Что такое озеро данных?

Каждый день люди по всему миру вносят свой вклад в создание примерно 2,5 квинтиллиона байт данных. Согласно исследованию, были 79 зеттабайт данных, сгенерированных по всему миру в 2021 году. Теперь большая часть этих данных неструктурирована или полуструктурирована, что представляет собой серьезную проблему — как хранить все эти данные и поддерживать способность быстро их обрабатывать. И вот тут-то и появляются озера данных.

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Программа магистратуры для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Зачем вам нужно озеро данных?

Озера данных — это центральное хранилище, позволяющее хранить данные в любом масштабе. Оно может содержать все виды больших данных в необработанном и гранулярном формате. Вы можете хранить любые типы неструктурированных данных и выполнять различные типы аналитики на них. Озера данных обычно настраиваются на недорогих и масштабируемых кластерах аппаратного обеспечения. Это упрощает сброс данных в озеро, не беспокоясь о структуре и емкости. Эти кластеры могут существовать в облаке или локально.

Озера данных в сравнении с хранилищами данных — два разных подхода

Озера данных иногда путают с хранилищами данных. Оба предоставляют огромные преимущества организациям, но у них есть свои собственные явные различия.

Вот некоторые из основных различий между ними:

Основные элементы решения для озера данных и аналитики

При создании озера данных и решения для аналитики организациям необходимо учитывать ряд ключевых элементов, в том числе:

Перемещение данных

Озера данных позволяют импортировать любой объем данных в исходном формате, который поступает из нескольких источников в режиме реального времени. Это позволяет экономить время на определении структур данных, схем и преобразований.

Аналитика

Озера данных позволяют вам получать доступ к данным и выполнять аналитику без необходимости перемещения данных в отдельную аналитическую систему. Сюда входят как фреймворки с открытым исходным кодом, так и коммерческие предложения от поставщиков хранилищ данных и бизнес-аналитики.

Безопасное хранение и каталогизация данных

Озера данных позволяют безопасно хранить как реляционные, так и нереляционные данные. Они также дают вам представление о том, какие данные находятся в озере, посредством каталогизации, сканирования и индексации данных.

Машинное обучение

Озера данных позволяют генерировать различные типы аналитических данных и выполнять машинное обучение на основе данных для прогнозирования вероятных результатов и предложения предписанных действий для достижения оптимального результата.

Ценность озера данных

Возможность использования огромных объемов данных из нескольких источников в режиме реального времени позволила пользователям сотрудничать и анализировать данные для лучшего и более быстрого принятия решений. Вот некоторые области, в которых озера данных внесли свой вклад:

• Улучшение взаимодействия с клиентами
• Улучшить выбор инноваций в области НИОКР
• Повышение эффективности работы

Архитектура озер данных

Архитектура озера данных относится к функциям, включенным в озеро данных, которые упрощают работу с этими данными. Несмотря на то, что озера данных предназначены для хранения как структурированных, так и неструктурированных данных, все равно важно гарантировать, что они предлагают функциональность и конструктивные особенности для легкого взаимодействия с данными внутри них.

Вот несколько рекомендаций, которые вы можете использовать при создании озера данных:

1. Установить управление

Управление данными относится к стандартам, которые организации используют для обеспечения соответствия данных своему назначению. Оно также помогает поддерживать качество и безопасность данных. Включение управления данными в архитектуру озера данных гарантирует, что у вас будут правильные процессы и стандарты с самого начала.

2. Создать каталог

Каталог данных упрощает для заинтересованных сторон внутри и за пределами вашей организации понимание контекста данных внутри озера данных. Типы информации, включенной в каталог данных, могут различаться, но обычно они включают такие элементы, как – соединители, необходимые для работы с данными, метаданные о данных и описание того, какие приложения используют данные.

3. Включить поиск

Хотя каталоги данных позволяют вам находить данные в озере данных, также важно выполнять поиск по озеру данных. Поскольку озеро данных обычно огромно, нецелесообразно анализировать все озеро данных для каждого поиска. Вместо этого создайте индекс для быстрого поиска в начале и периодически перестраивайте его, чтобы поддерживать его в актуальном состоянии.

4. Обеспечение безопасности

Безопасность данных имеет решающее значение для обеспечения конфиденциальности конфиденциальных данных и соответствия требованиям соответствия. Вы можете включить жесткий контроль доступа и шифрование в архитектуру озера данных.

Вызовы

Основная проблема с озерами данных заключается в том, что необработанные данные хранятся без проверки содержимого. Чтобы сделать данные пригодными для использования, должны быть определены механизмы для лучшей каталогизации и защиты данных. Без этих основных элементов данные невозможно ни найти, ни доверять, что приведет к образованию болота данных. Чтобы удовлетворить потребности более широкой аудитории, озера данных должны иметь управление, контроль доступа и семантическую согласованность.

Облачные озера данных или локальные хранилища?

Локальные данные озер данных позволяют организациям иметь собственный контроль над требованиями к дизайну, пространству и питанию, закупками оборудования и программного обеспечения для управления, навыками для его эксплуатации и текущими расходами. Аутсорсинг озера данных в облаке имеет преимущество в том, что все эти обязанности перекладываются на поставщика облачных услуг. Оба варианта предлагают свои собственные преимущества, и необходим тщательный анализ преимуществ и недостатков каждого в зависимости от организации.

Развертывание их в облаке

Озера данных идеально подходят для развертывания в облаке, поскольку облако обеспечивает ряд преимуществ, таких как доступность, масштабируемость, производительность, надежность и существенная экономия за счет масштаба. Согласно исследованию ESG, 39 процентов респондентов считают облако своим основным развертыванием для аналитики. Главные причины, по которым они воспринимают облако как преимущество для озер данных, — это более быстрое время развертывания, лучшая безопасность, лучшая доступность, больше обновлений функциональности, большая эластичность и затраты, связанные с фактическим использованием.

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда получите сертификат Data Science Bootcamp уже сегодня!

Начало работы с озерами данных

Рост объема данных привел к более широкому использованию озер данных в различных секторах. Вопрос уже не в том, нужно ли озеро данных организации, а в том, какое решение использовать и как его реализовать. Если вы хотите узнать больше об озерах данных, вы можете ознакомиться с сертификацией по науке о данных Simplilearn, которая включает мастер-классы преподавателей Purdue и экспертов IBM. Эта программа по науке о данных идеально подходит для всех работающих специалистов и охватывает ряд критически важных для работы тем, таких как R, программирование Python, алгоритмы машинного обучения и концепции обработки естественного языка с живыми сессиями от мировых практиков, практическими лабораторными работами, хакатонами IBM и отраслевыми проектами. Начните этот курс сегодня и улучшите свою карьеру в науке о данных.