Jeziora danych: rozwiązania do zarządzania danymi nowej generacji dla Twojej firmy

Jeziora danych to rozwiązania do zarządzania danymi nowej generacji, które mogą pomóc użytkownikom biznesowym w sprostaniu wyzwaniom związanym z dużymi zbiorami danych i zapewnieniu nowych poziomów analizy w czasie rzeczywistym. Ich wysoce skalowalne środowisko obsługuje bardzo duże ilości danych.

Dane przechowywane w Data Lake mogą być dowolne, od danych częściowo ustrukturyzowanych, takich jak hierarchiczna zawartość sieci Web, po dane całkowicie nieustrukturyzowane, takie jak dokumenty tekstowe lub obrazy. Ta elastyczność oznacza, że ​​przedsiębiorstwa mogą przesyłać dowolne dane, od surowych danych po w pełni zagregowane wyniki analityczne.

Ważną kwestią do rozważenia jest to, że jezioro danych zapewnia pojedynczą platformę do zapisywania i uzyskiwania dostępu do cennych danych przedsiębiorstwa.

Chociaż być może masz już krótkie pojęcie o tym, o co chodzi w rozwiązaniach do zarządzania danymi nowej generacji, w naszych następnych sekcjach omówimy szczegółowo, czym jest jezioro danych, czym różni się od hurtowni danych i jak będzie wpływają na przyszłość Twojej firmy.

Co to jest jezioro danych?

Data Lake to centralne repozytorium, w którym przechowywane są ogromne ilości danych z różnych źródeł w nieprzetworzonym, granularnym formacie. Może przechowywać dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane, co oznacza, że ​​dane mogą być przechowywane w bardziej elastycznym formacie do wykorzystania w przyszłości.

Dyrektor ds. technologii w Pentaho, James Dixon, ukuł termin „jezioro danych”, który odnosi się do doraźnego charakteru danych w jeziorze danych zamiast czystych i przetworzonych danych przechowywanych w tradycyjnych systemach hurtowni danych.

Jeziora danych, zwłaszcza te w chmurze, są łatwo skalowalne, tanie i często używane z stosowaną analityką uczenia maszynowego. Umożliwiają użytkownikom dostęp i eksplorację danych na swój własny sposób, bez konieczności przenoszenia danych do innego systemu.

Teraz, gdy rozumiesz, czym jest jezioro danych , przeprowadźmy analizę porównawczą między jeziorami danych a hurtowniami danych.

Jeziora danych a hurtownia danych

Zarówno jeziora danych, jak i hurtownie danych są repozytoriami danych big data. Podczas gdy hurtownia danych zwykle przechowuje dane strukturalne, jezioro danych przechowuje dane strukturalne i nieustrukturyzowane. Oto kilka podstawowych różnic między nimi, które sprawiają, że nadają się do różnych scenariuszy.

Dostępność złożona a prosta dla użytkownika : Technologia Data Lake często wymaga eksperta, który dogłębnie rozumie różne rodzaje danych , ponieważ nie są one zorganizowane w uproszczonej formie przed przechowywaniem.

Z drugiej strony hurtownia danych jest łatwo dostępna zarówno dla użytkowników technicznych, jak i nietechnicznych dzięki dobrze zdefiniowanemu schematowi. Nawet członek, który właśnie rozpoczął pracę nad hurtownią danych, może się tego szybko nauczyć.

Elastyczność a sztywność: platforma jeziora danych może szybko dostosowywać się do zmian. Ponadto wraz ze wzrostem zapotrzebowania na pamięć masową łatwiej jest skalować serwery w klastrze Data Lake. Jednak w przypadku hurtowni danych, jej modyfikowanie, gdy w przyszłości zmienią się wymagania, wymaga znacznych zasobów.

Schemat przy odczycie a schemat przy zapisie: technologia usługi Data Lake nie ma wstępnie zdefiniowanego schematu do przechowywania danych w postaci natywnej. W jeziorze danych większość przygotowania danych ma miejsce, gdy dane są faktycznie używane.

Z drugiej strony w hurtowni danych schemat jest definiowany i ustrukturyzowany przed przechowywaniem. Ponadto większość przygotowań danych zwykle odbywa się przed ich przetwarzaniem.

Dlaczego Twoja firma potrzebuje jeziora danych?

Jak wspomniano powyżej, platforma Data Lake działa na zasadzie zwanej schema-on-read. Oznacza to, że nie ma wstępnie zdefiniowanego schematu, do którego dane muszą być dopasowane przed przechowywaniem. Gdy dane są odczytywane podczas przetwarzania, są analizowane i dostosowywane do schematu w razie potrzeby. Oszczędza to znaczną ilość czasu, który w innym przypadku zostałby poświęcony na zdefiniowanie schematu. Umożliwia to również przechowywanie danych w dowolnym formacie.

Ponadto jeziora danych są bardzo trwałe i niedrogie ze względu na ich zdolność do skalowania i wykorzystywania obiektowej pamięci masowej. Umożliwiają również analitykom danych i ekspertom ds. analityki szybszy dostęp do danych, ich przygotowywanie i analizowanie z większą dokładnością.

Jeśli nadal nie jesteś przekonany, dlaczego jezioro danych jest ważne dla Twojej firmy, rozważ kilka korzyści wymienionych poniżej.

Lepsze interakcje z klientami: Technologia Data Lake może łączyć dane klientów z platformy CRM z analizą mediów społecznościowych, aby umożliwić firmie zrozumienie przyczyny odejścia klientów, najbardziej dochodowej kohorty klientów oraz promocji lub nagród, które zwiększą lojalność.

Koniec z silosami danych: Zazwyczaj dane w większości organizacji są przechowywane w różnych lokalizacjach na różne sposoby, bez scentralizowanego zarządzania dostępem. Dostęp do takich danych i ich dokładna analiza jest dość trudnym zadaniem.

Jezioro danych rozbija te silosy danych i zapewnia bezproblemowy dostęp do wymaganych danych w celu szybszej innowacji i znaczących informacji. Scentralizowane jezioro danych eliminuje powielanie danych i wiele zasad bezpieczeństwa.

Silne podstawy AL/ML: dzięki scentralizowanemu repozytorium w postaci jezior danych można łączyć wiele zestawów danych w celu trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego w celu przeprowadzania analiz predykcyjnych i wykorzystania wzorców danych.

Dane w jeziorze danych są przechowywane w otwartym formacie; w związku z tym ułatwia różnym usługom analitycznym opartym na ML/AI przetwarzanie tych danych w celu generowania istotnych informacji.

Jezioro danych może przetwarzać wszystkie rodzaje danych z małym opóźnieniem, w tym częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane, takie jak wideo, audio i dokumenty, które są kluczowe dla nowoczesnego uczenia maszynowego i przypadków użycia opartych na sztucznej inteligencji.

Dane wysokiej jakości: Ze względu na moc przetwarzania jezior danych i używane narzędzia różne działy mogą mieć dostęp do danych wysokiej jakości. Dzieje się tak, ponieważ jeziora danych wykorzystują duże ilości danych i algorytmy głębokiego uczenia, aby uzyskać analizę decyzji w czasie rzeczywistym.

Wszechstronność i skalowalność: w przeciwieństwie do tradycyjnej hurtowni danych, jeziora danych oferują stosunkowo niedrogą skalowalność. Jeziora danych wykorzystują skalowalne narzędzie Hadoop, które wykorzystuje pamięć masową HDFS do obsługi rosnącej ilości danych. Jest również wszechstronny, ponieważ może być używany do przechowywania zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych danych z różnych źródeł.

[Przeczytaj również: Kompletny przewodnik po nauce i analizie danych dla biznesu ]

Jakie są rodzaje jezior danych?

Jeziora danych mogą znajdować się w chmurze, lokalnie i w wielu hiperskalerach w chmurze, takich jak Google Cloud lub Amazon Web Services.

Jak dotąd jezioro danych w chmurze jest najpopularniejszym typem jeziora danych, które oferuje wszystkie zwykłe funkcje jeziora danych, ale w pełni zarządzanej usłudze w chmurze.

Pozwól nam zagłębić się w każdy z tych typów jezior danych, których można użyć w systemie zarządzania danymi :

1. Lokalne jezioro danych: Lokalne jezioro danych, w tym cały sprzęt, oprogramowanie i procesy, są zarządzane przez wewnętrzne zasoby inżynierów IT. Takie podejście wiąże się z wyższymi nakładami kapitałowymi i wymaga większego zaangażowania.

2. Jezioro danych w chmurze: w przypadku jeziora danych w chmurze infrastruktura lokalna jest zlecana na zewnątrz . Jezioro danych w chmurze to scentralizowane repozytorium hostowane w chmurze, które umożliwia przechowywanie nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych w dowolnej skali. Takie podejście wymaga większych nakładów operacyjnych, ale firmy mogą łatwiej skalować wraz z innymi korzyściami, takimi jak opłacalność.

3. Hybrydowe jezioro danych: niektóre firmy decydują się na jednoczesne utrzymywanie zarówno lokalnych, jak i chmurowych jezior danych. Ta sytuacja jest zwykle widoczna w scenariuszach migracji z lokalnego do chmury.

4. Wielochmurowe jezioro danych: w wielochmurowym jeziorze danych łączy się co najmniej dwie oferty w chmurze. Na przykład firma może używać zarówno platformy Azure, jak i AWS do zarządzania i utrzymywania jezior danych w chmurze. Wymaga to większej wiedzy specjalistycznej, aby zapewnić komunikację między tymi różnymi platformami.

Architektura jeziora danych

Bez względu na to, ile danych znajduje się w jeziorze danych, będzie to mało przydatne, jeśli nie będziesz mieć środków na ich efektywne wykorzystanie. Dlatego wdrożenie odpowiedniej architektury jeziora danych jest ważne dla organizacji, aby uzyskać optymalne wyniki ze swoich danych.

Architektura jeziora danych zazwyczaj składa się z następujących warstw:

Warstwa pozyskiwania: ta warstwa pozyskuje nieprzetworzone dane do jeziora danych. Dane mogą być pozyskiwane w czasie rzeczywistym lub partiami i są zorganizowane w logiczną strukturę folderów. Warstwa przetwarzania może pomieścić dane z różnych źródeł zewnętrznych, takich jak urządzenia IoT , urządzenia do noszenia i sieci społecznościowe.

Warstwa destylacji: Warstwa konwertuje dane przechowywane przez warstwę przetwarzania na dane strukturalne do dalszej analizy. Surowe dane są konwertowane na uporządkowane zestawy danych, a następnie przechowywane jako tabele lub pliki. Na tym etapie dane są denormalizowane, oczyszczane i wyprowadzane, a następnie ujednolicane pod względem formatu, kodowania i typu danych.

Warstwa przetwarzania: ta warstwa uruchamia zapytania użytkowników i zaawansowane narzędzia analityczne dotyczące danych strukturalnych. Procesy mogą być uruchamiane wsadowo, w czasie rzeczywistym lub interaktywnie. W tej warstwie stosowana jest logika biznesowa, a dane są zużywane przez aplikacje analityczne. Ta warstwa jest również znana jako zaufana lub gotowa do produkcji.

Warstwa Insights: Warstwa Insights to interfejs zapytań lub interfejs wyjściowy Data Lake. Wykorzystuje zapytania SQL lub noSQL do żądania i wyświetlania danych w raportach lub pulpitach nawigacyjnych.

Ujednolicona warstwa operacyjna: ta warstwa jest odpowiedzialna za monitorowanie systemu i zarządzanie systemem za pomocą zarządzania przepływem pracy, audytu i zarządzania biegłością.

Jeziora danych – przypadki użycia

Ponieważ modele jeziora danych stanowią podstawę analiz i sztucznej inteligencji , firmy z każdej branży używają ich do zwiększania przychodów, oszczędzania pieniędzy i ograniczania ryzyka.

Opieka zdrowotna : jeziora danych są używane od wielu lat w branży opieki zdrowotnej. Ze względu na zapotrzebowanie na wgląd w czasie rzeczywistym i duże ilości nieustrukturyzowanych danych w opiece zdrowotnej, korzystanie z jeziora danych umożliwia dostęp do nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych, co okazuje się lepiej pasować do firm opieki zdrowotnej.

Transport: Jeziora danych są doskonałym źródłem informacji ze względu na ich zdolność do przewidywania. Kiedy mówimy o sektorze transportowym, prognozy mogą pomóc organizacjom obniżyć koszty i poprawić konserwację predykcyjną.

Cyberbezpieczeństwo: Cyberbezpieczeństwo było głównym wyzwaniem, które każda organizacja stara się zminimalizować lub wyeliminować. Wszelkie smartfony, laptopy lub urządzenia komputerowe są podatne i podatne na zagrożenia wewnętrzne i zewnętrzne. Oszukańcze wiadomości e-mail i wirusy stają się coraz trudniejsze do zidentyfikowania.

Aby zapobiec takim naruszeniom bezpieczeństwa, organizacje muszą wdrożyć proaktywne plany odzyskiwania po awarii i ciągłości działania. Jeziora danych zapewniają bezpieczną przystań do przechowywania cennych zasobów cyfrowych firmy.

[Przeczytaj również: Jak zapewnić cyberbezpieczeństwo w erze IoT ]

Marketing: Jeśli chodzi o marketing, jeziora danych pomagają zbierać wszelkie kluczowe informacje, od danych demograficznych po preferencje zarówno klientów, jak i potencjalnych klientów z różnych źródeł, w celu pomocy w hiperpersonalizowanych kampaniach marketingowych.

Jeziora danych umożliwiają również marketerom monitorowanie i analizowanie danych w czasie rzeczywistym. Pomaga im to otrzymywać aktualne informacje, aby podejmować świadome decyzje strategiczne i budować kampanie podzielone na segmenty.

Media i rozrywka: Firma oferująca usługi strumieniowego przesyłania muzyki, radia i podcastów może zwiększyć przychody, ulepszając swój system rekomendacji, dzięki czemu użytkownicy częściej korzystają z ich usług, a firma jest w stanie sprzedawać więcej reklam.

Zabierz swoje jezioro danych w niebo dzięki Appinventiv

Jeziora danych są uniwersalne, elastyczne i zawierają nieustrukturyzowane dane dla często nieokreślonych przypadków użycia. Spełniają one ważne wymagania przedsiębiorstwa, takie jak przyspieszenie przetwarzania analitycznego, uproszczenie dostępu do danych, nadzorowanie zestawów danych i udostępnianie ujednoliconego katalogu danych ze wszystkich źródeł.

Wszystko to odbywa się przy jednoczesnym uniknięciu kosztów i złożoności tradycyjnych hurtowni danych. Jeziora danych umożliwiają również organizacjom pozostawienie danych tam, gdzie są już zarządzane, zapewniając szybki dostęp do wszystkich odbiorców danych, niezależnie od narzędzi, z których korzystają.

W Appinventiv nasi eksperci dostarczają rozwiązania jeziora danych na poziomie przedsiębiorstwa, które pomagają zastąpić silosy danych elastyczną, skalowalną platformą, która może gromadzić, przechowywać i zarządzać nieprzetworzonymi danymi z całej firmy, przygotowując je do analizy.

W przypadku jakichkolwiek dalszych pytań na temat tego, co to jest jezioro danych lub usługi analizy danych , skontaktuj się z naszymi specjalistami, którzy przeprowadzą Cię przez cały proces i zaoferują najlepsze w swojej klasie rozwiązanie do przetwarzania danych i zarządzania danymi . Mów do nas!