Ключевые различия и варианты использования

В эпоху больших данных предприятия и организации постоянно ищут инновационные способы эффективной обработки и использования огромных объемов данных. Стремление к оптимизации данных привело к появлению и развитию озер данных и хранилищ данных — двух ключевых структур в сфере управления данными. В этой статье подробно рассматриваются основные примеры, преимущества, варианты использования и ключевые различия между озером данных и хранилищем данных, а также дается понимание того, когда использовать каждый из них для максимизации потенциала данных.

Экспоненциальный рост объема и сложности данных привел к необходимости разработки более сложных решений для хранения, управления и анализа данных. Озеро данных и хранилище данных — каждое из них предназначено для выполнения различных, но взаимодополняющих ролей в стратегии данных организации.

Что такое озеро данных?

Это централизованное хранилище, позволяющее собирать все структурированные и неструктурированные данные в любом масштабе. Он предназначен для хранения необработанных данных в собственном формате без предопределенной схемы. Озера данных отличаются высокой гибкостью и позволяют хранить данные из различных источников и в различных форматах, включая текстовые, мультимедийные данные и данные социальных сетей.

Примеры озера 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, построенную на базе хранилища BLOB-объектов Azure и оптимизированную для аналитических рабочих нагрузок.

Преимущества озера данных

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

Варианты использования

• Аналитика больших данных: идеально подходит для хранения и анализа огромных 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 области аналитики. Являясь централизованными хранилищами, хранилища данных объединяют данные из нескольких источников в единый репозиторий. Эта настройка позволяет консолидировать как текущие, так и исторические данные, упрощая создание аналитических отчетов, доступных сотрудникам всей организации.

Примеры хранилищ данных

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

Преимущества хранилища данных

• Производительность: оптимизирован для высокой производительности 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 безопасности данных, включая шифрование и контроль доступа.

Варианты использования

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

Озеро данных и хранилище данных: различия

Хранение данных

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

Пользователи

1. Озеро данных: используется учеными и инженерами, работающими с данными, которым требуется доступ к необработанным данным для детального анализа и экспериментов.
2. Хранилище данных: используется бизнес-аналитиками и профессионалами, которым нужны тщательно подобранные, структурированные данные для конкретных аналитических отчетов и информационных панелей.

Анализ

1. Озеро данных: подходит для сложных аналитических процессов, включая машинное обучение и прогнозное моделирование.
2. Хранилище данных: лучше всего подходит для традиционных задач бизнес-аналитики, таких как мониторинг производительности и отчетность.

Формат

1. Озеро данных: обрабатывает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
2. Хранилище данных: в основном имеет дело со структурированными данными.

Источники

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

Масштабируемость

1. Озеро данных: высокая масштабируемость, обеспечивающая экспоненциальный рост 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 основном поддерживает пакетную обработку.

Расходы

1. Озеро данных: обычно более рентабельно 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 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 необходимые возможности обработки. Озера данных идеально подходят для организаций, которым необходимо хранить огромные объемы необработанных данных и выполнять сложную обработку и анализ. 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 Data Science и пройдите сертификацию сегодня.

Заключение

Когда мы изучили тонкости озер и хранилищ данных, стало ясно, что освоение этих технологий имеет решающее значение для всех, кто хочет преуспеть в области науки о данных. Независимо от того, стремитесь ли вы использовать потенциал больших данных через озера данных или стремитесь получить полезную информацию из структурированных данных в хранилищах данных, путь к тому, чтобы стать экспертом в области науки о данных, является захватывающим и трудным.

Для тех, кто серьезно относится к развитию своей карьеры в области науки о данных и аналитике, программа последипломного образования в области науки о данных, предлагаемая Simplilearn в сотрудничестве с Университетом Пердью, представляет собой прекрасную возможность. Эта комплексная программа предоставит вам необходимые знания, навыки и опыт, необходимые для процветания в индустрии обработки данных. Благодаря учебной программе, охватывающей новейшие технологии и методологии в области науки о данных, включая практическое применение озер 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 анализа больших данных и машинного обучения, тогда как хранилища данных оптимизированы для хранения структурированных данных и обеспечения эффективных запросов и отчетов для бизнес-аналитики. Каждый 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 использования предопределенной схемы. Напротив, хранилища данных в основном хранят структурированные данные, которые были обработаны и отформатированы в соответствии с заданной 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 можно использовать для хранения и обработки больших объемов необработанных данных из различных источников, а хранилище данных может хранить структурированные данные, готовые для анализа. Этот гибридный подход позволяет организациям использовать сильные стороны обеих систем для комплексного управления данными и анализа.