Ключевые различия и варианты использования

В эпоху больших данных предприятия и организации постоянно ищут инновационные способы эффективной обработки и использования своих огромных объемов данных. Этот поиск оптимизации данных привел к появлению и развитию озер данных и хранилищ данных, двух основных структур в ландшафте управления данными. В этой статье рассматриваются основные примеры, преимущества, варианты использования и ключевые различия между озером данных и хранилищем данных, а также дается представление о том, когда использовать каждый из них для максимизации потенциала данных.

Экспоненциальный рост объема и сложности данных потребовал разработки более сложных решений для хранения, управления и анализа данных. Data Lake и Data Warehouse — каждое из них предназначено для выполнения различных, но взаимодополняющих ролей в стратегии организации в отношении данных.

Что такое озеро данных?

Это централизованный репозиторий, позволяющий вам захватывать все структурированные и неструктурированные данные в любом масштабе. Он предназначен для хранения необработанных данных в их собственном формате без предопределенной схемы. Озера данных очень гибкие, что позволяет хранить данные из различных источников и в различных форматах, включая текст, мультимедиа и данные социальных сетей.

Примеры озер данных

• Amazon S3: также называемый Amazon Simple Storage Service (S3), он часто используется в качестве озера данных благодаря своей масштабируемости, надежности и гибкости при обработке больших объемов данных из множества источников.
• Azure Data Lake Storage: обеспечивает безопасную функциональность озера данных, созданную на основе хранилища BLOB-объектов Azure, оптимизированную для аналитических рабочих нагрузок.

Преимущества озера данных

• Масштабируемость: можно легко масштабировать для хранения петабайт данных.
• Гибкость: поддерживает различные типы и структуры данных: от необработанных неструктурированных данных до структурированных обработанных данных.
• Экономическая эффективность: предлагает экономически эффективное решение для хранения, особенно для больших объемов данных.

Случаи использования

• Аналитика больших данных: идеально подходит для хранения и анализа больших объемов необработанных данных в режиме реального времени.
• Машинное обучение: предоставляет богатый источник необработанных данных для обучения моделей машинного обучения.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это специализированная система управления данными, созданная для облегчения и поддержки задач бизнес-аналитики (BI), особенно в аналитике. Как централизованные хранилища, хранилища данных объединяют данные из нескольких источников в единый репозиторий. Такая настройка позволяет консолидировать как современные, так и исторические данные, упрощая создание аналитических отчетов, доступных сотрудникам по всей организации.

Примеры хранилищ данных

• Snowflake: хранилище данных на основе облака, предлагающее широкий спектр функций, предназначенных для хранения данных, таких как совместное использование данных и масштабируемость.
• Google BigQuery: полностью управляемое бессерверное хранилище данных, которое позволяет выполнять масштабируемый анализ огромных объемов данных.

Преимущества хранилища данных

• Производительность: оптимизирован для быстрой обработки запросов, что делает его пригодным для сложных запросов и отчетов.
• Структурированные данные: предназначены для обработки структурированных данных, обеспечивая целостность и согласованность данных.
• Безопасность: обеспечивает надежные функции защиты данных, включая шифрование и контроль доступа.

Случаи использования

• Бизнес-аналитика: поддерживает отчетность и анализ данных, предоставляя информацию для принятия решений.
• Интеллектуальный анализ данных: облегчает извлечение закономерностей и взаимосвязей из больших наборов данных.

Data Lake и Data Warehouse: различия

Хранилище данных

1. Data Lake: хранит необработанные данные без схемы, определенной во время приема данных.
2. Хранилище данных: хранит обработанные и структурированные данные с определенной схемой на момент приема данных.

Пользователи

1. Data Lake: используется специалистами по обработке данных и инженерами, которым необходим доступ к необработанным данным для детального анализа и экспериментов.
2. Хранилище данных: используется бизнес-аналитиками и профессионалами, которым требуются тщательно отобранные, структурированные данные для конкретных аналитических отчетов и панелей мониторинга.

Анализ

1. Data Lake: подходит для сложных аналитических процессов, включая машинное обучение и прогностическое моделирование.
2. Хранилище данных: лучше всего подходит для традиционных задач бизнес-аналитики, таких как мониторинг производительности и составление отчетов.

Формат

1. Data Lake: обрабатывает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
2. Хранилище данных: в основном работает со структурированными данными.

Источники

1. Озеро данных: может собирать данные из различных источников, включая устройства Интернета вещей, социальные сети и мобильные приложения.
2. Хранилище данных: обычно получает данные из транзакционных систем, CRM, ERP и других операционных баз данных.

Масштабируемость

1. Data Lake: высокая масштабируемость, позволяющая справиться с экспоненциальным ростом объемов данных.
2. Хранилище данных: масштабируемое, но более дорогое и сложное в масштабировании, чем озера данных.

Схема

1. Озеро данных: схема при чтении, то есть схема применяется во время анализа.
2. Хранилище данных: схема при записи, то есть схема применяется во время приема данных.

Обработка

1. Data Lake: поддерживает как пакетную обработку, так и обработку в реальном времени.
2. Хранилище данных: в первую очередь поддерживает пакетную обработку.

Расходы

1. Data Lake: как правило, более экономически эффективен для хранения больших объемов данных.
2. Хранилище данных: может быть дорогостоящим для хранения и обработки больших объемов данных, но обеспечивает более быстрый доступ к обработанным данным.

Когда следует использовать озера данных и хранилища данных?

Выбор между озером данных и хранилищем данных зависит от конкретных потребностей организации, включая тип управляемых данных, предполагаемое использование данных и требуемые возможности обработки. Озера данных идеально подходят для организаций, которым необходимо хранить огромные объемы необработанных данных и выполнять сложную обработку и аналитику. Напротив, хранилища данных лучше подходят для организаций, которым требуется быстрый и надежный доступ к структурированным, обработанным данным для целей отчетности и бизнес-аналитики.

Хотите стать специалистом по данным? Ознакомьтесь с сертификацией по науке о данных и получите сертификат уже сегодня.

Заключение

Поскольку мы изучили тонкости озер данных и хранилищ данных, стало ясно, что освоение этих технологий имеет решающее значение для любого, кто хочет преуспеть в области науки о данных. Независимо от того, хотите ли вы использовать всю мощь больших данных с помощью озер данных или хотите извлечь действенные идеи из структурированных данных в хранилищах данных, путь к становлению экспертом в области науки о данных является захватывающим и сложным.

Для тех, кто серьезно настроен развивать свою карьеру в области науки о данных и аналитики, аспирантская программа по науке о данных, предлагаемая Simplilearn в сотрудничестве с Университетом Пердью, представляет собой золотую возможность. Эта комплексная программа снабдит вас необходимыми знаниями, навыками и опытом, необходимыми для процветания в отрасли науки о данных. Благодаря учебной программе, охватывающей новейшие технологии и методологии в науке о данных, включая практическое применение озер данных и хранилищ данных, вы будете готовы решать проблемы и использовать возможности мира, управляемого данными.

Часто задаваемые вопросы

1. Может ли озеро данных заменить хранилище данных?

Озеро данных не может полностью заменить хранилище данных, поскольку оно служит другим целям. Озера данных идеально подходят для хранения необработанных, неструктурированных данных и поддержки аналитики больших данных и машинного обучения, тогда как хранилища данных оптимизированы для хранения структурированных данных и обеспечения эффективных запросов и отчетов для бизнес-аналитики. Каждое из них имеет свои уникальные преимущества и варианты использования.

2. Чем озера данных и хранилища данных отличаются по типам данных?

Озера данных и хранилища данных существенно различаются по типам данных, которые они обрабатывают. Озера данных предназначены для хранения необработанных, неструктурированных, полуструктурированных и структурированных данных без необходимости в предопределенной схеме. Напротив, хранилища данных в основном хранят структурированные данные, которые были обработаны и отформатированы в соответствии с указанной схемой для эффективного запроса и анализа.

3. Могут ли озера данных и хранилища данных сосуществовать в архитектуре данных организации?

Да, озера данных и хранилища данных могут сосуществовать в архитектуре данных организации, дополняя друг друга. Озеро данных может использоваться для хранения и обработки больших объемов необработанных данных из различных источников, в то время как хранилище данных может хранить структурированные данные, готовые к анализу. Этот гибридный подход позволяет организациям использовать сильные стороны обеих систем для комплексного управления данными и аналитики.