Omkring 80 % til 90 % af dataene der produceres er ustruktureret, dvs. det er ikke organiseret og mangler et foruddefineret format. Hvad betyder det for virksomhederne? Det er et signal, højt og tydeligt, at det er tid til at omfavne en datasø, der kan huse alle disse data og give dem en enkelt kilde til sandhed de har brug for til deres business intelligence (BI) initiativer.

Hvad er en datasø?

I teknologiens verden er en datasø et udtryk, vi bruger til at beskrive et stort centraliseret lager, som organisationer bruger til at gemme enorme mængder af rå, ustrukturerede og semistrukturerede data.

Datasøer er i stand til at lagre strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data.

Du kan tænke på det som et kæmpe reservoir af information, hvor data fra forskellige kilder såsom sociale medier, webapplikationer og IoT-enheder gemmes i sin rå form uden nogen foruddefineret struktur eller format. Dette inkluderer alle slags data, herunder tekst, billede, lyd og video.

Ligesom dygtige fiskere kan erhvervs- og dataprofessionelle kaste deres net i datasøen og få den indsigt, de har brug for, for at drive forretningsbeslutninger. Men som alle andre fisketure kræver dette omhyggelig planlægning for at sikre datakvalitetsstyring, sikkerhed og overholdelse af lovgivning.

Data Lake vs Data Warehouse: Hvad er forskellen?

A datalager er et stort lager, som organisationer bruger til at gemme og administrere deres data. Disse er designet til at gemme strukturerede data – data, der er organiseret i tabeller og kolonner.

I modsætning til en datasø, som er et ustruktureret lager, kan du tænke på et datavarehus som et velorganiseret bibliotek, hvor alle bøgerne er placeret pænt på deres hylder. Du ved præcis, hvor du skal gå hen for at få den bog, du har brug for. På samme måde strømliner datavarehuse processen med at hente og analysere de data, du har brug for, fordi dataene er strukturerede.

Datavarehuse bruges almindeligvis til business intelligence og rapportering, da de gør det muligt for organisationer at udtrække indsigt og træffe informerede beslutninger baseret på deres data.

Mens organisationer bruger både en datasø og et datavarehus som en centraliseret datalager, de har begge meget forskellige applikationer. Tabellen nedenfor opsummerer data sø vs data warehouse:

Fordele ved at bruge en datasø

Byg en enkelt kilde til sandhed med et konsolideret lager

Gratis download

Datasøer er yderst fleksible og skalerbare, hvilket gør dem til en ideel løsning for organisationer, der har brug for at lagre og analysere enorme mængder data hurtigt og effektivt. Her er nogle flere grunde til, at organisationer bruger datasøer:

Utrolig skalerbar

Datasøer, som Azure Data Lake, er meget skalerbare, hvilket gør det muligt for organisationer at håndtere enorme mængder rådata med lethed. De giver dig mulighed for nemt at rumme yderligere data, efterhånden som dine databehov vokser.

Meget fleksibel

I modsætning til traditionelle datavarehuse er datasøer designet til at gemme både strukturerede og ustrukturerede datasæt i deres oprindelige format. Du kan nemt integrere forskellige typer datakilder og køre mere komplekse analyser på de data, der er gemt i din datasø.

Omkostningseffektiv

Generelt er datasøer en billigere løsning sammenlignet med traditionelle datavarehuse, fordi du ikke behøver at transformere og rense dine data, før de indlæses. Det betyder, at du kan gemme flere data til en lavere pris, hvilket især er nyttigt, hvis du skal opbevare store mængder data.

Bedre dataanalyse

Du kan køre mere avanceret analyse på data, der er gemt i en datasø, inklusive maskinlæring og forudsigelig modellering. Dette skyldes, at datasøer giver dig mulighed for at gemme data i dens rå form, hvilket giver mere detaljeret indsigt i dine data.

Datademokratisering

Datasøer gør det muligt for alle i en organisation at få adgang til og bruge de data, de har brug for, uanset deres tekniske ekspertise. Dette strømliner hele virksomheden datadeling og fremmer datademokratisering og hjælper organisationer med at træffe mere informerede beslutninger.

Indlæsning af data i en datasø

Kombiner data fra flere kilder i din datasø og byg en enkelt kilde til sandhed.

Konsolidering af data i en datasø betyder at samle store mængder data fra forskellige datakilder og dumpe dem til en centraliseret placering. Udviklere bygger datapipelines at opnå dette. Det overordnede mål er at strømline processen med at få adgang til og analysere virksomhedsdækkende data.

Men i betragtning af antallet af involverede kompleksiteter, kan dette være en kedelig og ressourcekrævende proces, der kræver betydelig planlægning og teknisk ekspertise, især da hele processen udføres manuelt ved at skrive kode.

Efterhånden som din organisation vokser, vokser antallet af dine datakilder og dermed mængden af ​​data, du arbejder med. Hver gang en ny datakilde tilføjes, skal dit team af udviklere skrive kode for at oprette forbindelse til den og udtrække dataene.

Så hvordan kan du forenkle og fremskynde processen med at konsolidere dine data til en datasø? Tip: Ingen kode dataintegration.

Konsolidering af data ved hjælp af No-Code Data Integration

No-code data integration platforme, som Astera Centerprise, gør det muligt for organisationer at konsolidere data fra flere kilder til en datasø. Disse platforme giver en intuitiv, træk-og-slip-grænseflade, der giver ikke-tekniske brugere mulighed for nemt at bygge datapipelines, hvilket eliminerer behovet for at ansætte dyre udviklere.

Centraliser dine data i en datasø. Ingen kodning påkrævet!

Gå til produktsiden

Derudover disse platforme til datastyring har et indbygget bibliotek af native stik der forenkler og fremskynder processen med at oprette forbindelse til og udtrække data fra flere datakilder, herunder filformater, datavarehuse, databaser, cloud-applikationer og API'er.

Derefter kan du, afhængigt af din virksomheds use-case for at bruge en datasø,:

• Enten transformerer dataene, før de indlæses i din datasø,
• Eller indlæs dataene først og transformer dem efter behov.

Hvis du har brug for at transformere dine data, før du indlæser dem i din datasø, bliver du nødt til at bruge ETL (ekstrahere, transformere, indlæse). Du kan nemt gøre det med moderne dataintegrationsværktøjer da de tilbyder et stort udvalg af indbyggede transformationer. Ellers kan du bruge Pushdown Optimization (ELT) for at udtrække dataene først, skal du indlæse dem i din datasø og derefter transformere dem senere.

Du spørger måske dig selv, "hvorfor skal jeg bruge en datasø, hvis jeg skal transformere dataene, før de indlæses?" Selvom det ikke er almindeligt at bruge en datasø til strukturerede data, er der nogle tilfælde af forretningsbrug, der berettiger det. For eksempel kræver din virksomhed, at du udfører en analyse, der kræver at kombinere relationelle data med ikke-relationelle data, eller der er behov for at accelerere dataindtagelse og have dataredundans mv.

Hvordan Astera Centerprise Kan hjælpe

Astera Centerprise er et moderne dataintegrationsplatform som du nemt kan bruge til at strømline processen med at kombinere data fra forskellige kilder og indlæse dem i en datasø. Med Astera Centerprise, Kan du:

• Hurtigt konsolidere data ind i et centraliseret lager
• Eliminer behovet for manuel databehandling
• Udnyt indbyggede stik til at kombinere data fra flere kilder
• Forbedre datakvaliteten ved hjælp af indlejrede datakvalitetsfunktioner
• Automatiser flere aspekter af dine dataintegrationsopgaver

Ønsker du at fremskynde processen med at skabe en enkelt kilde til sandhed? Astera Centerprise kan hjælpe. Tilmeld dig en demo eller download en 14-dages gratis prøveperiode. Du kan også komme i kontakt med en af ​​vores dataintegrationseksperter på +1-888-77-ASTERA.