Data Lakes og Data Warehouses er to typer datalagringsarkitekturer med forskellige attributter og evner. Valg af en eller anden afhænger af den tilsigtede anvendelse af de indsamlede data og organisationens mål.
Begge har én ting til fælles - de gemmer data - men hvordan de håndterer det er helt anderledes. Lad os sammenligne dem og se, hvilken der kan være den bedste mulighed for din virksomhed.
Data er nutidens mest værdifulde aktiv. Virksomheder, der håndterer data bedre, er i stand til at bevæge sig fremad og dominere deres brancher hurtigere. Data leverer beslutninger, definerer strategi og driver forretning. Så indsamling, styring og lagring af data er grundlæggende trin for succesrige virksomheder.
Datadrevne organisationer, der inkorporerer data i deres forretningsstrategi, ved opbevaring er ikke et rent teknisk problem. Dataarkitektur skal reagere på den massive tilstrømning af data. Virksomheder har brug for et effektivt styringssystem for at reagere hurtigere på markedets behov, handle i overensstemmelse med dataregler (som GPRD), for at analysere og udtænke deres næste handlinger. Kort sagt, at forblive konkurrencedygtig i et tempofyldt, informationsfyldt miljø.
To hovedtilgange til dataarkitektur er Data Lakes og Data Warehouses.
Definitionen af Data Lake kunne være „en massiv samling af data gemt i dets oprindelige format“. I Data Lakes sker datastrukturering og -behandling kun i hentningstidspunktet. Data Lakes er arkiver, der indeholder oplysninger, der bruges til analysearbejde, fra maskinlæring til visualiseringer. Det er først for nylig blevet brugt til Big Data.
Det vigtigste træk ved en Data Lake er centralisering. Ved at indsamle og lagre data af alle slags og i enhver skala er Data Lakes en praktisk og billig løsning at arbejde med. Data Lakes gemmer rå, ustrukturerede, semistrukturerede og strukturerede data uden forudgående behandling. Strukturering sker kun ved dataindhentning, hvilket giver nye muligheder for dataforskere.
Data Lakes er også meget fleksibel og nem at administrere. Der er ingen hindringer for at introducere nye datatyper, hvilket gør det lettere at bruge forskellige applikationer. Og da skalering ikke er et problem, er det en af de foretrukne arkitekturer til Big Data.
Denne tilgang er værdifuld for virksomheder, der indsamler data i realtid, hvor hvert stykke information værdsættes lige. Virksomheder kan bruge Data Lakes til at håndtere oplysningerne og stille dem til tjeneste for marketingafdelinger. Der er et væld af brugerdata, fragmenteret i forskellige parametre - tid, geografi, præferencer, demografi - der kan bruges til at opbygge segmenterede kampagner på hyperpersonlige niveauer.
Læs også:
Data Science: Hvad er det, og hvordan kan det hjælpe din virksomhed?
Definitionen af Data Warehouse er „et datastyringssystem designet til at gemme præstrukturerede data fra flere kilder i store mængder.“ Deres formål er at indsamle og organisere data gennem en specifik kategoriseringsproces for hurtigt at levere indsigt og forbedre beslutningsprocessen for virksomheder. Det betyder, at brugen af data skal defineres før det er indlæst til lageret.
Data Warehouse har været i brug siden 1980'erne.
Da der er en forudbestemt anvendelse af data, Data Warehouse-arkitektur kræver omhyggelig planlægning: Hvilken slags data vil der blive hentet, hvilke værktøjer vil blive brugt til indsamling, organisering, behandling og hentning af data? Målet er at have en ensartet mængde data i definerede formater, klar til at blive analyseret.
Da det er et styringssystem, der består af forskellige teknologier og ikke et depot, involverer det et højere investeringsniveau. Returen kommer i form af data af bedre kvalitet, der giver mulighed for hurtigere beslutninger.
Data Warehouses henter regelmæssigt relevante data fra specifikke applikationer, hvad enten de er interne eller eksterne, fodret af analyser, kunder og partnersystemer. Disse data formateres derefter og gemmes til specifikke allokeringer i lageret, hvilket matcher formatet for allerede eksisterende varer. Derefter behandles det for at skabe output, der er skræddersyet til beslutningsprocessen i virksomheden.
Formatkonsistens er et af de stærke punkter for Data Warehouses, der giver integriteten og kvaliteten af information, der er klar til at blive analyseret og brugt uden forsinkelser i behandlingen.
Lad os se på Marketing igen: At vide, hvilke af virksomhedens produkter der er efterspurgte, kan hjælpe med at opbygge en strategi udelukkende baseret på foruddefinerede, strukturerede lagerdata, hvilket muligvis fremhæver en købstendens, der ikke var blevet bemærket før.
Læs også:
Designet til Big Data-applikationer er den største forskel mellem disse lagringsstyringssystemer, at Data Lakes ser ud til at være mere „uadministreret“ end Data Warehouses. Men det er ikke den eneste.
Der er et par ting, du skal overveje, før du vælger en af dem:
Med Data Lakes er formålet med dataindsamling ikke strengt defineret ved indtagelse, hvilket giver mulighed for en bredere vifte af muligheder for dens anvendelse. Det kan se uorganiseret ud, men det er råheden, der holder det interessant (og sværere at navigere).
Data Warehouses behandler data specifikt til en forudbestemt anvendelse defineret af organisationen. Fordøjede data har en unik værdi, der retfærdiggør den lagerplads, de tager.
Så Data Lakes er gode til at hamstre data til ikke-planlagt brug senere; Data Warehouses er ideelle til tvangsmæssig organisering med et bestemt mål og anvendelse.
Læs også:
Hvad er en Big Data Engineer, og hvorfor har din virksomhed brug for en?
Nogle gange skal det ikke være det ene eller det andet, men begge dele. Data Lakes kan være den første kilde til Data Warehouses. Forestil dig, at data er vand: vi kan tage det ud af søen og opbevare det i lageret. Men inden du kommer ind i lageret, skal det tappes på flaske og mærkes for at være korrekt placeret for nem hentning på den mest pladseffektive måde.
Grundlæggende er Data Lakes og Data Warehouses begge måder at lagre og bruge store mængder indsamlede data på og anvende dem til forretningsudvikling. Forskellen ligger i, hvordan data behandles og til hvilket formål. At forstå, hvordan og hvorfor data bruges, hjælper med at definere den bedste lager- og administrationsmulighed for din virksomhed.
Indholdsforfatter og digital medieproducent med interesse i det symbiotiske forhold mellem teknologi og samfund. Bøger, musik, og guitarer er en konstant.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
