Озера даних та сховища даних: Ключові відмінності та варіанти використання
В сучасному світі бізнес все більше покладається на інформацію. Компанії шукають ефективні способи отримання та аналізу даних з різноманітних джерел, щоб підвищити свою прибутковість та доходи.
Але де найкраще зберігати та інтегрувати дані з різних джерел, щоб максимально їх використовувати?
І озера даних, і сховища даних є популярними рішеннями для управління великими обсягами даних. Ключова відмінність між ними полягає в підході до отримання, зберігання та використання цих даних. Розглянемо детальніше.
Що таке озеро даних?
Озеро даних – це централізоване сховище, де дані з різних джерел, у будь-якому форматі (структурованому або неструктурованому), зберігаються у своєму первісному вигляді. Це, по суті, пул необробленої інформації, призначення якої наразі невідоме. Компанії зазвичай зберігають в озерах даних ті відомості, які можуть виявитися корисними для аналізу в майбутньому.
Основні особливості озера даних:
- Включає в себе як корисні, так і некорисні дані, тому потребує значних обсягів пам’яті.
- Зберігає дані як в режимі реального часу, так і пакетні дані, наприклад, дані з пристроїв Інтернету речей, соціальних мереж, хмарних додатків, баз даних або файлів.
- Має плоску структуру.
- Дані обробляються лише тоді, коли вони потрібні для аналізу, тому важливо правильно ними керувати, щоб сховище не перетворилося на “болото даних”.
Як же швидко отримати потрібні дані з цього величезного і, на перший погляд, хаотичного сховища? Озеро даних використовує теги та ідентифікатори метаданих!
Що таке сховище даних?
Сховище даних – це більш організоване та структуроване середовище, де зберігаються дані, готові до аналізу. Структуровані, напівструктуровані або неструктуровані дані з різних джерел збираються, інтегруються, очищаються, сортуються, трансформуються і стають придатними для використання.
Сховище даних містить великий обсяг історичних та поточних даних. Зазвичай, інформація обробляється з метою вирішення конкретної бізнес-задачі. Ці дані потім запитуються системами Business Intelligence (BI) для аналізу, створення звітів та отримання корисних висновків.
Сховища даних зазвичай складаються з:
- Бази даних (SQL або NoSQL) для зберігання та управління даними
- Інструментів трансформації та аналізу даних
- Інструментів BI для аналізу, статистичного аналізу, звітності та візуалізації
Оскільки сховища даних призначені для конкретної мети, ви завжди маєте доступ до відповідних даних. Також можна використовувати додаткові інструменти для розширених можливостей, таких як штучний інтелект. Сховища даних, орієнтовані на певну предметну область, називаються вітринами даних.
Ключові відмінності між озерами даних і сховищами даних
Отже, озеро даних містить необроблені дані, призначення яких не визначено. Сховище ж даних, навпаки, містить інформацію, підготовлену до аналізу та представлену в найкращій формі.
Озеро даних проти сховища даних
Порівняння озер та сховищ даних:
| Озеро даних (Data Lake) | Сховище даних (Data Warehouse) |
| Необроблені дані в будь-якому форматі з багатьох джерел. | Дані з багатьох джерел для аналізу та звітності. Структуровані. |
| Схема створюється в процесі використання (схема на читання). | Попередньо визначена схема при записі (схема на запис). |
| Нові дані можна легко додавати. | Дані готові після обробки, будь-які зміни потребують часу. |
| Дані потрібно постійно оновлювати. | Дані вже оброблені та не потребують спеціального обслуговування. |
| Величезні обсяги даних (петабайти). | Зазвичай менше даних (терабайти). |
| Використовується фахівцями з обробки даних для різних цілей. | Використовується аналітиками для обробки транзакцій, аналітики, звітів та візуалізації. |
| Дані можна довго зберігати для аналізу в будь-який час. | Дані потрібно часто оновлювати. |
| Зберігання недороге. | Зберігання та обробка дорогі. |
| Спеціалісти з обробки даних можуть шукати нові рішення на основі даних. | Обсяг даних обмежений конкретною бізнес-задачею. |
| Можна використовувати як реляційні, так і не реляційні бази даних. | Зазвичай використовуються реляційні бази даних. |
Варіанти використання озер даних та сховищ даних
Озеро даних може здаватися більш вигідним вибором через свою масштабованість, гнучкість та доступність. Проте, сховище даних буде кращим рішенням, коли потрібні структуровані дані для конкретного аналізу.
Деякі приклади використання озер даних:
#1. Ланцюг постачання та управління
Величезні обсяги даних в озерах допомагають в прогнозуванні для транспортування та логістики. Аналізуючи історичні та поточні дані, компанії можуть планувати щоденну діяльність, відстежувати запаси та оптимізувати витрати.
#2. Охорона здоров’я
Озеро даних містить повну інформацію про пацієнтів, що корисно для досліджень, виявлення закономірностей, покращення лікування, автоматизації діагностики та отримання найновіших даних про здоров’я.
#3. Потокові дані та IoT
Озера можуть безперервно отримувати потокові дані для постійного звітування та виявлення незвичайних дій. Це можливо завдяки можливості озера збирати дані в режимі реального часу.
Приклади використання сховищ даних:
#1. Фінанси
Фінансова інформація компанії є більш придатною для сховища даних. Співробітники отримують доступ до організованих даних у вигляді діаграм та звітів, для управління фінансами, ризиками та прийняття стратегічних рішень.
#2. Маркетинг і сегментація клієнтів
Сховище створює єдине джерело “правильних” даних про клієнтів, зібраних з різних джерел. Компанії аналізують ці дані, щоб розуміти поведінку клієнтів, пропонувати індивідуальні знижки та сегментувати їх на основі вподобань.
#3. Інформаційні панелі та звіти компанії
Компанії використовують сховища даних CRM та ERP для отримання даних про клієнтів. Дані завжди актуальні та їх можна використовувати для створення звітів та візуалізацій.
#4. Перенесення даних із застарілих систем
Сховища даних дозволяють трансформувати застарілі дані у зручний формат для нових систем, що допомагає отримувати уявлення про історичні тенденції та приймати бізнес-рішення.
Приклади інструментів Data Lake
Найпопулярніші постачальники озер даних:
- Microsoft Azure – зберігає та аналізує петабайти даних.
- Google Cloud – забезпечує економічно ефективне отримання, зберігання та аналіз великих обсягів даних.
- MongoDB Atlas – повністю кероване сховище даних з економічно ефективними способами зберігання та високопродуктивними запитами.
- Amazon S3 – гнучке, безпечне та економічно ефективне озеро даних.
Приклади інструментів Data Warehouse
Популярні рішення для сховищ даних:
- SAP – дозволяє отримувати доступ до даних з різних джерел, обмінюватися інформацією та прискорювати прийняття рішень.
- ClicData – забезпечує цілісність даних, якість та легкість звітування.
- Amazon Redshift – використовує SQL для аналізу даних з різних баз, озер та сховищ.
- IBM Db2 Warehouse – надає хмарні та інтегровані рішення для сховищ даних, використовує SQL для оптимізації запитів.
- Oracle Cloud Data Warehouse – пропонує графічні можливості, можливості машинного навчання та просторові можливості.
Заключні слова
Озера даних та сховища даних мають свої переваги та ідеальні варіанти використання. Озера є більш масштабованими та гнучкими, а сховища даних надають надійну та структуровану інформацію. Озера даних є відносно новим рішенням, тоді як сховища є добре усталеною концепцією, яку використовують багато компаній для управління своїми даними.