Afacerile de astăzi sunt centrate pe date. Companiile găsesc modalități de a extrage și de a analiza eficient datele din diverse surse și de a îmbunătăți veniturile și profiturile afacerii.
Dar care este cel mai sigur loc pentru a stoca și integra date din mai multe surse și pentru a profita la maximum de ele?
Atât lacurile de date, cât și depozitele de date sunt modalități populare de a gestiona cantități mari de date mari. Diferențele dintre ele constă în modul în care organizațiile ingerează, stochează și utilizează datele. Citiți mai departe pentru a afla mai multe.
Cuprins
Ce este un lac de date?
Un lac de date se referă la un depozit central de stocare în care datele ingerate din mai multe surse – în orice format (structurat sau nestructurat) – sunt stocate așa cum sunt primite. Este ca un grup de date brute, al căror scop este încă necunoscut. Companiile stochează de obicei date care ar putea fi potențial utile pentru analize viitoare într-un lac de date.
Caracteristicile cheie ale unui lac de date:
- Conține o combinație de date utile și neutile și, prin urmare, are nevoie de mult spațiu de stocare.
- Stochează atât date în timp real, cât și date pe lot – de exemplu, puteți stoca date în timp real de pe dispozitive IoT, rețele sociale sau aplicații cloud și date pe lot din baze de date sau fișiere de date.
- Are o arhitectură plată.
- Deoarece datele nu sunt procesate până când nu sunt necesare pentru analiză, ele trebuie guvernate și menținute bine; în caz contrar, se poate transforma în mlaștini de date.
Deci, cum putem recupera rapid datele dintr-un depozit de stocare atât de vast și aparent dezordonat? Ei bine, un lac de date folosește etichete de metadate și identificatori în acest scop!
Ce este un depozit de date?
Un depozit mai organizat și mai structurat – un depozit de date conține date care sunt gata pentru analiză. Datele structurate, semi-structurate sau nestructurate din mai multe surse sunt ingerate, integrate, curățate, sortate, transformate și adaptate pentru utilizare.
Depozitul de date conține cantități mari de date trecute și actuale. De obicei, datele sunt procesate pentru o anumită problemă de afaceri (analiza). Astfel de informații sunt solicitate de sistemele de Business Intelligence (BI) pentru analiză, raportare și perspective.
Depozitele de date constau de obicei din următoarele:
- O bază de date (SQL sau NoSQL) pentru stocarea și gestionarea datelor
- Instrumente de transformare și analiză a datelor pentru pregătirea datelor
- Instrumente BI pentru extragerea datelor, analiză statistică, raportare și vizualizare
Deoarece depozitele de date servesc unui scop specific, veți avea întotdeauna date relevante. De asemenea, puteți utiliza instrumente suplimentare în depozitele de date pentru a răspunde capabilităților avansate precum inteligența artificială și funcțiile spațiale sau grafice. Depozitele de date create pentru un anumit domeniu se numesc data marts.
Diferențele cheie între Data Lakes și Data Warehouses
Pentru a reitera ceea ce am citit mai sus, lacul de date conține date brute al căror scop nu a fost definit. În schimb, un depozit de date conține date care sunt gata pentru analiză și sunt deja în cea mai bună formă.
Data Lake vs. Data warehouse
Unele diferențe dintre un lac de date și un depozit de date sunt:
Data LakeData Warehouse Datele brute sau prelucrate în orice format sunt ingerate din mai multe surse. Datele sunt obținute din mai multe surse pentru analiză și raportare. Este structurat. efort. Datele trebuie actualizate și guvernate pentru a fi relevante. Datele sunt deja în cea mai bună formă, deci nu necesită întreținere specifică. Constă din volume uriașe de date mari (petaocteți) Datele sunt de obicei mai mici decât cele din lacul de date (terabyți). Depozitul de date poate conține date operaționale ale unei întregi organizații, date analitice sau date relevante pentru un anumit domeniu. OLTP), analiză operațională (OLAP), raportare, crearea de vizualizări. – consumatoare, deci ar trebui să fie planificate judicios. Oamenii de știință de date pot dezvolta noi probleme și soluții analizând datele. Sfera de aplicare a datelor este limitată la o problemă specifică de afaceri. Deoarece datele nu sunt organizate într-un mod anume, atât relațional, cât și non- bazele de date relaționale pot fi folosite pentru a stoca date. Depozitele de date folosesc de obicei baze de date relaționale, deoarece datele trebuie să fie într-o parti format cular.
Cazuri de utilizare pentru Data Lake și Data Warehouse
Este ușor să ne gândim la un lac de date ca la o alegere mai convenabilă, deoarece este mai scalabil, mai flexibil și mai ușor de utilizat. Cu toate acestea, un depozit de date poate fi o idee grozavă atunci când aveți nevoie de date mai relevante și mai structurate pentru o analiză specifică.
Unele cazuri de utilizare pentru data lake sunt următoarele:
#1. Lanțul de aprovizionare și management
Cantitatea imensă de date mari din lacurile de date ajută la analiza predictivă pentru transport și logistică. Folosind date istorice și actuale, companiile își pot planifica operațiunile zilnice fără probleme, pot inspecta mișcarea stocurilor în timp real și pot optimiza costurile.
#2. Sănătate
Lacul de date conține toate informațiile trecute și actuale ale pacienților. Acest lucru este util în cercetare, găsirea tiparelor, oferirea unui tratament mai bun și în avans pentru boli, automatizarea diagnosticelor și obținerea celor mai actualizate detalii despre sănătatea unui pacient.
#3. Streaming de date și IoT
Lacurile de date pot primi în mod continuu date în flux transmise conductelor de analiză pentru raportare continuă și detectarea oricăror activități și mișcări neobișnuite. Acest lucru este posibil datorită capacității lacului de date de a colecta date (aproape) în timp real.
Unele cazuri de utilizare pentru depozitul de date sunt:
#1. Finanţa
Informațiile financiare ale unei companii pot fi mai potrivite pentru un depozit de date. Angajații pot accesa cu ușurință informații organizate și structurate sub formă de diagrame și rapoarte pentru a gestiona procesele financiare, a gestiona riscurile și a lua decizii strategice.
#2. Marketing și segmentare a clienților
Depozitul de date creează o singură sursă de „adevăr” sau date corecte despre clienți colectate din mai multe surse. Companiile pot analiza aceste date pentru a înțelege comportamentul clienților, pot oferi reduceri personalizate, segmentează clienții în funcție de preferințele lor și pot genera mai mulți clienți potențiali.
#3. Tablouri de bord și rapoarte ale companiei
Multe companii folosesc depozitele de date CRM și ERP pentru a extrage date despre clienții externi și interni. Datele sunt întotdeauna relevante și pot fi de încredere pentru crearea oricărui tip de raport și vizualizare.
#4. Migrarea datelor din sistemele vechi
Folosind capabilitățile ETL ale depozitelor de date, companiile pot transforma cu ușurință datele sistemelor moștenite într-un format mai utilizabil pe care sistemele noi îl pot analiza. Acest lucru va ajuta organizațiile să obțină informații despre tendințele istorice și să ia decizii de afaceri precise.
Exemple de instrumente Data Lake
Unii furnizori de top de lacuri de date sunt:
- Microsoft Azure – Azure poate stoca și analiza petaocteți de date. Azure facilitează depanarea și optimizarea ușoară a programelor de date mari.
- Google Cloud – Google cloud oferă asimilare, stocare și analiză rentabile a unor volume uriașe de date mari de orice tip. De asemenea, se integrează cu instrumente de analiză precum Apache Spark, BigQuery și alte acceleratoare de analiză.
- Atlas MongoDB – Lacul de date Atlas este un magazin de lac de date complet gestionat. Oferă modalități rentabile de stocare a datelor la scară largă și poate rula interogări de înaltă performanță care utilizează mai puțină putere de calcul, economisind astfel timp și costuri.
- Amazon S3 – AWS cloud oferă instrumentele necesare pentru a construi un lac de date flexibil, sigur și rentabil. Are o consolă interactivă pentru a gestiona utilizatorii lacului de date și a controla accesul la utilizatori.
Exemple de instrumente Data Warehouse
Unii dintre cei mai importanți furnizori de soluții de depozit de date sunt:
- SAP – Depozitul de date SAP permite utilizatorilor să acceseze semantic date bogate din mai multe surse. Companiile pot împărtăși în siguranță informații și modele, pot accelera luarea deciziilor și pot combina în siguranță datele externe și interne.
- ClicData – Depozitul de date inteligent și integrat al ClicData asigură integritatea datelor, calitatea și ușurința de raportare. ClicData oferă atât sisteme de programare, cât și API-uri în timp real, astfel încât să puteți obține date actualizate în orice moment.
- Amazon Redshift – Unul dintre cele mai utilizate depozite de date, Redshift folosește SQL pentru a analiza toate tipurile de date prezente în diferite baze de date, lacuri sau alte depozite. Oferă un echilibru excelent între cost și performanță.
- Depozitul IBM Db2 – IBM oferă soluții interne, cloud și integrate de depozitare a datelor. De asemenea, integrează instrumente de învățare automată și inteligență artificială pentru o analiză mai profundă a datelor și partajează un motor SQL comun pentru eficientizarea interogărilor.
- Oracle Cloud Data warehouse – Oracle folosește o bază de date în memorie și oferă capabilități grafice, de învățare automată și spațiale pentru a explora în profunzime date pentru o analiză mai rapidă, dar mai bogată.
Cuvinte finale
Atât lacurile de date, cât și depozitele de date au propriile beneficii și cazuri de utilizare ideale. În timp ce lacurile de date sunt mai scalabile și mai flexibile, depozitele de date au întotdeauna informații fiabile și structurate. Implementarea lacului de date este relativ nouă, în timp ce depozitul de date este un concept stabilit folosit de multe organizații pentru gestionarea eficientă a datelor lor interne și externe.