Datová jezera nebo datové sklady: Opravdu si musíte vybrat?
Podniky dnes generují data bezprecedentním tempem – od interakcí na sociálních sítích a dat ze senzorů až po transakce zákazníků a marketingové kampaně. Tato informační exploze umožňuje organizacím získat poznatky a získat konkurenční výhodu. Aby však podniky mohly uvolnit potenciál svých dat, potřebují správnou infrastrukturu. Vstupte do debaty: Data Lakes versus Data Warehouses. Tyto dvě architektury slouží odlišným účelům, ale pochopení jejich rozdílů je klíčem k maximalizaci hodnoty vašich dat.
Co je to Data Lake?
Jednoduše řečeno, datové jezero je jako masivní, všezahrnující rezervoár pro data v jejich nativním formátu – strukturované, polostrukturované nebo nestrukturované. Soubory, obrázky, videa, protokoly senzorů, zdroje sociálních médií a další jsou uloženy bez předem definované struktury. Síla datového jezera spočívá v jeho flexibilitě: nemusíte se rozhodovat, jak budou data při zpracování strukturována. Místo toho použijete schéma pouze tehdy, když jsou data čtena a analyzována – známé jako „schema-on-read“.
Co je to datový sklad?
Naproti tomu datový sklad je vysoce strukturované prostředí. Data, která vstupují do datového skladu, již byla vyčištěna, zpracována a transformována tak, aby odpovídala předem definovanému schématu – označovanému jako „schema-on-write“. Datové sklady jsou optimalizovány pro strukturovaná data a jsou šité na míru pro účely rychlého a spolehlivého reportingu, řídicích panelů a business intelligence (BI).
Případy použití: Kdy každý září?
datová jezera
- Průzkumná analýza dat: Ideální pro datové vědce a inženýry, kteří potřebují pracovat s velkými, různorodými datovými sadami, aby odhalili vzorce a poznatky.
- Strojové učení a AI: Datové jezero je nezbytné pro trénování modelů umělé inteligence a strojového učení s různými, nezpracovanými daty pro zlepšení předpovědí.
- Archivace: Datová jezera nabízejí nákladově efektivní způsob, jak ukládat obrovské množství nezpracovaných dat na dobu neurčitou nebo do doby, než je to nařízeno zákonem.
Datové sklady
- Business Intelligence: Datové sklady jsou vytvořeny tak, aby poháněly nástroje BI, produkovaly standardizované sestavy a řídicí panely pro osoby s rozhodovací pravomocí.
- Provozní hlášení: Když potřebujete předvídatelné, opakující se sestavy pro sledování KPI, je vaším cílem datový sklad.
- Podpora při rozhodování: Použijte historickou analýzu a trendy k vedení informovaného rozhodování ve skladovém prostředí.
Klíčové rozdíly mezi Data Lakes a Data Warehouses
| vlastnost | Datové jezero | Datový sklad |
|---|---|---|
| Datová struktura | Strukturované, nestrukturované, polostrukturované | Strukturované |
| Schéma | Schema-on-read (definováno v době použití) | Schema-on-write (definováno při zadávání dat) |
| Zpracování | Data zpracovaná v době dotazu | Údaje zpracované před uložením |
| Hbitost | Vysoce flexibilní, ideální pro průzkum | Méně flexibilní, ale optimalizované pro výkon |
| uživatelé | Datoví vědci, inženýři, analytici | Obchodní analytici, lidé s rozhodovací pravomocí |
Náklady, výzvy a omezení:
datová jezera
- Cena: Nižší počáteční náklady, ale skryté náklady mohou vzniknout z přípravy dat pro analýzu.
- Správa: Nedostatek vlastní struktury může způsobit, že kvalita a bezpečnost dat bude výzvou.
- Složitost: Navigace ve složitosti datového jezera může vyžadovat tým odborných datových inženýrů a vědců.
Datové sklady
- Cena: Vyšší počáteční investice díky nutnosti transformace a modelování dat.
- Hbitost: Méně přizpůsobivé změnám v datech nebo obchodním požadavkům.
- Rozmanitost dat: Omezeno na strukturovaná data a dobře definované případy použití, takže je méně flexibilní.
Kdy byste si měli vybrat?
Výběr mezi datovým jezerem a datovým skladem závisí na vašich konkrétních potřebách:
Data Lake: Pokud se zaměřujete na průzkumnou analýzu dat, strojové učení nebo práci s nestrukturovanými a různorodými daty, je pravděpodobně nejvhodnější datové jezero.
Datový sklad: Pokud jsou vaší prioritou strukturované výkaznictví, BI a předdefinované obchodní otázky, je datový sklad optimální volbou.
Bottom Line
Volba mezi datovým jezerem a datovým skladem nemusí být nutně binární. Ve skutečnosti moderní podniky často používají obojí v tandemu. Běžným přístupem je využití datového jezera jako cílové zóny pro všechna data, kde jsou zpracovávána a ukládána nezpracovaná data. Sklad pak tato data zpracovává, čistí a strukturuje je pro následné BI a analytické aplikace.
Klíčem je jasně definovat váš případ použití, datové typy a statistiky, které chcete odvodit. Jen tak můžete navrhnout optimální architekturu, abyste odemkli plný potenciál vašich dat – ať už prostřednictvím datového jezera, datového skladu nebo kombinace obou.
