U savremenom poslovnom okruženju, podaci su od suštinskog značaja. Kompanije aktivno traže načine da efikasno prikupljaju i analiziraju podatke iz različitih izvora kako bi unapredile svoje poslovne rezultate i povećale profitabilnost.
Međutim, postavlja se pitanje: koje je najpouzdanije mesto za čuvanje i integraciju podataka iz različitih izvora, i kako maksimizirati njihovu vrednost?
I data jezera i skladišta podataka predstavljaju popularne metode za upravljanje obimnim količinama velikih podataka. Ključna razlika između njih leži u načinu na koji organizacije unose, skladište i koriste podatke. U nastavku ćemo detaljnije istražiti ovu temu.
Šta je data jezero?
Data jezero predstavlja centralizovano skladište u kojem se čuvaju podaci prikupljeni iz različitih izvora – u bilo kom formatu (struktuirani ili nestruktuirani) – u izvornom obliku. Može se zamisliti kao zbirka sirovih podataka čija svrha još nije definisana. Preduzeća često čuvaju podatke u data jezeru za koje pretpostavljaju da bi mogli biti korisni za buduće analize.
Ključne karakteristike data jezera:
- Sadrži kombinaciju korisnih i nekorisnih podataka, te stoga zahteva veliki prostor za skladištenje.
- Čuva podatke u realnom vremenu, kao i agregirane podatke – na primer, podatke u realnom vremenu sa IoT uređaja, društvenih medija ili aplikacija u oblaku, kao i skupne podatke iz baza podataka ili datoteka.
- Ima ravnu arhitekturu.
- S obzirom na to da se podaci ne obrađuju dok se ne ukaže potreba za analizom, neophodno je dobro upravljanje i održavanje; u suprotnom, jezero se može pretvoriti u močvaru podataka.
Kako onda efikasno preuzeti podatke iz tako ogromnog i naizgled neurednog skladišta? Data jezera koriste oznake metapodataka i identifikatore u tu svrhu!
Šta je skladište podataka?
Skladište podataka je organizovaniji i struktuirani repozitorijum koji sadrži podatke spremne za analizu. Struktuirani, polustruktuirani ili nestruktuirani podaci iz različitih izvora se unose, integrišu, čiste, sortiraju, transformišu i prilagođavaju za upotrebu.
Skladište podataka sadrži velike količine istorijskih i trenutnih podataka. Obično se podaci obrađuju za rešavanje specifičnih poslovnih problema. Takve informacije se koriste u sistemima poslovne inteligencije (BI) za analizu, izveštavanje i generisanje uvida.
Skladišta podataka obično se sastoje od:
- Baze podataka (SQL ili NoSQL) za skladištenje i upravljanje podacima
- Alata za transformaciju i analizu podataka za pripremu podataka
- BI alata za rudarenje podataka, statističku analizu, izveštavanje i vizualizaciju
Budući da skladišta podataka služe određenoj svrsi, uvek sadrže relevantne podatke. Takođe je moguće koristiti dodatne alate u skladištima podataka za napredne funkcionalnosti poput veštačke inteligencije i prostornih ili grafičkih funkcija. Skladišta podataka kreirana za specifične domene nazivaju se data martovima.
Ključne razlike između data jezera i skladišta podataka
Da rezimiramo prethodno navedeno: data jezero sadrži neobrađene podatke čija svrha nije definisana, dok skladište podataka sadrži podatke koji su spremni za analizu i u svom su najboljem obliku.
Data Lake vs. Data Warehouse
Neke od razlika između data jezera i skladišta podataka su:
| Data Jezero | Skladište Podataka |
| Sirovi ili obrađeni podaci u bilo kom formatu se unose iz različitih izvora. | Podaci se preuzimaju iz različitih izvora za analizu i izveštavanje. |
| Struktura se kreira po potrebi (šema-pri-čitanju). | Unapred definisana šema tokom upisa u skladište (šema-pri-upisivanju). |
| Novi podaci se mogu lako dodati. | Podaci su spremni nakon obrade, stoga svaka nova promena zahteva više vremena i napora. |
| Podaci se moraju ažurirati i regulisati da bi bili relevantni. | Podaci su već u najboljem obliku, tako da ne zahtevaju posebno održavanje. |
| Sadrži ogromne količine velikih podataka (petabajta). | Podaci su obično manji od onih u data jezeru (terabajti). |
| Skladište podataka može da sadrži operativne podatke cele organizacije, analitičke podatke ili podatke relevantne za određeni domen. | Koriste ga naučnici podataka za različite svrhe kao što su striming analitika, veštačka inteligencija, prediktivna analiza i mnogi drugi slučajevi upotrebe. |
| Koriste ga poslovni analitičari za obradu transakcija (OLTP), operativnu analitiku (OLAP), izveštavanje, kreiranje vizualizacija. | Podaci se mogu čuvati i arhivirati na duži period za analizu u bilo kom trenutku. |
| Podaci se moraju često čistiti da bi bili u skladu sa najnovijim podacima. | Skladištenje je jeftino. |
| Skladištenje i obrada su skupi i oduzimaju dosta vremena, stoga je neophodno pažljivo planiranje. | Naučnici podataka mogu razviti nove probleme i rešenja posmatranjem podataka. |
| Obim podataka je ograničen na konkretan poslovni problem. | Pošto podaci nisu organizovani na poseban način, i relacione i nerelacione baze podataka se mogu koristiti za skladištenje podataka. |
| Skladišta podataka uglavnom koriste relacione baze podataka jer podaci moraju biti u specifičnom formatu. |
Slučajevi upotrebe za data jezera i skladišta podataka
Lako je zamisliti data jezero kao bolji izbor zbog njegove skalabilnosti, fleksibilnosti i pristupačnosti. Međutim, skladište podataka može biti odlično rešenje kada su vam potrebni relevantniji i strukturiraniji podaci za specifičnu analizu.
Neki od slučajeva upotrebe za data jezera su:
#1. Lanac snabdevanja i upravljanje
Obimne količine velikih podataka u data jezerima pomažu u prediktivnoj analitici za transport i logistiku. Koristeći istorijske i trenutne podatke, preduzeća mogu efikasno planirati svoje svakodnevne operacije, pratiti kretanje zaliha u realnom vremenu i optimizovati troškove.
#2. Zdravstvena zaštita
Data jezero sadrži sve istorijske i trenutne informacije o pacijentima, što je korisno za istraživanje, otkrivanje obrazaca, pružanje boljeg i pravovremenog lečenja, automatizaciju dijagnostike i dobijanje najnovijih informacija o zdravlju pacijenta.
#3. Strimovanje podataka i internet stvari
Data jezera mogu kontinuirano primati strimovanje podataka koji se prosleđuju analitičkim kanalima za kontinuirano izveštavanje i otkrivanje neuobičajenih aktivnosti i kretanja. Ovo je moguće zahvaljujući sposobnosti data jezera da prikupljaju podatke (skoro) u realnom vremenu.
Neki od slučajeva upotrebe za skladišta podataka su:
#1. Finansije
Finansijske informacije kompanije su pogodnije za skladište podataka. Zaposleni mogu lako pristupiti organizovanim i strukturiranim informacijama u obliku grafikona i izveštaja za upravljanje finansijskim procesima, kontrolu rizika i donošenje strateških odluka.
#2. Marketing i segmentacija kupaca
Skladište podataka kreira jedinstven izvor tačnih podataka o kupcima prikupljenih iz različitih izvora. Kompanije mogu da analiziraju ove podatke kako bi razumele ponašanje kupaca, ponudile personalizovane popuste, segmentirale kupce na osnovu njihovih preferencija i generisale više potencijalnih klijenata.
#3. Kontrolne table i izveštaji kompanije
Mnoge kompanije koriste CRM i ERP skladišta podataka za prikupljanje podataka o eksternim i internim klijentima. Ovi podaci su uvek relevantni i pouzdani za kreiranje bilo koje vrste izveštaja i vizualizacija.
#4. Migracija podataka iz starih sistema
Korišćenjem ETL mogućnosti skladišta podataka, kompanije mogu lako transformisati stare sistemske podatke u upotrebljiviji format koji novi sistemi mogu da analiziraju. Ovo će pomoći organizacijama da steknu uvid u istorijske trendove i donose informisane poslovne odluke.
Primeri alata za data jezera
Neki od vodećih provajdera data jezera su:
- Microsoft Azure – Azure može da skladišti i analizira petabajte podataka i olakšava otklanjanje grešaka i optimizaciju programa za velike podatke.
- Google Cloud – Google Cloud nudi isplativo prikupljanje, skladištenje i analizu ogromnih količina velikih podataka bilo kog tipa. Takođe se integriše sa analitičkim alatima kao što su Apache Spark, BigQuery i drugi analitički akceleratori.
- MongoDB Atlas – Atlas data jezero je potpuno upravljano skladište podataka. Nudi isplative metode za skladištenje velikih podataka i može da pokreće upite visokih performansi koji koriste manje računarske snage, čime se štedi vreme i troškovi.
- Amazon S3 – AWS oblak pruža neophodne alate za izgradnju fleksibilnog, bezbednog i isplativog data jezera. Ima interaktivnu konzolu za upravljanje korisnicima data jezera i kontrolu pristupa korisnicima.
Primeri alata za skladišta podataka
Neki od najboljih provajdera rešenja za skladišta podataka su:
- SAP – SAP skladište podataka omogućava korisnicima semantički pristup bogatim podacima iz različitih izvora. Preduzeća mogu bezbedno da dele uvide i modele, ubrzaju donošenje odluka i bezbedno kombinuju spoljne i interne podatke.
- ClicData – ClicData pametno i integrisano skladište podataka obezbeđuje integritet, kvalitet i lakoću izveštavanja. ClicData nudi i sisteme za zakazivanje i API-je u realnom vremenu, tako da možete da dobijate ažurirane podatke u svakom trenutku.
- Amazon Redshift – Jedno od najčešće korišćenih skladišta podataka, Redshift koristi SQL za analizu svih tipova podataka prisutnih u različitim bazama podataka, jezerima ili drugim skladištima. Nudi odličan balans troškova i performansi.
- IBM Db2 Warehouse – IBM pruža interna, cloud i integrisana rešenja za skladištenje podataka. Takođe integriše mašinsko učenje i alate veštačke inteligencije za dublju analizu podataka i deli zajednički SQL mehanizam za pojednostavljenje upita.
- Oracle Cloud Data Warehouse – Oracle koristi bazu podataka u memoriji i nudi grafičke, mašinsko učenje i prostorne mogućnosti za detaljnu analizu podataka radi brže i preciznije analize.
Završne reči
I data jezera i skladišta podataka imaju svoje prednosti i idealne slučajeve upotrebe. Dok su data jezera skalabilnija i fleksibilnija, skladišta podataka uvek sadrže pouzdane i strukturirane informacije. Implementacija data jezera je relativno nova, dok je skladište podataka dobro utemeljen koncept koji koriste mnoge organizacije za efikasno upravljanje svojim internim i eksternim podacima.