Dagens företag är datacentrerade. Företag hittar sätt att effektivt bryta och analysera data från olika källor och förbättra företagets intäkter och vinster.
Men vad är det säkraste stället att lagra och integrera data från flera källor och få ut det mesta av det?
Både datasjöar och datalager är populära sätt att hantera stora mängder big data. Skillnaderna mellan dem ligger i hur organisationer får in, lagrar och använder data. Läs vidare för att veta mer.
Innehållsförteckning
Vad är en Data Lake?
En datasjö hänvisar till en central lagringsplats där data som tas in från flera källor – i valfritt format (strukturerat eller ostrukturerat) – lagras som mottaget. Det är som en pool av rådata, vars syfte är okänt ännu. Företag lagrar vanligtvis data som kan vara potentiellt användbara för framtida analyser i en datasjö.
Viktiga funktioner i en datasjö:
- Den innehåller en blandning av användbar och icke-användbar data och behöver därför mycket lagringsutrymme.
- Lagrar både realtids- och batchdata – till exempel kan du lagra realtidsdata från IoT-enheter, sociala medier eller molnapplikationer och batchdata från databaser eller datafiler.
- Har en platt arkitektur.
- Eftersom data inte bearbetas förrän den behövs för analys måste den styras och underhållas väl; annars kan det förvandlas till dataträsk.
Så, hur kan vi snabbt hämta data från ett så stort och till synes rörigt lagringsförråd? Tja, en datasjö använder metadatataggar och identifierare för detta ändamål!
Vad är ett datalager?
Ett mer organiserat och strukturerat arkiv – ett datalager innehåller data som är redo för analys. Strukturerad, semistrukturerad eller ostrukturerad data från flera källor tas in, integreras, rensas, sorteras, transformeras och görs lämplig för användning.
Datalagret innehåller stora mängder tidigare och aktuell data. Vanligtvis bearbetas data för ett specifikt affärsproblem (analys). Sådan information efterfrågas av Business Intelligence-system (BI) för analys, rapportering och insikter.
Datalager består vanligtvis av följande:
- En databas (SQL eller NoSQL) för att lagra och hantera data
- Datatransformation och analysverktyg för att förbereda data
- BI-verktyg för datautvinning, statistisk analys, rapportering och visualisering
Eftersom datalager har ett specifikt syfte har du alltid relevant data. Du kan också använda ytterligare verktyg i datalager för att tillgodose avancerade funktioner som artificiell intelligens och rumsliga eller grafiska funktioner. Datalager som skapats för en specifik domän kallas datamarts.
Viktiga skillnader mellan Data Lakes och Data Warehouses
För att upprepa det vi läst ovan innehåller datasjön rådata vars syfte inte har definierats. Däremot innehåller ett datalager data som är redo för analys och som redan är i sin bästa form.
Datasjö vs. Datalager
Några skillnader mellan en datasjö och ett datalager är:
Data LakeData WarehouseRå eller bearbetad data i valfritt format tas in från flera källor.Data erhålls från flera källor för analys och rapportering. Det är strukturerat Schema skapas i farten efter behov (schema-on-read)Fördefinierat schema under skrivning till lagret (Schema-on-write)Ny data kan enkelt läggas till Data är klar efter bearbetning, så varje ny ändring kräver mer tid och ansträngning.Data måste uppdateras och styras för att vara relevantData är redan i sin bästa form, så det kräver inget specifikt underhållDen består av enorma volymer big data (petabyte) Data är vanligtvis mindre än i datasjön (terabyte). Datalager kan innehålla operativa data för en hel organisation, analytiska data eller data som är relevanta för en viss domän som används av datavetare för olika ändamål som strömningsanalys, artificiell intelligens, prediktiv analys och många användningsfall. Används av affärsanalytiker för transaktionsbearbetning ( OLTP), operational analytics (OLAP), rapportering, skapa visualiseringar Data kan lagras och arkiveras under en längre period för att analyseras när som helst. Data måste rensas ofta för att rymma den senaste datalagringen är billig. Lagring och bearbetning är dyra och tidskrävande -konsumerar, bör därför planeras med omtanke. Dataforskare kan utveckla nya problem och lösningar genom att titta på data. Dataomfånget är begränsat till ett specifikt affärsproblem. Eftersom data inte är organiserade på ett särskilt sätt, både relationellt och icke- relationsdatabaser kan användas för att lagra data. Datalager använder vanligtvis relationsdatabaser eftersom datan måste finnas i en del kulärt format.
Användningsfall för Data Lake och Data Warehouse
Det är lätt att tänka på en datasjö som ett bekvämare val eftersom den är mer skalbar, flexibel och fickvänlig. Däremot kan ett datalager vara en bra idé när du behöver mer relevant och strukturerad data för specifik analys.
Några användningsfall för datasjö är enligt nedan:
#1. Supply chain och management
Den enorma mängden big data i datasjöar hjälper till med prediktiv analys för transport och logistik. Med hjälp av historiska och aktuella data kan företag planera sin dagliga verksamhet smidigt, inspektera lagerrörelser i realtid och optimera kostnaderna.
#2. Sjukvård
Datasjön har all tidigare och aktuell information om patienter. Detta är användbart vid forskning, hitta mönster, tillhandahålla bättre och i förväg behandling av sjukdomar, automatisera diagnostik och få de mest uppdaterade detaljerna om en patients hälsa.
#3. Strömmande data och IoT
Datasjöar kan kontinuerligt ta emot strömmande data som skickas till analyspipelines för kontinuerlig rapportering och detektering av ovanliga aktiviteter och rörelser. Detta är möjligt på grund av datasjöns förmåga att samla in (nästan) realtidsdata.
Några användningsfall för datalagret är:
#1. Finansiera
Ett företags finansiella information kan vara mer lämpad för ett datalager. Anställda kan enkelt få tillgång till organiserad och strukturerad information i form av diagram och rapporter för att hantera ekonomiprocesserna, hantera risker och fatta strategiska beslut.
#2. Marknadsföring och kundsegmentering
Data warehouse skapar en enda källa till ”sanning” eller korrekt data om kunder som samlats in från flera källor. Företag kan analysera denna data för att förstå kundbeteenden, erbjuda skräddarsydda rabatter, segmentera kunder baserat på deras preferenser och generera fler potentiella kunder.
#3. Företagets instrumentpaneler och rapporter
Många företag använder CRM- och ERP-datalager för att hämta data om externa och interna kunder. Uppgifterna är alltid relevanta och kan lita på för att skapa alla typer av rapporter och visualiseringar.
#4. Migrera data från äldre system
Genom att använda ETL-funktionerna i datalager kan företag enkelt omvandla äldre systemdata till ett mer användbart format som nya system kan analysera. Detta kommer att hjälpa organisationer att få insikter i historiska trender och fatta korrekta affärsbeslut.
Exempel på Data Lake-verktyg
Några av de främsta leverantörerna av datasjöar är:
- Microsoft Azure – Azure kan lagra och analysera petabyte med data. Azure underlättar enkel felsökning och optimering av big data-program.
- Google Cloud – Google moln erbjuder kostnadseffektivt intag, lagring och analys av enorma volymer big data av alla slag. Den integreras också med analysverktyg som Apache Spark, BigQuery och andra analysacceleratorer.
- MongoDB Atlas – Atlas data lake är en helt hanterad data lake butik. Det ger kostnadseffektiva sätt att lagra storskalig data och kan köra högpresterande frågor som använder mindre datorkraft, vilket sparar tid och kostnader.
- Amazon S3 – AWS-molnet tillhandahåller de nödvändiga verktygen för att bygga en flexibel, säker och kostnadseffektiv datasjö. Den har en interaktiv konsol för att hantera datasjöanvändare och kontrollera åtkomst till användare.
Exempel på Data Warehouse-verktyg
Några av de främsta leverantörerna av datalagerlösningar är:
- SAV – SAP data warehouse låter användare semantiskt komma åt rik data från flera källor. Företag kan på ett säkert sätt dela insikter och modeller, påskynda beslutsfattande och säkert kombinera extern och intern data.
- ClicData – ClicDatas smarta och integrerade datalager säkerställer dataintegritet, kvalitet och enkel rapportering. ClicData erbjuder både schemaläggningssystem och realtids-API:er så att du kan få uppdaterad data hela tiden.
- Amazon Redshift – Ett av de mest använda datalagren, Redshift använder SQL för att analysera alla typer av data som finns i olika databaser, sjöar eller andra lager. Det erbjuder en bra balans mellan kostnad och prestanda.
- IBM Db2 lager – IBM tillhandahåller inhouse-, moln- och integrerade datalagerlösningar. Den integrerar också maskininlärning och artificiell intelligens för djupare dataanalys och delar en gemensam SQL-motor för att effektivisera frågor.
- Oracle Cloud Data Warehouse – Oracle använder en databas i minnet och erbjuder grafisk, maskininlärning och rumslig kapacitet för att djupdyka i data för snabbare men rikare dataanalys.
Slutord
Både datasjöar och datalager har sina egna fördelar och idealiska användningsfall. Även om datasjöar är mer skalbara och flexibla, har datalager alltid tillförlitlig och strukturerad information. Datasjöimplementering är relativt nytt, medan datalager är ett etablerat koncept som används av många organisationer för att effektivt hantera sina interna och externa data.