Озеро данных или хранилище данных: что подойдет именно вам?

Чтобы понять разницу между озером данных и хранилищем данных, важно понимать эволюцию технологий. Исторически базы данных служили структурированными репозиториями, которые превосходно справлялись с хранением и извлечением организованных данных. Они работали в рамках четко определенных схем, что делало их пригодными для транзакционных и структурированных данных. Однако в эпоху цифровых технологий объемы, разнообразие и скорость передачи данных резко возросли, и базы данных уже не успевали за ними.

Затем появились хранилища данных, которые помогли предприятиям, предоставив более комплексный и интегрированный подход к организации и анализу данных. Тем не менее, они боролись с гибкостью, необходимой для эффективной обработки неструктурированных и полуструктурированных данных, что привело к введению данные озер, гибкое и масштабируемое решение, разработанное для современных задач обработки данных.

Хотя озера данных представляют собой обновление хранилища данных в некоторых аспектах они не подорвали полезность хранилищ данных, которые по-прежнему играют ключевую роль в организациях, управляемых данными.

В этом блоге мы обсудим различия между хранилищами данных и озерами данных и для каких случаев их использования лучше всего подходят.

Что такое озеро данных?

Озеро данных — это система хранения, которая позволяет хранить огромные объемы структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных в необработанном, собственном формате. В отличие от традиционных баз данных, которые требуют, чтобы данные соответствовали предопределенной схеме (схема при записи), в озерах данных используется подход «схема при чтении», что означает, что в озере данных данные хранятся как есть, без каких-либо изменений. принудительная структура. Отсутствие ограничений по схеме делает озера данных идеальными для хранения самых разных типов данных, включая текст, изображения, видео, файлы журналов, данные датчиков, публикации в социальных сетях и многое другое.

Предприятия все чаще используют озера данных из-за их высокой масштабируемости, как с точки зрения емкости хранилища, так и вычислительной мощности, поэтому организациям не нужно беспокоиться о больших и быстро растущих наборах данных, как в случае с традиционными системами.

Бесплатный технический документ — Схема комплексной автоматизации хранилищ данных

Скачать

Каковы преимущества озера данных?

Согласно опросу, 69% респондентов сказали, что их компании уже внедрили озеро данных. Вот причины их растущей популярности, помимо масштабируемости:

1. Экономичное хранение: Хранение данных в озерах данных зачастую более рентабельно, чем в традиционных базах данных. Например, растущая распространенность Интернета вещей (IoT) привела к появлению баз данных временных рядов. Эти базы данных оснащены специализированными механизмами, адаптированными моделями данных и языками запросов, которые точно настроены для эффективной обработки данных временных рядов. Однако при работе с огромными объемами данных датчиков озера данных предлагают более экономичную замену баз данных временных рядов.
2. Разнообразные типы данных: Одним из наиболее привлекательных факторов озер данных является то, что они универсальны в том смысле, что могут хранить структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, включая текст, изображения, видео и данные датчиков.
3. Гибкость данных: В отличие от традиционных баз данных, которые требуют предварительной структуризации данных, озера данных позволяют хранить данные как есть и применять структуру при необходимости.
4. Прием данных в реальном времени: Сегодня все сводится к анализу в реальном времени, а озера данных поддерживают потоковую передачу и прием данных в реальном времени, что делает их подходящими для приложений, требующих немедленной обработки и анализа данных.
5. Машинное обучение и ИИ: Озера данных хорошо подходят для приложений машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), поскольку они обеспечивают доступ к обширным и разнообразным наборам данных.
6. Архивирование данных: Озера данных могут служить экономичным решением для долгосрочного архивирования и хранения данных.
7. Схема при чтении: В отличие от традиционных баз данных со схемой при записи, озера данных используют схему при чтении, что позволяет пользователям применять различные схемы или структуры по мере необходимости для анализа.
8. Каталоги данных и метаданные: Озера данных часто включают в себя каталоги данных и инструменты управления метаданными, которые помогают пользователям обнаруживать, понимать и управлять данными, хранящимися в озере.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это специализированная система баз данных, предназначенная для хранения, управления и анализа больших объемов данных из различных источников для поддержки бизнес-аналитики и отчетности. Хранилища данных в основном обрабатывают структурированные данные, которые организованы в таблицах со строками и столбцами. Они часто хранят исторические данные и оптимизированы для обеспечения высокой производительности запросов. Они также поддерживают сложные моделирование данных и интерактивный анализ, что делает их полезными для поддержки принятия решений и стратегического планирования.

Самое приятное в хранилищах данных — это то, что они позволяют предприятиям создавать витрины данных — специализированные подмножества данных для конкретных отделов или бизнес-подразделений. Витрины данных улучшить процесс принятия решений на детальном уровне.

Подробнее: Оценка стоимости хранилища данных

Преимущества хранилища данных

1. Поддержка сложных запросов: Хранилища данных оптимизированы для сложных запросов и анализа, что упрощает ответы на сложные вопросы о данных.
2. Улучшенное принятие решений: Предоставляя единый надежный источник данных, хранилища данных позволяют принимать более обоснованные решения на всех уровнях организации.
3. Согласованность данных: Они обеспечивают согласованность и качество данных за счет интеграции данных из различных источников, уменьшения ошибок и расхождений.
4. Исторический анализ: В хранилищах данных хранятся исторические данные, что позволяет организациям анализировать тенденции и делать прогнозы на основе прошлых показателей.
5. Быстрые запросы: их оптимизированная структура и индексация обеспечивают высокую производительность запросов, сокращая время, необходимое для получения и анализа данных.
6. Поддержка бизнес-аналитики: Хранилища данных служат основой для инструментов бизнес-аналитики, помогая визуализировать данные и анализировать их для стратегического планирования.

Озеро данных против хранилища данных: архитектура

Если вы хотите понять разницу между озером данных и хранилищем данных, сначала необходимо понять разницу между их архитектурой. Как только вы поймете, как оба они организованы и как они функционируют, вам станет легче выбирать между ними.

Архитектура озера данных

Уровень приема данных

Первый уровень — это уровень приема данных, который принимает данные из различных источников. Озера данных обычно предлагают два типа приема данных:

• Пакетный прием: с помощью пакетных заданий вы можете запланировать передачу и загрузку данных в озеро данных через определенные промежутки времени.
• Прием в реальном времени. Для потоков данных в реальном времени вы можете непрерывно принимать данные и обрабатывать их по мере их поступления.

Уровень хранения:

Второй уровень – это уровень хранения.

• Распределенное хранилище. Озера данных используют распределенные системы хранения, такие как распределенная файловая система Hadoop (HDFS) для локальных сред или облачные решения для хранения данных, такие как Amazon S3, Azure Data Lake Storage или облачное хранилище Google. С помощью этих систем вы можете хранить данные в больших масштабах.
• Разделение данных: данные обычно организованы в разделы или папки в системе хранения, что упрощает управление и запрос определенных подмножеств данных.

Метаданные и каталог:

• Управление метаданными. Метаданные, которые предоставляют информацию о данных, имеют решающее значение в озере данных. Метаданные включают такие детали, как источник данных, структура данных, происхождение и качество. Инструменты управления метаданными помогают организовать и сделать данные доступными для обнаружения.
• Каталог данных. Каталог данных предоставляет удобный интерфейс для обнаружения и понимания данных в озере данных. Вы можете искать наборы данных и получать доступ к связанным метаданным, помогая им найти нужные данные.

Уровень обработки данных:

• Преобразование данных: Озера данных также предусматривают возможность обработки и преобразования данных. Для подготовки данных для анализа вы можете использовать такие платформы, как Apache Spark, Apache Hadoop или облачные службы ETL.
• Интеграция данных. Вы также можете использовать уровень обработки данных для интеграции и объединения данных из различных источников для создания единого представления данных.

Уровень доступа и анализа:

• Инструменты доступа к данным: Вы также можете получать доступ к данным и анализировать их с помощью различных инструментов, включая механизмы запросов на основе SQL, языки программирования, такие как Python и R, инструменты бизнес-аналитики и платформы анализа данных.
• Схема при чтении: Озера данных поддерживают схему при чтении, что означает, что данные считываются по схеме, примененной во время анализа. Таким образом, разные пользователи могут применять разные схемы к одним и тем же данным.

Уровень безопасности и управления:

• Контроль доступа: Надежный контроль доступа необходим для защиты конфиденциальных данных. Вы можете использовать его функции безопасности для реализации соответствующих разрешений.
• Шифрование: Озера данных часто используют шифрование для защиты данных как при передаче, так и при хранении.

Архитектура хранилища данных

Архитектура хранилища данных определяет структуру и компоненты системы хранения данных. Обычно в архитектуре хранилища данных есть три основных компонента:

1. Источники данных:
   • Источники оперативных данных: это такие системы, как базы данных, программное обеспечение CRM (управление взаимоотношениями с клиентами), электронные таблицы и различные приложения, из которых происходят данные организации.
   • Внешние источники данных: Данные также могут поступать из внешних источников, таких как исследования рынка, социальные сети или поставщики данных.
2. Процесс ETL (извлечение, преобразование, загрузка):
   • Выписка: Данные извлекаются из различных источников и переносятся в хранилище данных посредством пакетной обработки или потоковой передачи данных в реальном времени.
   • Transform: Извлеченные данные очищаются, проверяются и преобразуются для соответствия общему формату или структуре с использованием преобразований данных и бизнес-правил.
   • нагрузка: преобразованные данные загружаются в хранилище данных, обычно организованное в таблицы фактов (содержащие транзакционные данные) и таблицы измерений (содержащие описательные данные).
3. Хранилище данных:
   • База данных хранилища данных: В хранилищах данных используются специализированные системы управления базами данных (СУБД), предназначенные для аналитических целей. Общие типы включают традиционные реляционные базы данных или новые столбчатые базы данных. Здесь хранятся преобразованные и структурированные данные.
   • Витрины данных: Витрины данных — это подмножества хранилищ данных, часто адаптированные для конкретных бизнес-подразделений или отделов. Обычно их используют для более целенаправленного анализа.
4. Уровень доступа к данным:
   • Инструменты запросов и отчетов: Конечные пользователи взаимодействуют с хранилищем данных с помощью инструментов запросов и отчетов, таких как интерфейсы на основе SQL или инструменты бизнес-аналитики.
   • OLAP (онлайн-аналитическая обработка): Инструменты OLAP обеспечивают многомерный анализ, который позволяет пользователям исследовать данные различными способами, создавая сводные данные, детализацию и комплексный анализ.
5. Репозиторий метаданных:
   • Метаданные — это данные о данных. Он включает информацию о структуре и значении данных, хранящихся в хранилище. Метаданные помогают пользователям понять и найти данные, необходимые для анализа.

Экономьте время и повышайте эффективность с помощью автоматизации хранилища данных

Подробнее

Озеро данных и хранилище данных: различия

Теперь, когда вы понимаете архитектуру озера данных и хранилища данных, вот еще несколько различий между ними:

Случаи использования

Что касается вариантов использования озер данных и хранилищ данных, озера данных универсальны и адаптируемы и могут обслуживать широкий спектр типов данных и вариантов использования аналитики, включая расширенный и исследовательский анализ данных. Они могут обрабатывать различные типы данных и хорошо подходят для обработки данных в реальном времени и исследовательского анализа данных.

С другой стороны, хранилища данных ориентированы на структурированные данные, необходимые для стандартизированной отчетности и бизнес-аналитики в различных отраслях. Вот некоторые из известных случаев использования обоих хранилище данных и озера данных:

Варианты использования хранилища данных:

1. Финансовая отчетность и анализ: Хранилища данных широко используются в финансовой отрасли для хранения и анализа структурированных финансовых данных. В основном они поддерживают такие виды деятельности, как составление бюджета, прогнозирование и финансовая отчетность.
2. Розничные продажи и управление запасами: Организации розничной торговли используют хранилища данных для анализа тенденций продаж, мониторинга уровня запасов и оптимизации управления цепочками поставок.
3. Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM): Хранилища данных помогают организациям анализировать данные о клиентах, чтобы повысить их удовлетворенность, определить возможности продаж и направить маркетинговые усилия.
4. Аналитика здравоохранения: Индустрия здравоохранения использует хранилища данных для анализа записей пациентов, управления медицинскими операциями и мониторинга результатов лечения пациентов, чтобы улучшить процесс принятия решений и ухода за пациентами.
5. Аналитика человеческих ресурсов: Хранилища данных помогают отделам кадров отслеживать производительность сотрудников, управлять данными о рабочей силе и принимать основанные на данных решения для привлечения и удержания талантов.
6. Логистика и аналитика цепочек поставок: Компании, занимающиеся логистикой и управлением цепочками поставок, используют хранилища данных для оптимизации маршрутов, управления запасами и отслеживания товаров в пути.
7. Оптимизация производственного процесса: Производители используют хранилища данных для мониторинга и анализа производственных данных, контроля качества и производительности оборудования с целью улучшения процессов и снижения затрат.
8. Управление энергопотреблением и коммунальными услугами: Энергетические компании используют хранилища данных для анализа данных о потреблении энергии, мониторинга инфраструктуры и оптимизации распределения ресурсов.

Варианты использования озера данных:

1. Большие данные и машинное обучение:
   • Озера данных идеально подходят для хранения и обработки больших объемов разнообразных данных, используемых в моделях машинного обучения и проектах по науке о данных, таких как обработка естественного языка и распознавание изображений.
2. Аналитика социальных сетей:
   • Организации, которые анализируют данные с платформ социальных сетей, чтобы понять настроения клиентов, отслеживать упоминания брендов и совершенствовать маркетинговые стратегии, также считают озера данных более подходящими.
3. Анализ данных Интернета вещей:
   • Озера данных хорошо подходят для обработки данных, генерируемых устройствами Интернета вещей (IoT). Они обеспечивают мониторинг в реальном времени и прогнозное обслуживание в таких отраслях, как производство и умные города.
4. Хранение и анализ геномных данных:
   • Медицинские и исследовательские учреждения хранят геномные данные в озерах данных для анализа и позволяют проводить персонализированные медицинские и геномные исследования.
5. Поток кликов и веб-аналитика:
   • Компании используют озера данных для хранения и анализа данных о посещениях, поведении пользователей на веб-сайтах и ​​онлайн-взаимодействиях для улучшения пользовательского опыта и маркетинговых усилий.
6. Анализ текста и тональности:
   • Озера данных также можно использовать для хранения текстовых данных из таких источников, как отзывы клиентов, электронные письма и документы, для анализа настроений, интеллектуального анализа текста и рекомендаций по контенту.
7. Потоковые данные в реальном времени:
   • Озера данных принимают и анализируют потоковые данные в реальном времени, что имеет решающее значение для таких приложений, как обнаружение мошенничества, мониторинг сетевого трафика и принятие решений в реальном времени.
8. Архивирование и соблюдение требований:
   • Организации используют озера данных для долгосрочного хранения данных, соблюдения нормативных требований и архивирования исторических данных для юридических и аудиторских целей.

Новые тенденции

С озерами данных и технологиями хранилищ данных всегда происходит что-то новое. Вот несколько главных тенденций:

Конвергенция озер данных и хранилищ данных:

Это интересная новая тенденция, поскольку организации все чаще стремятся преодолеть разрыв между озерами данных и хранилищами данных и объединить их в архитектуру «озерного дома». Дом у озера призван объединить сильные стороны обоих, чтобы структурированные и неструктурированные данные могли сосуществовать.

Подробнее Автоматизация

Автоматизированные процессы управления хранилищами данных и озерами данных станут более распространенными, что позволит предприятиям быстро развертывать эти технологии и управлять ими без ручной настройки или использования API для управления своими системами.

Расширение использования облачных технологий

Облачные технологии становятся все более популярными для хранения и обработки больших объемов данных. Озера данных и хранилища, в которых используются облачные решения для хранения данных, могут иметь большую емкость, чем традиционные решения на местах. Таким образом, со временем эти технологии станут более экономически эффективными.

Более быстрое время доступа

Технологии озер и хранилищ данных становятся все быстрее, поэтому предприятия могут ожидать еще большего повышения производительности.

Комплексное решение для разработки современных хранилищ данных

Astera Построитель хранилища данных предлагает унифицированную платформу, которую вы можете использовать для оптимизации каждого аспекта процесса разработки, от первоначального сбора и очистки данных до разработки готовых к составлению отчетов моделей данных, соответствующих вашим требованиям к управлению данными, курсу и развертыванию вашего хранилища данных в облаке. .

С ADWB вам не придется полагаться на сложный технологический стек или опытные технические ресурсы для реализации вашей реализации. Продукт предлагает интуитивно понятный интерфейс с возможностью перетаскивания, поддерживает быструю итерацию и одинаково хорошо работает с различными исходными и целевыми системами. Свяжитесь с нашей командой начать с Astera DW Builder сегодня.