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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Was ist ein Data Lake? Definition und Vorteile

Dezember 21st, 2023

Um 80 % bis 90 % der Daten Das erzeugte Dokument ist unstrukturiert, das heißt, es ist nicht organisiert und weist kein vordefiniertes Format auf. Was bedeutet das für Unternehmen? Es ist ein lautes und deutliches Signal, dass es an der Zeit ist, einen Datensee zu schaffen, der all diese Daten speichern und mit einem Datenspeicher versorgen kann einzige Quelle der Wahrheit die sie für ihre Business Intelligence (BI)-Initiativen benötigen.

Was ist ein Data Lake?

In der Welt der Technologie verwenden wir den Begriff „Data Lake“, um ein großes, zentralisiertes Speicherrepository zu beschreiben, in dem Unternehmen große Mengen an Rohdaten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten speichern.

Data Lakes können strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten speichern.

Data Lakes sind in der Lage, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern.

Man kann es sich als ein riesiges Informationsreservoir vorstellen, in dem Daten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Webanwendungen und IoT-Geräten in ihrer Rohform ohne vordefinierte Struktur oder Format gespeichert werden. Dazu gehören alle Arten von Daten, einschließlich Text, Bild, Audio und Video.

Wie erfahrene Fischer können Geschäfts- und Datenexperten ihre Netze in den Datensee auswerfen und die Erkenntnisse einholen, die sie für Geschäftsentscheidungen benötigen. Allerdings erfordert dies, wie bei allen Angelausflügen, eine sorgfältige Planung Datenqualitätsmanagement, Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Data Lake vs. Data Warehouse: Was ist der Unterschied?

A Data Warehouse ist ein großes Repository, das Organisationen zum Speichern und Verwalten ihrer Daten verwenden. Diese dienen der Speicherung strukturierter Daten – Daten, die in Tabellen und Spalten organisiert sind.

Im Gegensatz zu einem Data Lake, bei dem es sich um ein unstrukturiertes Repository handelt, können Sie sich ein Data Warehouse als eine gut organisierte Bibliothek vorstellen, in der alle Bücher ordentlich in ihren Regalen platziert sind. Sie wissen genau, wo Sie das Buch bekommen, das Sie brauchen. Ebenso rationalisieren Data Warehouses den Prozess des Abrufens und Analysierens der benötigten Daten, da die Daten strukturiert sind.

Data Warehouses werden häufig für Business Intelligence und Reporting verwendet, da sie es Unternehmen ermöglichen, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Daten zu treffen.

Während Organisationen sowohl einen Data Lake als auch ein Data Warehouse als zentralisierte Plattform nutzen Daten-RepositoryBeide haben sehr unterschiedliche Anwendungen. Die folgende Tabelle fasst zusammen Data Lake vs Data Warehouse:

 

                          Datensee                     Data Warehousing
Speichert und verarbeitet strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten Speichert und verarbeitet nur strukturierte Daten
Erfordert kein vordefiniertes Schema Erfordert ein vordefiniertes Schema
Die Daten werden in ihrem nativen Format gespeichert Daten werden transformiert und bereinigt
Flexibel und skalierbar Starrer und weniger skalierbar
Wird für Big-Data-Analysen verwendet Wird für Business Intelligence und Reporting verwendet
Für die Verwaltung sind fortgeschrittenere technische Fähigkeiten erforderlich Einfacher zu verwalten und zu verwenden
Ermöglicht Benutzern das Speichern und Analysieren großer Datenmengen Ermöglicht Benutzern den Zugriff auf und die Analyse eines bestimmten Datensatzes

 

Vorteile der Verwendung eines Data Lake

Data Lakes sind äußerst flexibel und skalierbar, was sie zu einer idealen Lösung für Unternehmen macht, die große Datenmengen schnell und effizient speichern und analysieren müssen. Hier sind einige weitere Gründe, warum Unternehmen Data Lakes nutzen:

Unglaublich skalierbar

Data Lakes wie Azure Data Lake sind hoch skalierbar und ermöglichen es Unternehmen, enorme Mengen an Rohdaten problemlos zu verarbeiten. Sie ermöglichen Ihnen die problemlose Aufnahme zusätzlicher Daten, wenn Ihr Datenbedarf wächst.

Sehr flexibel

Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses sind Data Lakes darauf ausgelegt, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datensätze in ihrem nativen Format zu speichern. Sie können problemlos verschiedene Arten von Datenquellen integrieren und komplexere Analysen der in Ihrem Data Lake gespeicherten Daten durchführen.

Kostengünstig

Im Allgemeinen sind Data Lakes eine kostengünstigere Lösung im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses, da Sie Ihre Daten vor dem Laden nicht transformieren und bereinigen müssen. Dies bedeutet, dass Sie mehr Daten zu geringeren Kosten speichern können, was besonders nützlich ist, wenn Sie große Datenmengen speichern müssen.

Bessere Datenanalyse

Sie können erweiterte Analysen der in einem Data Lake gespeicherten Daten durchführen, einschließlich maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung. Dies liegt daran, dass Sie mit Data Lakes Daten in ihrer Rohform speichern können, was detailliertere Einblicke in Ihre Daten ermöglicht.

Datendemokratisierung

Data Lakes ermöglichen es jedem innerhalb einer Organisation, unabhängig von seinem technischen Fachwissen auf die benötigten Daten zuzugreifen und diese zu nutzen. Dies optimiert unternehmensweit Datenübertragung und fördert die Datendemokratisierung und hilft Organisationen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Laden von Daten in einen Data Lake

Kombinieren Sie Daten aus mehreren Quellen in Ihrem Data Lake und schaffen Sie eine einzige Quelle der Wahrheit.

Kombinieren Sie Daten aus mehreren Quellen in Ihrem Data Lake und schaffen Sie eine einzige Quelle der Wahrheit.

Die Konsolidierung von Daten in einem Data Lake bedeutet, große Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen zusammenzuführen und an einem zentralen Ort abzulegen. Entwickler bauen Datenpipelines um das zu erreichen. Das übergeordnete Ziel besteht darin, den Prozess des Zugriffs und der Analyse unternehmensweiter Daten zu rationalisieren.

Angesichts der Komplexität kann dies jedoch ein langwieriger und ressourcenintensiver Prozess sein, der viel Planung und technisches Fachwissen erfordert, insbesondere da der gesamte Prozess manuell durch Schreiben von Code ausgeführt wird.

Wenn Ihr Unternehmen wächst, wächst auch die Anzahl Ihrer Datenquellen und damit auch die Datenmenge, mit der Sie arbeiten. Jedes Mal, wenn eine neue Datenquelle hinzugefügt wird, muss Ihr Entwicklerteam Code schreiben, um eine Verbindung dazu herzustellen und die Daten zu extrahieren.

Wie können Sie also den Prozess der Konsolidierung Ihrer Daten in einem Data Lake vereinfachen und beschleunigen? Hinweis: Kein Code Datenintegration.

Konsolidieren von Daten mithilfe der No-Code-Datenintegration

No-Code-Datenintegrationsplattformen, wie z Astera Centerpriseermöglichen es Unternehmen, Daten aus mehreren Quellen in einem Data Lake zu konsolidieren. Diese Plattformen bieten eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche, die es technisch nicht versierten Benutzern ermöglicht, problemlos Datenpipelines zu erstellen, sodass keine teuren Entwickler eingestellt werden müssen.

Zusätzlich diese Datenverwaltungsplattformen verfügen über eine integrierte Bibliothek von native Anschlüsse die den Prozess der Verbindung und Extraktion von Daten aus mehreren Datenquellen, einschließlich Dateiformaten, Data Warehouses, Datenbanken, Cloud-Anwendungen und APIs, vereinfachen und beschleunigen.

Abhängig von Ihrem geschäftlichen Anwendungsfall für die Nutzung eines Data Lake können Sie dann Folgendes tun:

  • Entweder transformieren Sie die Daten, bevor Sie sie in Ihren Data Lake laden,
  • Oder laden Sie zuerst die Daten und transformieren Sie sie bei Bedarf.

Wenn Sie Ihre Daten vor dem Laden in Ihren Data Lake transformieren müssen, müssen Sie Folgendes verwenden ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden). Sie können dies ganz einfach mit modernen Mitteln tun Datenintegrationswerkzeuge da sie eine große Auswahl an integrierten Transformationen bieten. Andernfalls können Sie die Pushdown-Optimierung verwenden (ELT) Extrahieren Sie die Daten zunächst, laden Sie sie in Ihren Data Lake und transformieren Sie sie später.

Sie fragen sich vielleicht: „Warum sollte ich einen Data Lake verwenden, wenn ich die Daten vor dem Laden transformieren muss?“ Obwohl es nicht üblich ist, einen Data Lake für strukturierte Daten zu verwenden, gibt es einige geschäftliche Anwendungsfälle, die dies rechtfertigen. Beispielsweise müssen Sie in Ihrem Unternehmen eine Analyse durchführen, die die Kombination relationaler Daten mit nicht relationalen Daten erfordert, oder es besteht Bedarf an einer beschleunigten Datenaufnahme und Datenredundanz usw.

Wie Astera Centerprise Kann helfen

Astera Centerprise ist modern Datenintegrationsplattform Damit können Sie den Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Laden in einen Data Lake ganz einfach optimieren. Mit Astera Centerprise, Sie können:

  • Schnell Daten konsolidieren in ein zentrales Repository
  • Eliminieren Sie die Notwendigkeit einer manuellen Datenverarbeitung
  • Nutzen Sie integrierte Konnektoren, um Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren
  • Verbessern Sie die Datenqualität mithilfe eingebetteter Datenqualitätsfunktionen
  • Automatisieren Sie mehrere Aspekte Ihrer Datenintegrationsaufgaben

Möchten Sie den Prozess der Schaffung einer einzigen Quelle der Wahrheit beschleunigen? Astera Centerprise kann helfen. Melden Sie sich für eine Demo an oder laden Sie ein 14-Tage kostenlose Testversion. Sie können sich auch unter +1-888-77- an einen unserer Datenintegrationsexperten wenden.ASTERA.

 

Autoren:

  • Khurram Haider
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