Сучасний бізнес орієнтований на дані. Компанії знаходять способи ефективного видобутку й аналізу даних із різних джерел і підвищення доходів і прибутків бізнесу.
Але яке місце є найбезпечнішим для зберігання та інтеграції даних із багатьох джерел і максимального використання їх?
І озера даних, і сховища даних є популярними способами керування величезними обсягами великих даних. Відмінності між ними полягають у тому, як організації отримують, зберігають і використовують дані. Читайте далі, щоб дізнатися більше.
Що таке озеро даних?
Озеро даних відноситься до центрального сховища даних, де дані, отримані з кількох джерел – у будь-якому форматі (структурованому чи неструктурованому) – зберігаються в тому вигляді, в якому вони отримані. Це як пул необроблених даних, призначення якого поки невідоме. Підприємства зазвичай зберігають дані, які можуть бути потенційно корисними для майбутнього аналізу, в озері даних.
Основні характеристики озера даних:
- Він містить поєднання корисних і некорисних даних, тому потребує багато місця для зберігання.
- Зберігає як дані в режимі реального часу, так і пакетні дані – наприклад, ви можете зберігати дані в режимі реального часу з пристроїв Інтернету речей, соціальних мереж або хмарних програм, а також пакетні дані з баз даних або файлів даних.
- Має плоску архітектуру.
- Оскільки дані не обробляються до тих пір, поки вони не знадобляться для аналізу, ними потрібно правильно керувати та підтримувати їх; інакше це може перетворитися на болото даних.
Отже, як ми можемо швидко отримати дані з такого величезного і, здавалося б, брудного сховища? Для цього озеро даних використовує теги та ідентифікатори метаданих!
Що таке сховище даних?
Більш організоване та структуроване сховище – сховище даних містить дані, готові для аналізу. Структуровані, напівструктуровані або неструктуровані дані з багатьох джерел приймаються, інтегруються, очищаються, сортуються, перетворюються та стають придатними для використання.
Сховище даних містить велику кількість минулих і поточних даних. Зазвичай дані обробляються для конкретної бізнес-проблеми (аналізу). Така інформація запитується системами Business Intelligence (BI) для аналізу, звітування та розуміння.
Сховища даних зазвичай складаються з наступного:
- База даних (SQL або NoSQL) для зберігання та керування даними
- Інструменти перетворення та аналізу даних для підготовки даних
- Інструменти BI для аналізу даних, статистичного аналізу, звітності та візуалізації
Оскільки сховища даних служать певній меті, ви завжди матимете відповідні дані. Ви також можете використовувати додаткові інструменти в сховищах даних, щоб задовольнити такі розширені можливості, як штучний інтелект і просторові або графічні функції. Сховища даних, створені для певного домену, називаються вітринами даних.
Ключові відмінності між озерами даних і сховищами даних
Щоб повторити те, що ми прочитали вище, озеро даних містить необроблені дані, мета яких не визначена. Навпаки, сховище даних містить дані, які готові до аналізу та вже знаходяться в найкращій формі.
Озеро даних проти сховища даних
Деякі відмінності між озером даних і сховищем даних:
Data LakeData WarehouseНеоброблені або оброблені дані в будь-якому форматі надходять із кількох джерел. Дані отримують із багатьох джерел для аналізу та звітування. Вона структурована. Схема створюється на льоту відповідно до потреб (схема на читання) Попередньо визначена схема під час запису в сховище (схема на запис) Нові дані можна легко додавати Дані готові після обробки, тому будь-яка нова зміна потребує більше часу та зусилля. Дані потрібно оновлювати та керувати ними, щоб вони були релевантними. Дані вже знаходяться в найкращій формі, тому не потребують спеціального обслуговування. Вони складаються з величезних обсягів великих даних (петабайтів). Даних зазвичай менше, ніж в озері даних (терабайти). Сховище даних може містити оперативні дані всієї організації, аналітичні дані або дані, пов’язані з певним доменом. Використовується спеціалістами з обробки даних для різних цілей, таких як потокова аналітика, штучний інтелект, прогнозна аналітика та багато випадків використання. Використовується бізнес-аналітиками для обробки транзакцій ( OLTP), оперативна аналітика (OLAP), звітування, створення візуалізацій. Дані можна зберігати та архівувати протягом тривалого періоду для аналізу в будь-який час. Дані потрібно часто очищати для розміщення останніх даних. Зберігання недороге. Зберігання та обробка дорогі та тривалі – споживання, отже, слід планувати розумно. Вчені з обробки даних можуть розробляти нові проблеми та рішення, дивлячись на дані. Обсяг даних обмежений конкретною бізнес-проблемою. Оскільки дані не організовані певним чином, як реляційні, так і не реляційні бази даних можна використовувати для зберігання даних. Сховища даних зазвичай використовують реляційні бази даних, оскільки дані мають бути в кулярний формат.
Варіанти використання озера даних і сховища даних
Озеро даних легко вважати зручнішим вибором, оскільки воно є більш масштабованим, гнучким і зручним для кишені. Однак сховище даних може бути чудовою ідеєю, коли вам потрібні більш релевантні та структуровані дані для конкретного аналізу.
Нижче наведено деякі варіанти використання озера даних:
#1. Ланцюг постачання та управління
Величезний обсяг великих даних в озерах даних допомагає прогнозувати аналітику для транспортування та логістики. Використовуючи історичні та поточні дані, підприємства можуть плавно планувати свою щоденну діяльність, перевіряти рух запасів у режимі реального часу та оптимізувати витрати.
#2. Охорона здоров’я
Озеро даних містить усю минулу та поточну інформацію про пацієнтів. Це корисно під час досліджень, пошуку закономірностей, забезпечення кращого та завчасного лікування захворювань, автоматизації діагностики та отримання найновіших даних про здоров’я пацієнта.
#3. Потокове передавання даних та IoT
Озера даних можуть безперервно отримувати потокові дані, що надсилаються в конвеєри аналітики для постійного звітування та виявлення будь-яких незвичайних дій і рухів. Це можливо завдяки здатності озера даних збирати дані (майже) в реальному часі.
Деякі варіанти використання сховища даних:
#1. Фінанси
Фінансова інформація компанії може більше підходити для сховища даних. Співробітники можуть легко отримати доступ до організованої та структурованої інформації у формі діаграм і звітів, щоб керувати фінансовими процесами, керувати ризиками та приймати стратегічні рішення.
#2. Маркетинг і сегментація клієнтів
Сховище даних створює єдине джерело «правдивих» або правильних даних про клієнтів, зібраних із кількох джерел. Компанії можуть аналізувати ці дані, щоб зрозуміти поведінку клієнтів, пропонувати індивідуальні знижки, сегментувати клієнтів на основі їхніх уподобань і залучати більше потенційних клієнтів.
#3. Інформаційні панелі та звіти компанії
Багато компаній використовують сховища даних CRM і ERP для отримання даних про зовнішніх і внутрішніх клієнтів. Дані завжди актуальні, і їм можна довіряти для створення будь-якого типу звіту та візуалізації.
#4. Перенесення даних із застарілих систем
Використовуючи можливості ETL сховищ даних, компанії можуть легко трансформувати застарілі системні дані в зручніший формат, який можуть аналізувати нові системи. Це допоможе організаціям отримати уявлення про історичні тенденції та прийняти правильні бізнес-рішення.
Приклади інструментів Data Lake
Деякі найкращі постачальники озер даних:
- Microsoft Azure – Azure може зберігати й аналізувати петабайти даних. Azure полегшує налагодження та оптимізацію програм для великих даних.
- Google Cloud – Хмара Google пропонує економічно ефективне отримання, зберігання та аналіз величезних обсягів великих даних будь-якого типу. Він також інтегрується з такими інструментами аналітики, як Apache Spark, BigQuery та іншими прискорювачами аналітики.
- Атлас MongoDB – Atlas data lake – це повністю кероване сховище даних. Він забезпечує економічно ефективні способи зберігання великомасштабних даних і може виконувати високопродуктивні запити, які використовують менше обчислювальної потужності, заощаджуючи час і кошти.
- Amazon S3 – Хмара AWS надає необхідні інструменти для створення гнучкого, безпечного та економічно ефективного озера даних. Він має інтерактивну консоль для керування користувачами озера даних і контролю доступу до користувачів.
Приклади інструментів Data Warehouse
Деякі з найкращих постачальників рішень для сховищ даних:
- SAP – Сховище даних SAP дозволяє користувачам семантично отримувати доступ до багатих даних із багатьох джерел. Компанії можуть безпечно обмінюватися інформацією та моделями, прискорювати прийняття рішень і безпечно поєднувати зовнішні та внутрішні дані.
- ClicData – Розумне та інтегроване сховище даних ClicData забезпечує цілісність даних, якість і легкість звітування. ClicData пропонує як системи планування, так і API реального часу, щоб ви могли отримувати оновлені дані в будь-який час.
- Червоне зміщення Amazon – Одне з найбільш широко використовуваних сховищ даних Redshift використовує SQL для аналізу всіх типів даних, наявних у різних базах даних, озерах або інших сховищах. Він пропонує відмінний баланс вартості та продуктивності.
- Склад IBM Db2 – IBM надає власні хмарні та інтегровані рішення для сховищ даних. Він також інтегрує інструменти машинного навчання та штучного інтелекту для глибшого аналізу даних і використовує загальний механізм SQL для оптимізації запитів.
- Хмарне сховище даних Oracle – Oracle використовує базу даних у пам’яті та пропонує графічні можливості, можливості машинного навчання та просторові можливості для глибокого занурення в дані для швидшого, але багатшого аналізу даних.
Заключні слова
Як озера даних, так і сховища даних мають свої переваги та ідеальні варіанти використання. Хоча озера даних є більш масштабованими та гнучкими, сховища даних завжди мають надійну та структуровану інформацію. Реалізація озера даних є відносно новою, тоді як сховище даних є усталеною концепцією, яка використовується багатьма організаціями для ефективного керування внутрішніми та зовнішніми даними.