Что такое озеро данных?

Каждый день люди во всем мире вносят свой вклад в создание примерно 2,5 квинтиллиона байт данных. Согласно исследованию, были 79 зеттабайт данных, созданных во всем мире в 2021 году. Сейчас большая часть этих данных является неструктурированной или полуструктурированной, что представляет собой серьезную проблему — как хранить все эти данные и поддерживать возможность их быстрой обработки. И здесь на помощь приходят озера данных.

Поднимите свои навыки специалиста по данным на новый уровень с помощью магистерской программы Data Scientist от IBMExplore Programme

Зачем вам нужно озеро данных?

Озера данных — это центральный репозиторий, позволяющий хранить данные в любом масштабе. Он может хранить все виды больших данных в необработанном и детализированном формате. Вы можете хранить любые типы неструктурированных данных и выполнять на их основе различные типы аналитики. Озера данных обычно настраиваются на недорогих и масштабируемых аппаратных кластерах. Это облегчает сброс данных в озеро, не беспокоясь о структуре и емкости. Эти кластеры могут существовать в облаке или локально.

Озера данных по сравнению с хранилищами данных – два разных подхода

Озера данных иногда путают с хранилищами данных. Оба обеспечивают огромные преимущества для организаций, но имеют свои собственные различия.

Вот некоторые из основных различий между ними:

Основные элементы решения для озера данных и аналитики

Когда организации создают озеро данных и аналитическое решение, им необходимо учитывать ряд ключевых элементов, в том числе:

Перемещение данных

Озера данных позволяют импортировать любой объем данных в исходном формате, поступающих из нескольких источников в режиме реального времени. Это позволяет сэкономить время при определении структур данных, схемы и преобразований.

Аналитика

Озера данных позволяют получать доступ к данным и выполнять их аналитику без необходимости перемещать данные в отдельную аналитическую систему. Сюда входят платформы с открытым исходным кодом, а также коммерческие предложения от хранилищ данных и поставщиков бизнес-аналитики.

Безопасное хранение и каталогизация данных

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

Машинное обучение

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

Ценность озера данных

Возможность использовать огромные объемы данных из нескольких источников в режиме реального времени дала пользователям возможность сотрудничать и анализировать данные для более эффективного и быстрого принятия решений. Вот некоторые области, в которых озера данных внесли свой вклад:

• Улучшенное взаимодействие с клиентами
• Улучшите выбор инноваций в области НИОКР
• Повышение операционной эффективности

Архитектура озер данных

Архитектура озера данных — это функции, включенные в озеро данных, которые упрощают работу с этими данными. Несмотря на то, что озера данных предназначены для хранения как структурированных, так и неструктурированных данных, по-прежнему важно гарантировать, что они предлагают функциональность и конструктивные особенности, позволяющие легко взаимодействовать с данными внутри них.

Вот несколько рекомендаций, которые можно использовать при создании озера данных:

1. Установите управление

Управление данными относится к стандартам, которые организации используют для обеспечения того, чтобы данные выполняли свое предназначение. Это также помогает поддерживать качество и безопасность данных. Включение управления данными в архитектуру озера данных гарантирует, что у вас с самого начала будут правильные процессы и стандарты.

2. Создайте каталог

Каталог данных позволяет заинтересованным сторонам внутри и за пределами вашей организации понять контекст данных внутри озера данных. Типы информации, включенной в каталог данных, могут различаться, но обычно они включают в себя 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 находить данные в озере данных, поиск в озере данных также имеет решающее значение. Поскольку озеро данных обычно огромно, невозможно проанализировать все озеро данных для каждого поиска. Вместо этого сначала создайте индекс для быстрого поиска и периодически перестраивайте его, чтобы поддерживать его в актуальном состоянии.

4. Обеспечьте безопасность

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

Проблемы

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 важных элементов данные невозможно будет найти и им нельзя будет доверять, что приведет к их заболочению. Чтобы удовлетворить потребности более широкой аудитории, озера данных должны иметь управление, контроль доступа и семантическую согласованность.

Облачные озера данных или локальные системы?

Локальные данные озер данных позволяют организациям самостоятельно контролировать проектирование, требования к пространству и электропитанию, закупку аппаратного и программного обеспечения для управления, навыки его эксплуатации и текущие расходы. Передача озера данных в облако имеет то преимущество, что перекладывает все эти обязанности на поставщика облачных услуг. Оба имеют свои преимущества, и в зависимости от организации необходим тщательный анализ преимуществ и недостатков каждого.

Развертывание их в облаке

Озера данных идеально подходят для развертывания в облаке, поскольку облако обеспечивает ряд преимуществ, таких как доступность, масштабируемость, производительность, надежность и значительная экономия за счет масштаба. По данным исследования ESG, 39 процентов респондентов считают облако основным средством аналитики. Основными причинами, по которым они считают облако преимуществом для озер данных, являются более быстрое развертывание, лучшая безопасность, лучшая доступность, большее количество обновлений функциональности, большая эластичность и затраты, связанные с фактическим использованием.

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда пройдите сертификацию на курсе Data Science Bootcamp сегодня!

Начало работы с озерами данных

Рост объема данных привел к более широкому использованию озер данных во многих секторах. Вопрос уже не в том, нужно ли организации озеро данных, а в том, какое решение использовать и как его реализовать. Если вы хотите узнать больше об озерах данных, вы можете пройти сертификацию по науке о данных Simplilearn, в которой представлены мастер-классы преподавателей Purdue и экспертов IBM. Эта программа по науке о данных идеально подходит для всех работающих специалистов и охватывает ряд критически важных тем, таких как R, программирование на Python, алгоритмы машинного обучения и концепции НЛП, с живыми занятиями практикующих специалистов со всего мира, практическими лабораториями, IBM Hackathons и отраслевыми проектами. Начните изучать этот курс сегодня и сделайте карьеру в области науки о данных.