自动化， 无代码 数据栈
了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。
什么是数据湖？ 定义和好处
周围 80% 到 90% 的数据 生成的数据是非结构化的，即，它没有组织并且缺乏预定义的格式。 这对企业意味着什么？ 这是一个响亮而清晰的信号，表明是时候拥抱一个可以容纳所有这些数据并为他们提供数据的数据湖了。 单一事实来源 他们需要商业智能 (BI) 计划。
什么是数据湖？
在技术领域，数据湖是我们用来描述大型集中式存储库的术语，组织用它来存储大量原始、非结构化和半结构化数据。
数据湖能够存储结构化、半结构化和非结构化数据。
您可以将其视为一个巨大的信息库，其中来自不同来源（例如社交媒体、Web 应用程序和物联网设备）的数据以其原始形式存储，没有任何预定义的结构或格式。 这包括所有类型的数据，包括文本、图像、音频和视频。
就像熟练的渔民一样，商业和数据专业人士可以将他们的网撒入数据湖，并获得推动业务决策所需的见解。 然而，像所有钓鱼之旅一样，这需要仔细规划以确保 数据质量管理、安全性和法规遵从性。
数据湖与数据仓库：有什么区别？
A 数据仓库 是组织用来存储和管理数据的大型存储库。 它们旨在存储结构化数据——以表和列的形式组织的数据。
与非结构化存储库的数据湖相反，您可以将数据仓库视为组织良好的图书馆，所有书籍都整齐地放置在书架上。 您确切地知道去哪里可以获得您需要的书。 同样，数据仓库简化了检索和分析所需数据的过程，因为数据是结构化的。
数据仓库通常用于商业智能和报告，因为它们使组织能够提取见解并根据数据做出明智的决策。
虽然组织同时使用数据湖和数据仓库作为集中式数据中心 数据存储库，它们都有非常不同的应用。 下表总结了 数据湖与数据仓库:
| 数据湖 | 数据仓库 |
| 存储和处理结构化、半结构化和非结构化数据 | 仅存储和处理结构化数据 |
| 不需要预定义架构 | 需要预定义架构 |
| 数据以其原始格式存储 | 数据被转换和清理 |
| 灵活且可扩展 | 更加僵化且可扩展性较差 |
| 用于大数据分析 | 用于商业智能和报告 |
| 需要更先进的技术技能来管理 | 更易于管理和使用 |
| 使用户能够存储和分析大量数据 | 使用户能够访问和分析一组特定的数据 |
使用数据湖的好处
数据湖具有高度灵活性和可扩展性，使其成为需要快速高效地存储和分析大量数据的组织的理想解决方案。 以下是组织使用数据湖的更多原因：
令人难以置信的可扩展性
数据湖（例如 Azure Data Lake）具有高度可扩展性，使组织能够轻松处理大量原始数据。 它们使您可以随着数据需求的增长轻松容纳额外的数据。
高度灵活
与传统数据仓库不同，数据湖旨在以其本机格式存储结构化和非结构化数据集。 您可以轻松集成不同类型的数据源，并对数据湖中存储的数据运行更复杂的分析。
经济实惠
一般来说，与传统数据仓库相比，数据湖是一种更便宜的解决方案，因为您无需在加载数据之前转换和清理数据。 这意味着您可以以更低的成本存储更多的数据，如果您需要存储大量数据，这尤其有用。
更好的数据分析
您可以对数据湖中存储的数据运行更高级的分析，包括机器学习和预测建模。 这是因为数据湖允许您以原始形式存储数据，从而提供更精细的数据洞察。
数据民主化
数据湖使组织内的每个人都能够访问和使用他们所需的数据，无论他们的技术专业知识如何。 这简化了全公司范围 数据共享 促进数据民主化，帮助组织做出更明智的决策。
将数据加载到数据湖中
将多个来源的数据合并到数据湖中并构建单一事实来源。
将数据整合到数据湖中意味着将来自不同数据源的大量数据汇集在一起并将其转储到一个集中位置。 开发商打造 数据管道 为了达成这个。 总体目标是简化访问和分析公司范围数据的流程。
然而，考虑到所涉及的复杂性，这可能是一个繁琐且资源密集的过程，需要大量的规划和技术专业知识，特别是因为整个过程是通过编写代码手动执行的。
随着您的组织的发展，数据源的数量也会增加，因此您使用的数据量也会增加。 每次添加新的数据源时，您的开发团队都需要编写代码来连接到它并提取数据。
那么如何简化并加速将数据整合到数据湖的过程呢？ 提示：无代码 数据集成.
使用无代码数据集成整合数据
无代码数据集成平台，例如 Astera Centerprise，使组织能够将多个来源的数据整合到数据湖中。 这些平台提供直观的拖放式界面，使非技术用户能够轻松构建数据管道，而无需雇用昂贵的开发人员。
另外，这些 数据管理平台 有一个内置的库 本机连接器 简化并加速连接多个数据源并从多个数据源提取数据的过程，包括文件格式、数据仓库、数据库、云应用程序和 API。
然后，根据您使用数据湖的业务用例，您可以：
- 在将数据加载到数据湖之前对其进行转换，
- 或者，首先加载数据并在需要时对其进行转换。
如果您需要在将数据加载到数据湖之前对其进行转换，则必须使用 ETL（提取、转换、加载）。 您可以轻松地使用现代的 数据集成工具 因为它们提供了广泛的内置转换。 否则，您可以使用下推优化 （ELT） 首先提取数据，将其加载到数据湖中，然后再进行转换。
您可能会问自己，“如果我必须在加载数据之前转换数据，为什么要使用数据湖？” 虽然使用数据湖存储结构化数据并不常见，但有一些业务用例值得这样做。 例如，您的业务要求您进行需要将关系数据与非关系数据相结合的分析，或者需要加速数据摄取并具有数据冗余等。
创新中心 Astera Centerprise 可以帮忙
Astera Centerprise 是一个现代的 数据整合平台 您可以使用它轻松简化组合不同来源的数据并将其加载到数据湖的过程。 和 Astera Centerprise，您可以：
- 快速上线 整合数据 进入集中存储库
- 消除手动数据处理的需要
- 利用内置连接器组合来自多个来源的数据
- 使用嵌入式数据质量功能提高数据质量
- 自动化数据集成任务的多个方面
希望加速创建单一事实来源的过程？ Astera Centerprise 可以提供帮助。 注册参加演示 或者下载一个 14-day免费试用您还可以拨打 +1-888-77-ASTERA 联系我们的数据集成专家。
作者：
库拉姆·海德尔