數據湖：適合您業務的下一代數據管理解決方案

數據湖是下一代數據管理解決方案，可以幫助業務用戶應對大數據挑戰並推動實時分析的新水平。 他們高度可擴展的環境支持極其大量的數據。

數據湖中存儲的數據可以是任何東西，從半結構化數據（例如分層 Web 內容）到完全非結構化數據（例如文本文檔或圖像）。 這種靈活性意味著企業可以上傳從原始數據到完全匯總的分析結果的任何內容。

需要考慮的重要一點是，數據湖提供了一個單一平台來保存和訪問有價值的企業數據。

雖然您可能對下一代數據管理解決方案的內容有一個簡要的了解，但在我們的下一部分中，讓我們詳細討論什麼是數據湖，它與數據倉庫有何不同，以及它將如何影響您業務的未來。

什麼是數據湖？

數據湖是一個中央存儲庫，以原始、精細的格式保存來自不同來源的大量數據。 它可以存儲結構化、非結構化或半結構化數據，這意味著數據可以以更靈活的格式保存以備將來使用。

Pentaho 的首席技術官 James Dixon 創造了“數據湖”一詞，它指的是數據湖中數據的特殊性質，而不是存儲在傳統數據倉庫系統中的干淨和處理過的數據。

數據湖，尤其是雲中的數據湖，易於擴展、成本低，並且經常與應用機器學習分析一起使用。 它們允許用戶以自己的方式訪問和探索數據，而無需將數據移動到另一個系統中。

了解了什麼是數據湖之後，我們來做一個數據湖和數據倉庫的對比分析。

數據湖與數據倉庫

數據湖和數據倉庫都是大數據的存儲庫。 數據倉庫通常存儲結構化數據，而數據湖存儲結構化和非結構化數據。 以下是兩者之間的一些基本區別，使它們適用於不同的場景。

複雜與簡單的用戶可訪問性：數據湖技術通常需要對各種數據有透徹了解的專家，因為它在存儲之前沒有以簡化的形式組織。

另一方面，由於其定義明確的模式，技術和非技術用戶都可以輕鬆訪問數據倉庫。 即使是剛開始從事數據倉庫工作的成員也可以快速學習它。

靈活性與剛性：數據湖平台可以快速適應變化。 此外，隨著存儲需求的增加，更容易擴展數據湖集群上的服務器。 但是，對於數據倉庫，當未來需求發生變化時，需要大量資源來對其進行修改。

Schema-on-read vs schema-on-write：數據湖技術沒有預定義的模式來以原生形式存儲數據。 在數據湖中，大部分數據準備都是在實際使用數據時進行的。

另一方面，在數據倉庫中，模式是在存儲之前定義和結構化的。 此外，大多數數據準備通常發生在處理之前。

為什麼您的企業需要數據湖？

如上所述，數據湖平台的工作原理稱為讀取模式。 這意味著沒有預定義的模式需要在存儲之前將數據放入其中。 在處理過程中讀取數據時，會根據需要對其進行解析並適應模式。 這樣可以節省大量時間，否則這些時間會花費在定義模式上。 這也使數據能夠以任何格式存儲。

此外，數據湖具有高度持久性和低成本，因為它們能夠擴展和利用對象存儲。 它們還允許數據科學家和分析專家更快、更準確地訪問、準備和分析數據。

如果仍然不相信為什麼數據湖對您的業務很重要，請考慮下面提到的一些好處。

改善客戶互動：數據湖技術可以將來自 CRM 平台的客戶數據與社交媒體分析相結合，使企業能夠了解客戶流失的原因、最有利可圖的客戶群，以及可以提高忠誠度的促銷或獎勵。

不再有數據孤島：通常，大多數組織中的數據以不同的方式存儲在不同的位置，沒有集中的訪問管理。 訪問這些數據並對其進行準確分析非常具有挑戰性。

數據湖打破了這些數據孤島，並提供對所需數據的無縫訪問，以實現更快的創新和有意義的洞察。 集中式數據湖消除了數據重複和多重安全策略。

AL/ML 的堅實基礎：通過數據湖形式的集中存儲庫，可以組合多個數據集來訓練和部署機器學習模型，以執行預測分析和數據模式的使用。

數據湖中的數據以開放格式存儲； 因此，它使各種基於 ML/AI 的分析服務更容易處理這些數據以產生有意義的見解。

數據湖可以以低延遲處理所有類型的數據，包括半結構化和非結構化數據，例如對現代機器學習和基於 AI 的用例至關重要的視頻、音頻和文檔。

質量數據：由於數據湖的處理能力和使用的工具，各個部門都可以訪問質量數據。 這是因為數據湖利用大量數據和深度學習算法來進行實時決策分析。

多功能性和可擴展性：與傳統數據倉庫不同，數據湖提供相對便宜的可擴展性。 數據湖利用可擴展性工具 Hadoop，它利用 HDFS 存儲來處理越來越多的數據。 它也是通用的，因為它可用於存儲來自不同來源的結構化和非結構化數據。

[另請閱讀：商業數據科學和分析的完整指南]

有哪些不同類型的數據湖？

數據湖可以駐留在雲端、本地以及跨多個雲超大規模器（例如 Google Cloud 或 Amazon Web Services）。

到目前為止，雲數據湖是最流行的數據湖類型，它提供所有常見的數據湖功能，但在完全託管的雲服務中。

讓我們深入研究可用於您的數據管理系統的每種類型的數據湖：

1. 本地數據湖：包括其所有硬件、軟件和流程的本地數據湖由內部 IT 工程資源管理。 這種方法具有更高的資本支出，需要更多的承諾。

2. 雲數據湖：在雲數據湖中，本地基礎設施是外包的。 雲數據湖是雲託管的集中式存儲庫，可讓您存儲任意規模的非結構化數據和結構化數據。 這種方法需要更高的運營支出承諾，但企業可以更輕鬆地擴展，並獲得成本效益等其他好處。

3. 混合數據湖：一些公司選擇同時維護本地和雲數據湖。 這種情況通常出現在從內部部署到雲端的遷移場景中。

4. 多雲數據湖：在多雲數據湖中，兩個或多個雲產品組合在一起。 例如，企業可能同時使用 Azure 和 AWS 來管理和維護雲數據湖。 這需要更多的專業知識來確保這些不同的平台相互通信。

數據湖架構

無論數據湖中存在多少數據，如果您缺乏有效利用它的方法，它都將毫無用處。 因此，實施適當的數據湖架構對於組織從其數據中獲得最佳結果非常重要。

數據湖架構通常由以下幾層組成：

攝取層：該層將原始數據攝取到數據湖中。 數據可以實時或批量提取，並以邏輯文件夾結構進行組織。 攝取層可以容納來自不同外部來源的數據，例如物聯網設備、可穿戴設備和社交網絡。

蒸餾層：該層將攝取層存儲的數據轉換為結構化數據，以供進一步分析。 原始數據被轉換為結構化數據集，然後存儲為表格或文件。 在這個階段對數據進行非規範化、清洗和派生，然後在格式、編碼和數據類型方面進行統一。

處理層：該層在結構化數據上運行用戶查詢和高級分析工具。 流程可以作為批處理、實時或交互方式運行。 業務邏輯應用在這一層，數據由分析應用程序使用。 該層也稱為受信任層或生產就緒層。

洞察層：洞察層是數據湖的查詢接口或輸出接口。 它使用 SQL 或 noSQL 查詢來請求和輸出報告或儀表板中的數據。

統一操作層：該層負責使用工作流管理、審計和熟練度管理對系統進行監控和管理。

數據湖——用例

由於數據湖模型為分析和人工智能奠定了基礎，各行各業的企業都在使用它們來增加收入、節省資金和降低風險。

醫療保健：數據湖已在醫療保健行業使用多年。 由於醫療保健領域需要實時洞察力和大量非結構化數據，數據湖的使用允許訪問非結構化和結構化數據，這更適合醫療保健公司。

交通：數據湖是一個很好的洞察力來源，因為它們能夠做出預測。 當我們談論運輸部門時，預測可以幫助組織降低成本並改善預測性維護。

網絡安全：網絡安全一直是每個組織都試圖盡量減少或消除的重大挑戰。 任何智能手機、筆記本電腦或計算設備都容易受到內部和外部威脅的影響。 詐騙電子郵件和病毒變得越來越難以識別。

為了防止此類安全漏洞，組織需要製定主動、災難恢復和業務連續性計劃。 數據湖為存放企業寶貴的數字資產提供了避風港。

[另請閱讀：物聯網時代如何確保網絡安全]

營銷：在營銷方面，數據湖有助於收集任何關鍵信息，從人口統計信息到來自不同來源的客戶和潛在客戶的偏好，以協助進行超個性化的營銷活動。

數據湖還允許營銷人員實時監控和分析數據。 這有助於他們及時獲得信息，從而做出明智的戰略決策並開展細分活動。

媒體和娛樂：提供音樂流媒體、廣播和播客服務的公司可以通過改進其推薦系統來增加收入，因此用戶可以更多地消費他們的服務，公司能夠銷售更多的廣告。

使用 Appinventiv 將您的數據湖帶上天空

數據湖是多用途、敏捷的，並且包含用於通常未確定的用例的非結構化數據。 它們支持重要的企業需求，例如加速分析處理、簡化數據訪問、管理數據集以及提供跨所有來源的統一數據目錄。

所有這些都是在避免傳統數據倉庫的成本和復雜性的同時完成的。 數據湖還使組織能夠將數據留在已經管理的地方，從而為所有數據消費者提供快速訪問，無論他們使用什麼工具。

在 Appinventiv，我們的專家提供企業級數據湖解決方案，幫助您用一個敏捷、可擴展的平台取代數據孤島，該平台可以收集、存儲和管理整個企業的原始數據，為分析做好準備。

有關什麼是數據湖或數據分析服務的任何其他問題，請聯繫我們的專業人員，他們將指導您完成整個過程並為您提供一流的數據湖和數據管理解決方案。 和我們談談！