocare a datelor la scară largă și permite rularea interogărilor performante folosind mai puțină putere de calcul, economisind astfel timp și costuri.
- Amazon S3 – AWS Cloud pune la dispoziție instrumentele necesare pentru a crea un lac de date flexibil, sigur și rentabil, inclusiv o consolă interactivă pentru gestionarea utilizatorilor și controlul accesului.
Exemple de instrumente pentru depozite de date
Câțiva dintre cei mai importanți furnizori de soluții pentru depozite de date includ:
- SAP – Depozitul de date SAP permite utilizatorilor să acceseze semantic date bogate din diverse surse. Companiile pot partaja în siguranță informații și modele, pot accelera luarea deciziilor și pot combina datele externe și interne.
- ClicData – Depozitul de date inteligent și integrat al ClicData asigură integritatea datelor, calitatea și ușurința raportării, oferind atât sisteme de programare, cât și API-uri în timp real.
- Amazon Redshift – Unul dintre cele mai utilizate depozite de date, Redshift utilizează SQL pentru a analiza toate tipurile de date din diverse baze de date, lacuri sau alte depozite, oferind un echilibru între cost și performanță.
- Depozitul IBM Db2 – IBM oferă soluții interne, cloud și integrate de depozitare a datelor, integrând instrumente de învățare automată și inteligență artificială pentru o analiză profundă și un motor SQL comun pentru eficientizarea interogărilor.
- Oracle Cloud Data warehouse – Oracle utilizează o bază de date în memorie, oferind capacități grafice, de învățare automată și spațiale pentru o explorare profundă și o analiză mai rapidă a datelor.
Concluzii
Atât lacurile de date, cât și depozitele de date oferă beneficii unice și sunt ideale pentru anumite cazuri de utilizare. În timp ce lacurile de date sunt mai scalabile și flexibile, depozitele de date oferă informații structurate și fiabile. Implementarea lacurilor de date este o tendință relativ nouă, în timp ce depozitele de date reprezintă un concept consacrat, folosit de multe organizații pentru gestionarea eficientă a datelor interne și externe.