Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Что такое озеро данных? Определение и преимущества
Около От 80% до 90% данных то, что создается, неструктурировано, т. е. не организовано и не имеет заранее определенного формата. Что это значит для бизнеса? Это громкий и ясный сигнал о том, что пришло время создать озеро данных, которое сможет вместить все эти данные и предоставить им единственный источник истины они нужны для своих инициатив в области бизнес-аналитики (BI).
Что такое озеро данных?
В мире технологий озеро данных — это термин, который мы используем для описания большого централизованного хранилища данных, которое организации используют для хранения огромных объемов необработанных, неструктурированных и полуструктурированных данных.
Озера данных способны хранить структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
Вы можете думать об этом как о гигантском резервуаре информации, где данные из разных источников, таких как социальные сети, веб-приложения и устройства IoT, хранятся в необработанном виде без какой-либо предопределенной структуры или формата. Сюда входят все виды данных, включая текст, изображения, аудио и видео.
Подобно опытным рыбакам, профессионалы в области бизнеса и обработки данных могут забросить свои сети в озеро данных и получить информацию, необходимую для принятия бизнес-решений. Однако, как и все поездки на рыбалку, эта требует тщательного планирования, чтобы гарантировать управление качеством данных, безопасность и соответствие нормативным требованиям.
Озеро данных и хранилище данных: в чем разница?
A информационное хранилище — это большой репозиторий, который организации используют для хранения и управления своими данными. Они предназначены для хранения структурированных данных — данных, организованных в таблицах и столбцах.
В отличие от озера данных, которое представляет собой неструктурированное хранилище, хранилище данных можно рассматривать как хорошо организованную библиотеку, в которой все книги аккуратно размещены на полках. Вы точно знаете, куда идти, чтобы получить нужную вам книгу. Аналогично, хранилища данных упрощают процесс получения и анализа необходимых данных, поскольку данные структурированы.
Хранилища данных обычно используются для бизнес-аналитики и отчетности, поскольку они позволяют организациям извлекать ценную информацию и принимать обоснованные решения на основе своих данных.
Хотя организации используют и озеро данных, и хранилище данных в качестве централизованного хранилища данных. хранилище данных, у них обоих очень разные приложения. В таблице ниже суммированы озеро данных против хранилища данных:
| Озеро данных | Хранилище данных |
| Хранит и обрабатывает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. | Хранит и обрабатывает только структурированные данные |
| Не требует предопределенной схемы | Требуется предопределенная схема |
| Данные хранятся в исходном формате | Данные преобразуются и очищаются |
| Гибкость и масштабируемость | Более жесткий и менее масштабируемый |
| Используется для анализа больших данных. | Используется для бизнес-аналитики и отчетности. |
| Требуются более продвинутые технические навыки для управления | Легче управлять и использовать |
| Позволяет пользователям хранить и анализировать огромные объемы данных. | Позволяет пользователям получать доступ и анализировать определенный набор данных. |
Преимущества использования озера данных
Озера данных обладают высокой гибкостью и масштабируемостью, что делает их идеальным решением для организаций, которым необходимо быстро и эффективно хранить и анализировать огромные объемы данных. Вот еще несколько причин, по которым организации используют озера данных:
Невероятно масштабируемый
Озера данных, такие как Azure Data Lake, обладают высокой масштабируемостью, что позволяет организациям с легкостью обрабатывать огромные объемы необработанных данных. Они позволяют вам легко размещать дополнительные данные по мере роста ваших потребностей в данных.
Очень гибкий
В отличие от традиционных хранилищ данных, озера данных предназначены для хранения как структурированных, так и неструктурированных наборов данных в их собственном формате. Вы можете легко интегрировать различные типы источников данных и выполнять более сложный анализ данных, хранящихся в вашем озере данных.
Экономически эффективным
Как правило, озера данных являются более дешевым решением по сравнению с традиционными хранилищами данных, поскольку вам не нужно преобразовывать и очищать данные перед их загрузкой. Это означает, что вы можете хранить больше данных с меньшими затратами, что особенно полезно, если вам нужно хранить большие объемы данных.
Лучший анализ данных
Вы можете выполнять более продвинутый анализ данных, хранящихся в озере данных, включая машинное обучение и прогнозное моделирование. Это связано с тем, что озера данных позволяют хранить данные в необработанном виде, что обеспечивает более детальное понимание ваших данных.
Демократизация данных
Озера данных позволяют каждому сотруднику организации получать доступ к необходимым данным и использовать их независимо от их технических знаний. Это упрощает работу всей компании обмен данными и способствует демократизации данных, помогая организациям принимать более обоснованные решения.
Загрузка данных в озеро данных
Объедините данные из нескольких источников в свое озеро данных и создайте единый источник достоверной информации.
Консолидация данных в озеро данных означает объединение больших объемов данных из разных источников данных и их централизованное размещение. Разработчики строят конвейеры данных для достижения этой цели. Общая цель — оптимизировать процесс доступа и анализа данных всей компании.
Однако, учитывая количество связанных с этим сложностей, это может быть утомительным и ресурсоемким процессом, требующим значительного планирования и технических знаний, тем более что весь процесс выполняется вручную путем написания кода.
По мере роста вашей организации растет и количество источников данных и, следовательно, объем данных, с которыми вы работаете. Каждый раз, когда добавляется новый источник данных, вашей команде разработчиков потребуется написать код для подключения к нему и извлечения данных.
Так как же можно упростить и ускорить процесс консолидации данных в озеро данных? Подсказка: без кода. Интеграция данных.
Консолидация данных с использованием интеграции данных без кода
Платформы интеграции данных без кода, такие как Astera Centerpriseпозволяют организациям консолидировать данные из нескольких источников в озеро данных. Эти платформы предоставляют интуитивно понятный интерфейс с возможностью перетаскивания, который позволяет нетехническим пользователям легко создавать конвейеры данных, устраняя необходимость нанимать дорогостоящих разработчиков.
Кроме того, эти платформы управления данными иметь встроенную библиотеку родные коннекторы которые упрощают и ускоряют процесс подключения и извлечения данных из нескольких источников данных, включая форматы файлов, хранилища данных, базы данных, облачные приложения и API.
Затем, в зависимости от сценария использования озера данных в вашем бизнесе, вы можете:
- Либо преобразуйте данные перед их загрузкой в озеро данных,
- Или сначала загрузите данные и преобразуйте их при необходимости.
Если вам нужно преобразовать данные перед их загрузкой в озеро данных, вам придется использовать ETL (извлечение, преобразование, загрузка). Вы можете легко сделать это с помощью современных инструменты интеграции данных поскольку они предлагают широкий спектр встроенных преобразований. В противном случае вы можете использовать оптимизацию Pushdown. (ELT) чтобы сначала извлечь данные, загрузить их в озеро данных, а затем преобразовать их позже.
Вы можете спросить себя: «Зачем мне использовать озеро данных, если мне приходится преобразовывать данные перед их загрузкой?» Хотя использование озера данных для структурированных данных не является обычным явлением, существуют некоторые случаи использования в бизнесе, которые оправдывают это. Например, ваш бизнес требует от вас проведения анализа, который требует объединения реляционных данных с нереляционными данными, или существует необходимость ускорить прием данных и обеспечить избыточность данных и т. д.
Как Astera Centerprise Может помочь
Astera Centerprise это современный платформа интеграции данных который вы можете использовать, чтобы упростить процесс объединения данных из разных источников и загрузки их в озеро данных. С Astera CenterpriseВы можете:
- Быстро консолидировать данные в централизованный репозиторий
- Устраните необходимость ручной обработки данных
- Используйте встроенные соединители для объединения данных из нескольких источников.
- Улучшите качество данных с помощью встроенных функций качества данных.
- Автоматизируйте несколько аспектов задач по интеграции данных.
Хотите ускорить процесс создания единого источника истины? Astera Centerprise может помочь. Подпишитесь на демоверсию или скачать 14-дневная бесплатная пробная версия. Вы также можете связаться с одним из наших экспертов по интеграции данных по телефону +1-888-77-ASTERA.
Авторы:
Хуррам Хайдер
