Data Lake против Data Warehouse: как выбрать правильное решение в 2024 году

Для новичков в области данных и аналитики не редкость путать хранилища данных и озера данных. Оба являются хранилищами для хранения больших объемов данных, но у них есть различные характеристики и основные варианты использования. Цель этой статьи — рассказать вам о хранилищах данных и озерах данных, о том, когда их используют крупные организации, и где каждая архитектура данных действительно хороша.

Хранилища данных

Хранилища данных существуют уже довольно давно, и многие читатели блога могут быть знакомы с их архитектурой. Для новичков: хранилище данных — это централизованный репозиторий, предназначенный для хранения структурированных данных — данных, которые уже были обработаны для очень конкретного варианта использования. Это могут быть файлы журналов, определенные файлы Excel и CSV, данные PoS, базы данных SQL и многое другое. По сравнению с озерами данных хранилища данных намного быстрее выполняют запросы и анализируют структурированные данные. Они имеют жесткие схемы (схема-при-записи), что означает, что наборы данных должны быть преобразованы и обработаны в определенный формат/схему по мере их загрузки в хранилище данных.

Варианты использования хранилищ данных

Бизнес-аналитика и панели мониторинга: команды по работе с данными используют хранилища данных для анализа данных и предоставления надежного, согласованного представления бизнес-показателей по всей организации. Они также могут помочь создать визуальные панели мониторинга, которые могут быть представлены руководителям бизнеса и корпоративным руководителям для принятия решений на основе данных.
Исторический анализ: хранилища данных можно использовать для анализа исторических данных, отслеживания изменений с течением времени, проведения анализа тенденций и прогнозирования будущего спроса.
Оптимизация производительности: хранилища данных оптимальны для приложений и групп, которым требуются быстрые запросы (возможно, в режиме реального времени или близком к реальному времени).
Создание витрин данных: хранилища данных обычно используются для создания небольших витрин данных для отдельных подразделений и отделов предприятия.

Озера данных

Озера данных — это хранилища, которые могут хранить любые данные в сыром, нетронутом формате. Они могут хранить неструктурированные, полуструктурированные и структурированные наборы данных без необходимости каких-либо преобразований при их приеме; требуемая схема применяется, когда данные извлекаются и используются для последующей обработки (схема-при-чтении).

Варианты использования озер данных:

Анализ больших наборов неструктурированных данных: озера данных идеально подходят для анализа больших наборов данных, включая данные из журналов, сообщений в социальных сетях, датчиков Интернета вещей, изображений, видео, аудио и т. д.
Искусственный интеллект и машинное обучение: озера данных хранят необработанные данные, которые извлекаются, обрабатываются и преобразуются для обучения алгоритмов машинного обучения и моделей ИИ.
Наука о данных: инженеры и ученые по работе с данными используют озера данных для доступа к необработанным, неотфильтрованным данным для исследовательского анализа и проверки гипотез.
Архивация данных: Озера данных также могут быть недорогим хранилищем для неактивных данных предприятия.

Когда следует выбирать озеро данных, а когда — хранилище данных?

Выбирайте хранилище данных, когда:

Вам нужны возможности быстрого выполнения запросов к структурированным наборам данных
Ваши модели доступа к данным и их использования четко определены и вряд ли будут часто меняться.
Вам нужен единый источник достоверной информации для всех детализированных бизнес-показателей.

Выбирайте озеро данных, когда:

Вам необходимо хранить большие объемы разнообразных типов данных
Ваши потребности в данных еще не полностью определены
Вы хотите инвестировать в проекты в области науки о данных и машинного обучения/искусственного интеллекта
Вам необходимо гибкое, масштабируемое решение со сравнительно низкими затратами на хранение

В современном предприятии важны как озера данных, так и хранилища данных. Большинство организаций используют озера данных и хранилища данных взаимозаменяемо в своих повседневных операциях для хранения и первоначальной обработки данных перед переходом к хранилищам данных для выполнения аналитических задач на основе готовых к запросам наборов данных. Поскольку отрасли становятся все более цифровыми, понимание того, когда и как можно использовать различные архитектуры данных, становится критически важным для эффективного и действенного управления данными и аналитики.

Об авторе

Привет! Меня зовут Харичараун Джаякумар, я старший руководитель по маркетингу продуктов в Solix Technologies. Моя основная специализация — данные и аналитика, архитектуры управления данными, корпоративный искусственный интеллект и архивирование. Я получил степень магистра делового администрирования в ICFAI Business School, Хайдарабад. Я занимаюсь маркетинговыми исследованиями, проектами по генерации лидов и инициативами по маркетингу продуктов для Solix Enterprise Data Lake и Enterprise AI. Помимо всего, что касается данных и бизнеса, мне иногда нравится слушать и играть музыку. Data Lake и Data Warehouse — это тема, которую я часто обсуждаю в своей работе. Сравнения Data Lake и Data Warehouse имеют решающее значение для понимания современных архитектур данных. Я часто объясняю клиентам разницу между Data Lake и Data Warehouse. Мой опыт в решениях Data Lake и Data Warehouse помогает организациям принимать обоснованные решения. Я написал несколько статей о технологиях Data Lake и Data Warehouse. Понимание нюансов Data Lake и Data Warehouse имеет важное значение в современном мире, управляемом данными. Соображения Data Lake и Data Warehouse являются ключом к разработке эффективных стратегий работы с данными. Спасибо!