De geautomatiseerde, Geen code datastapel
Leer hoe Astera Data Stack kan het gegevensbeheer van uw onderneming vereenvoudigen en stroomlijnen.
Wat is een datameer? Definitie en voordelen
Rond 80% tot 90% van de gegevens dat wordt geproduceerd is ongestructureerd, dat wil zeggen, het is niet georganiseerd en heeft geen vooraf gedefinieerd format. Wat betekent dit voor bedrijven? Het is een luid en duidelijk signaal dat het tijd is om een datameer te omarmen dat al deze gegevens kan huisvesten en hen kan voorzien van een enkele bron van waarheid die ze nodig hebben voor hun business intelligence (BI)-initiatieven.
Wat is een datameer?
In de technologische wereld is een datameer een term die we gebruiken om een grote, gecentraliseerde opslagplaats te beschrijven die organisaties gebruiken om grote hoeveelheden ruwe, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens op te slaan.
Datameren kunnen gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens opslaan.
Je kunt het zien als een gigantisch informatiereservoir, waarin gegevens uit verschillende bronnen, zoals sociale media, webapplicaties en IoT-apparaten, in ruwe vorm worden opgeslagen, zonder enige vooraf gedefinieerde structuur of indeling. Dit omvat allerlei soorten gegevens, waaronder tekst, afbeeldingen, audio en video.
Net als ervaren vissers kunnen zaken- en dataprofessionals hun netten in het datameer uitwerpen en de inzichten binnenhalen die ze nodig hebben om zakelijke beslissingen te nemen. Maar net als bij alle visreizen vereist dit een zorgvuldige planning beheer van gegevenskwaliteit, beveiliging en naleving van de regelgeving.
Data Lake versus Data Warehouse: wat is het verschil?
A datawarehouse is een grote opslagplaats die organisaties gebruiken om hun gegevens op te slaan en te beheren. Deze zijn ontworpen om gestructureerde gegevens op te slaan: gegevens die zijn georganiseerd in tabellen en kolommen.
In tegenstelling tot een data lake dat een ongestructureerde repository is, kun je een datawarehouse zien als een goed georganiseerde bibliotheek waar alle boeken netjes op de plank staan. Je weet precies waar je heen moet om het boek te krijgen dat je nodig hebt. Op dezelfde manier stroomlijnen datawarehouses het proces van het ophalen en analyseren van de gegevens die u nodig heeft, omdat de gegevens gestructureerd zijn.
Datawarehouses worden vaak gebruikt voor business intelligence en rapportage, omdat ze organisaties in staat stellen inzichten te verkrijgen en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van hun gegevens.
Terwijl organisaties zowel een datameer als een datawarehouse als gecentraliseerd systeem gebruiken datacollectie, ze hebben allebei heel verschillende toepassingen. De onderstaande tabel vat het samen datalake versus datawarehouse:
| Datameer | Datawarehouse |
| Slaat en verwerkt gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens | Bewaart en verwerkt uitsluitend gestructureerde gegevens |
| Vereist geen vooraf gedefinieerd schema | Vereist een vooraf gedefinieerd schema |
| Gegevens worden opgeslagen in het oorspronkelijke formaat | Gegevens worden getransformeerd en opgeschoond |
| Flexibel en schaalbaar | Steviger en minder schaalbaar |
| Gebruikt voor big data-analyse | Gebruikt voor business intelligence en rapportage |
| Vereist meer geavanceerde technische vaardigheden om te beheren | Gemakkelijker te beheren en te gebruiken |
| Stelt gebruikers in staat grote hoeveelheden gegevens op te slaan en te analyseren | Hiermee kunnen gebruikers een specifieke set gegevens openen en analyseren |
Voordelen van het gebruik van een datameer
Datameren zijn zeer flexibel en schaalbaar, waardoor ze een ideale oplossing zijn voor organisaties die grote hoeveelheden gegevens snel en efficiënt moeten opslaan en analyseren. Hier volgen nog enkele redenen waarom organisaties datameren gebruiken:
Ongelooflijk schaalbaar
Datameren, zoals Azure Data Lake, zijn zeer schaalbaar, waardoor organisaties met gemak enorme hoeveelheden onbewerkte gegevens kunnen verwerken. Hiermee kunt u eenvoudig aanvullende gegevens verwerken naarmate uw gegevensbehoeften groeien.
Zeer flexibel
In tegenstelling tot traditionele datawarehouses zijn datameren ontworpen om zowel gestructureerde als ongestructureerde datasets in hun oorspronkelijke formaat op te slaan. U kunt eenvoudig verschillende soorten gegevensbronnen integreren en complexere analyses uitvoeren op de gegevens die in uw datameer zijn opgeslagen.
Rendabel
Over het algemeen zijn datameren een goedkopere oplossing vergeleken met traditionele datawarehouses, omdat u uw gegevens niet hoeft te transformeren en op te schonen voordat u deze laadt. Dit betekent dat u tegen lagere kosten meer gegevens kunt opslaan, wat vooral handig is als u grote hoeveelheden gegevens moet opslaan.
Betere data-analyse
U kunt geavanceerdere analyses uitvoeren op gegevens die zijn opgeslagen in een datameer, inclusief machine learning en voorspellende modellen. Dit komt omdat u met datameren gegevens in hun ruwe vorm kunt opslaan, wat gedetailleerdere inzichten in uw gegevens oplevert.
Data democratisering
Met datameren heeft iedereen binnen een organisatie toegang tot de gegevens die ze nodig hebben en kunnen ze deze gebruiken, ongeacht hun technische expertise. Dit stroomlijnt het hele bedrijf het delen van gegevens en bevordert de datademocratisering, waardoor organisaties beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.
Gegevens laden in een datameer
Combineer gegevens uit meerdere bronnen in uw datameer en bouw één enkele bron van waarheid.
Het consolideren van gegevens in een datameer betekent het samenbrengen van grote hoeveelheden gegevens uit verschillende gegevensbronnen en het dumpen ervan op een centrale locatie. Ontwikkelaars bouwen gegevenspijplijnen om dit te behalen. Het algemene doel is om het proces van toegang tot en analyse van bedrijfsbrede gegevens te stroomlijnen.
Gezien de complexiteit kan dit echter een moeizaam en arbeidsintensief proces zijn dat een aanzienlijke planning en technische expertise vereist, vooral omdat het hele proces handmatig wordt uitgevoerd door code te schrijven.
Naarmate uw organisatie groeit, groeit ook het aantal gegevensbronnen en daarmee de hoeveelheid gegevens waarmee u werkt. Elke keer dat er een nieuwe gegevensbron wordt toegevoegd, moet uw team van ontwikkelaars code schrijven om er verbinding mee te maken en de gegevens te extraheren.
Dus hoe kunt u het proces van het consolideren van uw gegevens in een datameer vereenvoudigen en versnellen? Tip: geen code gegevens integratie.
Gegevens consolideren met behulp van gegevensintegratie zonder code
Data-integratieplatforms zonder code, zoals Astera Centerprisestellen organisaties in staat gegevens uit meerdere bronnen te consolideren in een datameer. Deze platforms bieden een intuïtieve drag-and-drop-interface waarmee niet-technische gebruikers eenvoudig datapijplijnen kunnen bouwen, waardoor de noodzaak om dure ontwikkelaars in te huren wordt geëlimineerd.
Bovendien zijn deze platforms voor gegevensbeheer hebben een ingebouwde bibliotheek van oorspronkelijke connectoren die het proces van het verbinden met en het extraheren van gegevens uit meerdere gegevensbronnen vereenvoudigen en versnellen, waaronder bestandsformaten, datawarehouses, databases, cloudapplicaties en API's.
Vervolgens kunt u, afhankelijk van uw zakelijke gebruiksscenario voor het gebruik van een datameer:
- Transformeer de gegevens voordat u deze in uw datameer laadt,
- Of laad de gegevens eerst en transformeer deze wanneer dat nodig is.
Als u uw gegevens moet transformeren voordat u deze in uw datameer laadt, moet u dit gebruiken ETL (extraheren, transformeren, laden). U kunt dit eenvoudig doen met modern tools voor gegevensintegratie omdat ze een breed scala aan ingebouwde transformaties bieden. Anders kunt u Pushdown-optimalisatie gebruiken (ELT) Om de gegevens eerst te extraheren, laadt u deze in uw datameer en transformeert u deze later.
U vraagt zich misschien af: “Waarom zou ik een datameer gebruiken als ik de gegevens moet transformeren voordat ik deze kan laden?” Hoewel het niet gebruikelijk is om een data lake te gebruiken voor gestructureerde gegevens, zijn er enkele zakelijke toepassingen die dit rechtvaardigen. Uw bedrijf vereist bijvoorbeeld dat u een analyse uitvoert waarbij relationele gegevens moeten worden gecombineerd met niet-relationele gegevens, of er is behoefte aan het versnellen van de gegevensopname en gegevensredundantie, enz.
Hoe Astera Centerprise Kan helpen
Astera Centerprise is een modern platform voor gegevensintegratie waarmee u eenvoudig het proces van het combineren van gegevens uit verschillende bronnen en het laden ervan in een datameer kunt stroomlijnen. Met Astera CenterpriseKunt u:
- Snel gegevens consolideren naar een gecentraliseerde opslagplaats
- Elimineer de noodzaak van handmatige gegevensverwerking
- Maak gebruik van ingebouwde connectoren om gegevens uit meerdere bronnen te combineren
- Verbeter de datakwaliteit met behulp van ingebouwde datakwaliteitsfuncties
- Automatiseer verschillende aspecten van uw data-integratietaken
Wilt u het proces van het creëren van één enkele bron van waarheid versnellen? Astera Centerprise kan helpen. Meld je aan voor een demo of download een Gratis proefperiode van 14-dag. U kunt ook contact opnemen met een van onze data-integratie-experts op +1-888-77-ASTERA.
