Озера данных или хранилища данных: действительно ли нужно выбирать?

Сегодня предприятия генерируют данные беспрецедентными темпами — от взаимодействий в социальных сетях и данных датчиков до клиентских транзакций и маркетинговых кампаний. Этот информационный взрыв позволяет организациям извлекать информацию и получать конкурентное преимущество. Однако, чтобы раскрыть потенциал своих данных, компаниям нужна правильная инфраструктура. Вступайте в спор: озера данных против хранилищ данных. Эти две архитектуры служат разным целям, но понимание их различий является ключом к максимизации ценности ваших данных.

Что такое озеро данных?

Проще говоря, озеро данных — это как огромный, всеобъемлющий резервуар для данных в их собственном формате — структурированном, полуструктурированном или неструктурированном. Файлы, изображения, видео, журналы датчиков, ленты социальных сетей и многое другое хранятся без предопределенной структуры. Сила озера данных заключается в его гибкости: вам не нужно решать, как будут структурированы данные при приеме. Вместо этого вы применяете схему только тогда, когда данные считываются и анализируются — это называется «схема при чтении».

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных, напротив, представляет собой высокоструктурированную среду. Данные, поступающие в хранилище данных, уже очищены, обработаны и преобразованы в соответствии с предопределенной схемой, называемой «схемой при записи». Хранилища данных оптимизированы для структурированных данных и специально созданы для быстрой и надежной отчетности, панелей мониторинга и бизнес-аналитики (BI).

Варианты использования: когда каждый из них сияет?

Озера данных

• Исследовательский анализ данных: Идеально подходит для специалистов по обработке данных и инженеров, которым необходимо работать с большими и разнообразными наборами данных для выявления закономерностей и получения аналитических сведений.
• Машинное обучение и ИИ: Озеро данных необходимо для обучения моделей искусственного интеллекта и машинного обучения с использованием разнообразных необработанных данных для улучшения прогнозов.
• Архивирование: Озера данных предлагают экономически эффективный способ хранения больших объемов необработанных данных в течение неопределенного срока или до тех пор, пока это не будет предписано законом.

Хранилища данных

• Бизнес-аналитика: Хранилища данных созданы для поддержки инструментов бизнес-аналитики, создания стандартизированных отчетов и информационных панелей для лиц, принимающих бизнес-решения.
• Оперативная отчетность: Если вам нужны предсказуемые, повторяющиеся отчеты для отслеживания ключевых показателей эффективности, хранилище данных — это то, что вам нужно.
• Поддержка при принятии решения: Используйте исторический анализ и тенденции для принятия обоснованных решений в складской среде.

Ключевые различия между озерами данных и хранилищами данных

Затраты, проблемы и ограничения:

Озера данных

• Стоимость: Снижение первоначальных затрат, однако при подготовке данных для анализа могут возникнуть скрытые расходы.
• управление: Отсутствие внутренней структуры может осложнить качество и безопасность данных.
• Сложность: Для того чтобы разобраться в сложностях озера данных, может потребоваться команда опытных инженеров и ученых по работе с данными.

Хранилища данных

• Стоимость: Более высокие первоначальные инвестиции из-за необходимости преобразования данных и моделирования.
• Ловкость: Менее адаптивен к изменениям данных или бизнес-требований.
• Разнообразие данных: Ограничен структурированными данными и четко определенными вариантами использования, что делает его менее гибким.

Когда следует выбирать?

Выбор между озером данных и хранилищем данных зависит от ваших конкретных потребностей:

Озеро данных: если вы занимаетесь исследовательским анализом данных, машинным обучением или работаете с неструктурированными и разнообразными данными, то озеро данных, скорее всего, подойдет вам лучше.

Хранилище данных: если структурированная отчетность, бизнес-аналитика и предопределенные бизнес-вопросы являются вашим приоритетом, хранилище данных станет оптимальным выбором.

Выводы

Выбор между озером данных и хранилищем данных не обязательно является бинарным. Фактически, современные предприятия часто используют оба в тандеме. Распространенный подход заключается в использовании озера данных в качестве зоны приземления для всех данных, где необработанные данные поступают и хранятся. Хранилище, в свою очередь, обрабатывает эти данные, очищая и структурируя их для последующих приложений BI и аналитики.

Ключ в том, чтобы четко определить ваш вариант использования, типы данных и выводы, которые вы хотите получить. Только тогда вы сможете разработать оптимальную архитектуру, чтобы раскрыть весь потенциал ваших данных — будь то через озеро данных, хранилище данных или их комбинацию.