A mai vállalkozások adatközpontúak. A vállalatok keresik a módját a különböző forrásokból származó adatok hatékony bányászatának és elemzésének, valamint az üzleti bevételek és nyereségek növelésének.
De melyik a legbiztonságosabb hely több forrásból származó adatok tárolására és integrálására, és a legtöbbet kihozni belőlük?
Mind az adatlakok, mind az adattárházak népszerű módok hatalmas mennyiségű big data kezelésére. A köztük lévő különbségek abban rejlenek, hogy a szervezetek hogyan veszik fel, tárolják és használják fel az adatokat. Olvasson tovább, ha többet szeretne megtudni.
Tartalomjegyzék
Mi az a Data Lake?
Az adattó egy központi tárhelyre utal, ahol a több forrásból bevitt adatok – bármilyen formátumban (strukturált vagy strukturálatlan) – fogadásként kerülnek tárolásra. Olyan ez, mint egy nyers adatok halmaza, melynek célja egyelőre ismeretlen. A vállalkozások általában olyan adatokat tárolnak egy adattóban, amelyek potenciálisan hasznosak lehetnek a jövőbeni elemzésekhez.
A Data Lake legfontosabb jellemzői:
- Vegyesen tartalmaz hasznos és nem hasznos adatokat, ezért sok tárhelyet igényel.
- Valós idejű és kötegelt adatokat is tárol – például valós idejű adatokat tárolhat IoT-eszközökről, közösségi médiáról vagy felhőalkalmazásokról, illetve kötegelt adatokat adatbázisokból vagy adatfájlokból.
- Lapos felépítésű.
- Mivel az adatokat addig nem dolgozzák fel, amíg nincs rájuk szükség az elemzéshez, jól kell kezelni és karbantartani azokat; ellenkező esetben adatmocsarakká alakulhat.
Szóval, hogyan lehet gyorsan lekérni az adatokat egy ilyen hatalmas és látszólag rendetlen tárhelyről? Nos, egy adattó metaadatcímkéket és azonosítókat használ erre a célra!
Mi az adattárház?
Szervezettebb és strukturáltabb adattár – az adattárház elemzésre kész adatokat tartalmaz. A több forrásból származó strukturált, félig strukturált vagy strukturálatlan adatokat a rendszer feldolgozza, integrálja, tisztítja, rendezi, átalakítja és használatra alkalmassá teszi.
Az Adattárház nagy mennyiségű múltbeli és jelenlegi adatot tartalmaz. Általában az adatokat egy adott üzleti probléma (elemzés) céljából dolgozzák fel. Az ilyen információkat a Business Intelligence (BI) rendszerek lekérdezik elemzés, jelentéskészítés és betekintés céljából.
Az adattárházak általában a következőkből állnak:
- Adatbázis (SQL vagy NoSQL) adatok tárolására és kezelésére
- Adattranszformációs és -elemző eszközök az adatok előkészítéséhez
- BI-eszközök adatbányászathoz, statisztikai elemzéshez, jelentéskészítéshez és megjelenítéshez
Mivel az adattárházak meghatározott célt szolgálnak, Ön mindig rendelkezik releváns adatokkal. Az adattárházakban további eszközöket is használhat a fejlett képességek, például a mesterséges intelligencia és a térbeli vagy grafikon funkciók kielégítésére. Az adott tartományhoz létrehozott adattárházakat adatpiacoknak nevezzük.
Főbb különbségek a Data Lakes és a Data Warehouses között
A fent olvasottak megismétlésére az adattó olyan nyers adatokat tartalmaz, amelyek célja nincs meghatározva. Ezzel szemben az adattárház olyan adatokat tartalmaz, amelyek elemzésre készek, és már a legjobb formában vannak.
Data Lake vs. Data warehouse
Néhány különbség az adattó és az adattárház között:
Adatok LakeData WarehouseRaw vagy feldolgozott adatok bármilyen formátumban több forrásból kerülnek feldolgozásra Az adatok több forrásból származnak elemzés és jelentéskészítés céljából. Strukturált A séma szükség szerint menet közben jön létre (séma-olvasáskor)Előre definiált séma a raktárba írás közben (Schema-on-write)Az új adatok könnyen hozzáadhatókA feldolgozás után az adatok készen állnak, így minden új változtatás több időt és időt igényel. erőfeszítés.Az adatokat frissíteni és szabályozni kell, hogy relevánsak legyenek. Az adatok már a legjobb formában vannak, így nem igényelnek különösebb karbantartást. Hatalmas mennyiségű nagy adatból áll (petabájt) Az adat általában kevesebb, mint az adattóban (terabájt). Az adattárház egy egész szervezet működési adatait, analitikai adatokat vagy egy adott tartományra vonatkozó adatokat tartalmazhat. Adattudósok különféle célokra használják, például adatfolyam-elemzés, mesterséges intelligencia, prediktív elemzés és számos felhasználási eset. Üzleti elemzők tranzakciófeldolgozáshoz használják ( OLTP), működési elemzés (OLAP), jelentéskészítés, vizualizációk létrehozásaAz adatok hosszabb ideig tárolhatók és archiválhatók, hogy bármikor elemezhetők legyenek. Az adatokat gyakran kell törölni a legújabb adatokhoz. A tárolás olcsó. A tárolás és a feldolgozás költséges és időigényes -igényes, ezért megfontoltan kell megtervezni. Az adatkutatók az adatok megtekintésével új problémákat és megoldásokat dolgozhatnak ki. Az adatok köre egy konkrét üzleti problémára korlátozódik. Mivel az adatok nincsenek meghatározott módon szervezve, mind relációs, mind nem relációs adatbázisok használhatók adatok tárolására. Az adattárházak jellemzően relációs adatbázisokat használnak, mert az adatoknak egy részen kell lenniük culáris formátum.
Használati esetek a Data Lake és a Data Warehouse számára
Könnyen kényelmesebb választásnak tekinthetjük a Data Lake-et, mert jobban méretezhető, rugalmasabb és zsebbarát. Az adattárház azonban nagyszerű ötlet lehet, ha relevánsabb és strukturáltabb adatokra van szüksége konkrét elemzéshez.
A Data Lake néhány használati esete a következő:
#1. Ellátási lánc és irányítás
Az adattókban található hatalmas mennyiségű nagy adat segíti a prediktív elemzést a szállítás és a logisztika területén. A múltbeli és aktuális adatok felhasználásával a vállalkozások gördülékenyen megtervezhetik napi tevékenységeiket, valós időben ellenőrizhetik a készletmozgást, és optimalizálhatják a költségeket.
#2. Egészségügy
Az adattó tartalmazza a betegek összes múltbeli és jelenlegi információját. Ez segít a kutatásban, a minták megtalálásában, a betegségek jobb és idő előtti kezelésében, a diagnosztika automatizálásában és a páciens egészségi állapotának legfrissebb adatainak megszerzésében.
#3. Adatfolyamok és IoT
Az adattavak folyamatosan fogadhatják az analitikai csővezetékekbe beküldött streaming adatokat, hogy folyamatosan jelentsék és észleljék a szokatlan tevékenységeket és mozgásokat. Ez annak köszönhető, hogy a Data Lake képes (közel) valós idejű adatokat gyűjteni.
Az adattárház néhány használati esete:
#1. Pénzügy
Egy vállalat pénzügyi információi alkalmasabbak lehetnek adattárházra. Az alkalmazottak könnyen hozzáférhetnek a szervezett és strukturált információkhoz diagramok és jelentések formájában a pénzügyi folyamatok kezeléséhez, a kockázatok kezeléséhez és a stratégiai döntések meghozatalához.
#2. Marketing és ügyfélszegmentáció
Az adattárház egyetlen forrást hoz létre az „igazság” vagy több forrásból gyűjtött helyes adatokhoz az ügyfelekről. A vállalatok elemezhetik ezeket az adatokat, hogy megértsék az ügyfelek viselkedését, személyre szabott kedvezményeket kínálhassanak, preferenciáik alapján szegmentálják az ügyfeleket, és több leadet generáljanak.
#3. Vállalati irányítópultok és jelentések
Sok vállalkozás CRM és ERP adattárházat használ a külső és belső ügyfelek adatainak lekérésére. Az adatok mindig relevánsak, és bármilyen típusú jelentés és vizualizáció elkészítéséhez megbízhatóak.
#4. Adatok migrálása a régi rendszerekből
Az adattárházak ETL-képességeinek felhasználásával a vállalatok könnyen átalakíthatják a régebbi rendszeradatokat egy használhatóbb formátumba, amelyet az új rendszerek elemezhetnek. Ez segít a szervezeteknek abban, hogy betekintést nyerjenek a történelmi trendekbe, és pontos üzleti döntéseket hozzanak.
Példák Data Lake eszközökre
Néhány vezető Data Lake szolgáltató:
- Microsoft Azure – Az Azure petabájtnyi adatot képes tárolni és elemezni. Az Azure megkönnyíti a big data programok egyszerű hibakeresését és optimalizálását.
- Google Cloud – A Google felhő hatalmas mennyiségű, bármilyen típusú nagy adat költséghatékony feldolgozását, tárolását és elemzését kínálja. Integrálható az olyan elemzőeszközökkel is, mint az Apache Spark, a BigQuery és más elemzőgyorsítók.
- MongoDB Atlas – Az Atlas Data Lake egy teljes körűen felügyelt Data Lake tároló. Költséghatékony módokat biztosít nagyméretű adatok tárolására, és nagy teljesítményű lekérdezéseket futtathat, amelyek kevesebb számítási teljesítményt igényelnek, így időt és költséget takarítanak meg.
- Amazon S3 – Az AWS felhő biztosítja a szükséges eszközöket egy rugalmas, biztonságos és költséghatékony adattó létrehozásához. Interaktív konzollal rendelkezik a Data Lake felhasználók kezeléséhez és a felhasználók hozzáférésének szabályozásához.
Példák Data Warehouse eszközökre
A legnépszerűbb adattárház-megoldások szolgáltatói a következők:
- NEDV – Az SAP adattárház lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy szemantikailag hozzáférjenek több forrásból származó gazdag adatokhoz. A vállalkozások biztonságosan oszthatnak meg betekintést és modelleket, felgyorsíthatják a döntéshozatalt, és biztonságosan kombinálhatják a külső és belső adatokat.
- ClicData – A ClicData intelligens és integrált adattárháza biztosítja az adatok integritását, minőségét és a jelentéskészítés egyszerűségét. A ClicData ütemező rendszereket és valós idejű API-kat is kínál, így mindig friss adatokhoz juthat.
- Amazon Redshift – Az egyik legszélesebb körben használt adattárház, a Redshift SQL-t használ a különféle adatbázisokban, tókban vagy más raktárakban található összes adattípus elemzésére. Kiváló egyensúlyt kínál a költségek és a teljesítmény között.
- IBM Db2 raktár – Az IBM házon belüli, felhőalapú és integrált adattárház-megoldásokat kínál. Integrálja a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát is a mélyebb adatelemzés érdekében, és közös SQL-motort használ a lekérdezések egyszerűsítésére.
- Oracle Cloud adattárház – Az Oracle egy memórián belüli adatbázist használ, és grafikus, gépi tanulási és térbeli képességeket kínál az adatok mélyebb megismeréséhez a gyorsabb, de gazdagabb adatelemzés érdekében.
Végső szavak
Mind az adattóknak, mind az adattárházaknak megvannak a maga előnyei és ideális használati esetei. Míg az adatforrások méretezhetőbbek és rugalmasabbak, az adattárházak mindig megbízható és strukturált információkkal rendelkeznek. A Data Lake megvalósítása viszonylag új, míg az adattárház bevett fogalom, amelyet sok szervezet használ belső és külső adataik hatékony kezelésére.