Озера данных: решения для управления данными нового поколения для вашего бизнеса

Озера данных — это решения для управления данными нового поколения, которые могут помочь бизнес-пользователям справиться с задачами, связанными с большими данными, и выйти на новый уровень аналитики в реальном времени. Их хорошо масштабируемая среда поддерживает чрезвычайно большие объемы данных.

Сохраняемые данные в озере данных могут быть любыми: от частично структурированных данных, таких как иерархический веб-контент, до полностью неструктурированных данных, таких как текстовые документы или изображения. Эта гибкость означает, что предприятия могут загружать любые данные, начиная от необработанных данных и заканчивая полностью агрегированными аналитическими результатами.

Важно учитывать, что озеро данных предоставляет единую платформу для хранения ценных корпоративных данных и доступа к ним.

Возможно, у вас уже есть краткое представление о решениях для управления данными следующего поколения, но в следующих разделах мы подробно обсудим, что такое озеро данных, чем оно отличается от хранилища данных и как оно будет повлиять на будущее вашего бизнеса.

Что такое озеро данных?

Озеро данных — это центральный репозиторий, в котором хранятся огромные объемы данных из разных источников в необработанном гранулированном формате. Он может хранить структурированные, неструктурированные или частично структурированные данные, что означает, что данные можно хранить в более гибком формате для будущего использования.

Технический директор Pentaho Джеймс Диксон ввел термин «озеро данных», который относится к специальной природе данных в озере данных, а не к чистым и обработанным данным, хранящимся в традиционных системах хранилища данных.

Озера данных, особенно в облаке, легко масштабируются, недороги и часто используются с прикладной аналитикой машинного обучения. Они позволяют пользователям получать доступ к данным и исследовать их по-своему, без необходимости перемещать данные в другую систему.

Теперь, когда вы поняли, что такое озеро данных , давайте проведем сравнительный анализ между озерами данных и хранилищами данных.

Озера данных против хранилища данных

И озера данных, и хранилища данных являются хранилищами больших данных. В то время как хранилище данных обычно хранит структурированные данные, озеро данных хранит структурированные и неструктурированные данные. Вот несколько фундаментальных различий между ними, которые делают их подходящими для разных сценариев.

Сложная или простая доступность для пользователя . Для технологии озера данных часто требуется эксперт, хорошо разбирающийся в различных типах данных , поскольку перед сохранением они не организованы в упрощенной форме.

Хранилище данных, с другой стороны, легко доступно как для технических, так и для нетехнических пользователей благодаря четко определенной схеме. Даже участник, который только начал работать с хранилищем данных, может быстро его освоить.

Гибкость и жесткость. Платформа озера данных может быстро адаптироваться к изменениям. Кроме того, по мере увеличения потребности в хранилище проще масштабировать серверы в кластере озера данных. Однако для хранилища данных требуются значительные ресурсы для его изменения при изменении требований в будущем.

Схема при чтении и схема при записи: технология озера данных не имеет предопределенной схемы для хранения данных в исходной форме. В озере данных большая часть подготовки данных происходит, когда данные фактически используются.

С другой стороны, в хранилище данных схема определяется и структурируется до сохранения. Кроме того, большая часть подготовки данных обычно происходит перед обработкой.

Зачем вашему бизнесу озеро данных?

Как упоминалось выше, платформа озера данных работает по принципу, называемому схема при чтении. Это означает, что не существует предопределенной схемы, в которую данные должны быть помещены перед сохранением. Когда данные считываются во время обработки, они анализируются и преобразуются в схему по мере необходимости. Это экономит значительное количество времени, которое в противном случае было бы потрачено на определение схемы. Это также позволяет хранить данные в любом формате.

Кроме того, озера данных очень надежны и недороги благодаря своей способности масштабировать и использовать объектное хранилище. Они также позволяют специалистам по обработке и анализу данных получать доступ, готовить и анализировать данные быстрее и с большей точностью.

Если вы все еще не уверены, почему озеро данных важно для вашего бизнеса, рассмотрите несколько преимуществ, упомянутых ниже.

Улучшение взаимодействия с клиентами: технология озера данных может объединять данные о клиентах из платформы CRM с аналитикой социальных сетей, чтобы дать бизнесу возможность понять причину оттока клиентов, наиболее прибыльную когорту клиентов, а также рекламные акции или вознаграждения, которые повысят лояльность.

Больше никаких хранилищ данных: обычно данные в большинстве организаций хранятся в разных местах разными способами без централизованного управления доступом. Получить доступ к таким данным и провести их точный анализ довольно сложно.

Озеро данных разрушает эти хранилища данных и обеспечивает беспрепятственный доступ к необходимым данным для более быстрого внедрения инноваций и значимого анализа. Централизованное озеро данных устраняет дублирование данных и использование нескольких политик безопасности.

Надежная основа для AL/ML: наличие централизованного репозитория в виде озер данных позволяет объединять несколько наборов данных для обучения и развертывания моделей машинного обучения для выполнения предиктивного анализа и использования шаблонов данных.

Данные в озере данных хранятся в открытом формате; поэтому различным аналитическим службам на основе ML/AI становится проще обрабатывать эти данные для получения значимой информации.

Озеро данных может обрабатывать все типы данных с малой задержкой, включая частично структурированные и неструктурированные данные, такие как видео, аудио и документы, которые имеют решающее значение для современного машинного обучения и вариантов использования на основе ИИ.

Данные о качестве. Благодаря вычислительной мощности озер данных и используемым инструментам различные отделы могут иметь доступ к данным о качестве. Это связано с тем, что озера данных используют большие объемы данных и алгоритмы глубокого обучения для получения аналитики решений в реальном времени.

Универсальность и масштабируемость: в отличие от традиционных хранилищ данных, озера данных предлагают относительно недорогую масштабируемость. Озера данных используют инструмент масштабируемости Hadoop, который использует хранилище HDFS для обработки растущего объема данных. Он также универсален, поскольку может использоваться для хранения как структурированных, так и неструктурированных данных из различных источников.

[Также читайте: Полное руководство по науке о данных и аналитике для бизнеса ]

Какие существуют типы озер данных?

Озера данных могут находиться в облаке, локально и в нескольких облачных гиперскейлерах, таких как Google Cloud или Amazon Web Services.

На сегодняшний день облачное озеро данных является наиболее популярным типом озера данных, который предлагает все обычные функции озера данных, но в полностью управляемой облачной службе.

Давайте углубимся в каждый из этих типов озер данных, которые можно использовать для вашей системы управления данными :

1. Локальное озеро данных. Локальное озеро данных, включая все его оборудование, программное обеспечение и процессы, управляется собственными инженерными ИТ-ресурсами. Этот подход имеет более высокие капитальные затраты и требует большей приверженности.

2. Озеро облачных данных. В озере облачных данных локальная инфраструктура передается на аутсорсинг . Облачное озеро данных — это централизованный репозиторий, размещенный в облаке, который позволяет хранить неструктурированные данные и структурированные данные в любом масштабе. Этот подход требует более высоких обязательств по операционным расходам, но предприятия могут легче масштабироваться наряду с другими преимуществами, такими как экономическая эффективность.

3. Гибридное озеро данных. Некоторые компании предпочитают одновременно поддерживать как локальные, так и облачные озера данных. Эта ситуация обычно наблюдается во время сценариев миграции из локальной среды в облако.

4. Озеро данных с несколькими облаками. В озере данных с несколькими облаками объединяются два или более облачных предложения. Например, компания может использовать как Azure, так и AWS для управления и поддержки облачных озер данных. Это требует большего опыта для обеспечения связи этих разрозненных платформ друг с другом.

Архитектура озера данных

Независимо от того, сколько данных содержится в озере данных, от него будет мало пользы, если у вас нет средств для его эффективного использования. Поэтому реализация надлежащей архитектуры озера данных важна для организаций, чтобы получить оптимальные результаты от своих данных.

Архитектура озера данных обычно состоит из следующих слоев:

Уровень приема . Этот уровень принимает необработанные данные в озеро данных. Данные могут приниматься в режиме реального времени или пакетами и организованы в логической структуре папок. На уровне приема могут размещаться данные из различных внешних источников, таких как устройства IoT , носимые устройства и социальные сети.

Уровень дистилляции: этот уровень преобразует данные, хранящиеся на уровне приема, в структурированные данные для дальнейшего анализа. Необработанные данные преобразуются в структурированные наборы данных, а затем сохраняются в виде таблиц или файлов. На этом этапе данные денормализуются, очищаются и выводятся, а затем унифицируются с точки зрения формата, кодировки и типа данных.

Уровень обработки: на этом уровне выполняются пользовательские запросы и расширенные аналитические инструменты для структурированных данных. Процессы могут выполняться пакетно, в режиме реального времени или интерактивно. На этом уровне применяется бизнес-логика, а данные используются аналитическими приложениями. Этот уровень также известен как доверенный или готовый к работе.

Уровень аналитики . Уровень аналитики — это интерфейс запроса или выходной интерфейс озера данных. Он использует запросы SQL или noSQL для запроса и вывода данных в отчеты или информационные панели.

Унифицированный операционный уровень: этот уровень отвечает за мониторинг системы и управление системой с использованием управления рабочими процессами, аудита и управления квалификацией.

Озера данных — варианты использования

Поскольку модели озера данных обеспечивают основу для аналитики и искусственного интеллекта , компании во всех отраслях используют их для увеличения доходов, экономии денег и снижения рисков.

Здравоохранение . Озера данных уже много лет используются в сфере здравоохранения. Из-за потребности в аналитике в реальном времени и больших объемах неструктурированных данных в здравоохранении использование озера данных обеспечивает доступ к неструктурированным и структурированным данным, что оказывается более подходящим для медицинских компаний.

Транспорт: Озера данных являются отличным источником информации благодаря их способности делать прогнозы. Когда мы говорим о транспортном секторе, прогнозы могут помочь организациям сократить расходы и улучшить профилактическое обслуживание.

Кибербезопасность. Кибербезопасность была серьезной проблемой, которую каждая организация пытается свести к минимуму или устранить. Любые смартфоны, ноутбуки или вычислительные устройства уязвимы и восприимчивы к внутренним и внешним угрозам. Мошеннические электронные письма и вирусы становится все труднее идентифицировать.

Чтобы предотвратить такие нарушения безопасности, организациям необходимо внедрить упреждающие планы аварийного восстановления и обеспечения непрерывности бизнеса. Озера данных обеспечивают надежную гавань для размещения ценных цифровых активов бизнеса.

[Также читайте: Как обеспечить кибербезопасность в эпоху Интернета вещей ]

Маркетинг: когда дело доходит до маркетинга, озера данных помогают собирать любую важную информацию, от демографических данных до предпочтений как клиентов, так и потенциальных клиентов из разрозненных источников, для помощи в гиперперсонализированных маркетинговых кампаниях.

Озера данных также позволяют маркетологам отслеживать и анализировать данные в режиме реального времени. Это помогает им получать своевременную информацию для принятия обоснованных стратегических решений и построения сегментированных кампаний.

Медиа и развлечения: компания, предлагающая услуги потоковой передачи музыки, радио и подкастов, может увеличить доход, улучшив свою систему рекомендаций, чтобы пользователи больше потребляли их услуги, а компания могла продавать больше рекламы.

Поднимите свое озеро данных ввысь с Appinventiv

Озера данных являются многоцелевыми, гибкими и содержат неструктурированные данные для часто неопределенных вариантов использования. Они поддерживают важные корпоративные требования, такие как ускорение аналитической обработки, упрощение доступа к данным, курирование наборов данных и предоставление единого каталога данных для всех источников.

Все это делается без затрат и сложности традиционных хранилищ данных. Озера данных также позволяют организациям оставлять данные там, где ими уже управляют, обеспечивая быстрый доступ для всех потребителей данных, независимо от используемых ими инструментов.

В Appinventiv наши эксперты предлагают решения для озер данных корпоративного уровня, которые помогут вам заменить разрозненные хранилища данных гибкой, масштабируемой платформой, которая может собирать, хранить и управлять необработанными данными со всего вашего бизнеса, делая их готовыми к анализу.

Если у вас возникнут дополнительные вопросы о том, что такое озеро данных или услуги по анализу данных , свяжитесь с нашими специалистами, которые проведут вас через весь процесс и предложат вам лучшее в своем классе решение для озера данных и управления данными . Поговори с нами!