Data Lakes třetí generace pro podniky
Data zažívají hypergrowth, překonávají tradiční možnosti ukládání a zpracování, což způsobuje, že organizace čelí nebývalým výzvám při správě a monetizaci svých datových aktiv. Cesta od tradičních datových skladů k moderním cloudovým datovým platformám odráží toto vyvíjející se prostředí, přičemž každá generace přináší nová řešení přetrvávajících výzev.
Evoluce datových platforem
Cesta k datovým jezerům třetí generace je poznamenána výrazným technologickým vývojem. Datové sklady první generace se vyznačovaly rigidními, kanonickými schématy a strukturovaným zaměřením dat. Tyto systémy sice excelovaly v optimalizaci výkonu pro předem určené dotazy a sestavy, ale brzdily je drahé ETL procesy, nepružná schémata a špatná aktuálnost dat kvůli nákladným dávkovým aktualizacím. V důsledku toho zůstalo obrovské množství podnikových dat nevyužito a neanalyzováno.
Nástup Apache Hadoop přinesl platformu druhé generace s datovými jezery, která přinesla vylepšení, jako je schopnost ukládat strukturovaná, nestrukturovaná a polostrukturovaná data, nákladově efektivní úložiště S3 a možnosti čtení schématu. Tyto systémy se však potýkaly se špatnou správou metadat a nedostatečnými kontrolami správy a často se z nich stávaly „datové bažiny“, zatímco výkon dotazů SQL zůstával velkým problémem.
Proč jsme potřebovali Data Lake třetí generace?
Vznik datových platforem třetí generace byl řízen kritickými omezeními a rostoucími výzvami, kterým podniky čelí při používání řešení první a druhé generace. Jak objemy dat explodovaly a analýzy v reálném čase se staly zásadní pro obchodní operace, tyto dřívější platformy odhalily významné nedostatky, které je třeba řešit:
- Neefektivní integrace dat: Tradiční sklady byly špatně vybaveny pro zpracování nestrukturovaných dat, což je běžný formát v moderních datových oblastech. Tradičním datovým jezerům na druhé straně chyběla robustní správa formátů a konzistentnost napříč různými datovými zdroji. Tento roztříštěný přístup vedl k provozní složitosti a bránil efektivní integraci dat.
- Potřeba zpracování v reálném čase: Dávkové zpracování často vedlo k nepřijatelným zpožděním a bránilo rozhodování v reálném čase. Podpora datových proudů byla nedostatečná a přírůstkové aktualizace byly neefektivní. Tato omezení bránila organizacím využít plný potenciál dat v reálném čase.
- Výzvy v oblasti vládnutí: Správa metadat a kvalita dat byly hlavními problémy obou generací datových platforem. Zejména datová jezera byla náchylná stát se „datovými bažinami“ kvůli špatné správě metadat a omezenému sledování datové linie. Standardizované kontroly kvality často chyběly, což vedlo k nesrovnalostem a nepřesnostem údajů. Bezpečnost a dodržování předpisů byly rovněž zásadními výzvami. Nekonzistentní modely zabezpečení a potíže s implementací jemně strukturovaných řízení přístupu znesnadnily ochranu citlivých dat. Dodržování přísných předpisů jako GDPR si CCPA věc ještě zkomplikovala. Nedostatečná kontrola ochrany osobních údajů představovala další rizika.
Datová platforma třetí generace
Datová jezera třetí generace, jako je SOLIXCloud Enterprise Data Lake, řeší omezení dřívějších platforem, které nabízejí jednotný přístup ke správě podnikových dat. Kombinují silné stránky datových skladů a tradičních datových jezer a umožňují podnikům zpracovávat různé typy dat, podporují analýzu v reálném čase a jsou podporovány robustním rámcem správy dat. To umožnilo organizacím odemknout plný potenciál svých dat a podpořit skutečné inovace.
Klíčové vlastnosti datových platforem třetí generace
- Oddělení úložiště a počítání
- Pokročilá správa metadat
- Správa verzí a správa transakcí
- Podpora pro otevřené tabulky a formáty souborů
- Možnosti zpracování dat v reálném čase
- Robustní řízení a bezpečnostní kontroly
Pohled do budoucna
Podle nedávného průzkumu trhu zvažuje 53 % organizací modernizaci cloudových datových skladů, zatímco 51 % zkoumá možnosti analýzy v reálném čase. To jasně naznačuje zájem podniků o přijetí cloudového datového jezera třetí generace.
Pro podniky, které chtějí zůstat konkurenceschopné v ekonomice založené na datech, není investice do moderní architektury datových platforem pouze možností – je to nutnost. Schopnost efektivně spravovat, analyzovat a zpeněžit data bude stále více oddělovat lídry na trhu od zbytku balíku.
Postaveno na nativním cloudu Solix Common Data Platform (CDP), SOLIXCloud Enterprise Data Lake je transakční streamovací datové jezero, které podporuje ACID transakce a přináší základní funkce datového skladu a databáze přímo do datového jezera. SOLIXCloud Enterprise Data Lake, navržený jako vysoce výkonné cloudové databázové řešení, podporuje formáty Open Table Formats for Apache Hudi, ledovec Apache a delta.
Chcete-li se dozvědět více o SOLIXCloud Enterprise Data Lake, navštivte naši webovou stránku
O autorovi
Dobrý den! Jsem Haricharaun Jayakumar, senior manažer v produktovém marketingu ve společnosti Solix Technologies. Primárně se zaměřuji na data a analytiku, architektury správy dat, podnikovou umělou inteligenci a archivaci. Získal jsem titul MBA na ICFAI Business School, Hyderabad. Řídím průzkum trhu, projekty vedoucích genů a marketingové iniciativy pro Solix Enterprise Data Lake a Enterprise AI. Kromě všech datových a obchodních záležitostí občas rád poslouchám a přehrávám hudbu. Díky!
