Данашња предузећа су фокусирана на податке. Компаније проналазе начине да ефикасно копају и анализирају податке из различитих извора и побољшавају пословне приходе и профит.
Али које је најсигурније место за складиштење и интеграцију података из више извора и њихово максимално искоришћење?
И језера података и складишта података су популарни начини управљања огромним количинама великих података. Разлике између њих леже у томе како организације уносе, чувају и користе податке. Читајте даље да бисте сазнали више.
Преглед садржаја
Шта је језеро података?
Језеро података се односи на централно складиште за складиштење где се подаци који се уносе из више извора – у било ком формату (структурирани или неструктурирани) – чувају онако како су примљени. То је као скуп сирових података чија је сврха још непозната. Предузећа обично складиште податке који могу бити потенцијално корисни за будућу анализу у језеру података.
Кључне карактеристике језера података:
- Садржи мешавину корисних и некорисних података и стога му је потребно много простора за складиштење.
- Чува податке у реалном времену и скупне податке – на пример, можете да складиштите податке у реалном времену са ИоТ уређаја, друштвених медија или апликација у облаку и скупне податке из база података или датотека са подацима.
- Има равну архитектуру.
- Како се подаци не обрађују док нису потребни за анализу, њима је потребно добро управљати и одржавати; у супротном, може се претворити у мочваре података.
Дакле, како можемо брзо да преузмемо податке из тако огромног и наизглед неуредног складишта? Па, језеро података користи ознаке метаподатака и идентификаторе у ту сврху!
Шта је складиште података?
Организованији и структуриранији репозиторијум – складиште података садржи податке који су спремни за анализу. Структурирани, полуструктурирани или неструктурирани подаци из више извора се уносе, интегришу, чисте, сортирају, трансформишу и чине погодним за употребу.
Складиште података садржи велике количине прошлих и тренутних података. Обично се подаци обрађују за одређени пословни проблем (анализа). Такве информације траже системи пословне интелигенције (БИ) ради анализе, извештавања и увида.
Складишта података се обично састоје од следећег:
- База података (СКЛ или НоСКЛ) за складиштење и управљање подацима
- Алати за трансформацију и анализу података за припрему података
- БИ алати за рударење података, статистичку анализу, извештавање и визуелизацију
Пошто складишта података служе одређеној сврси, увек ћете имати релевантне податке. Такође можете да користите додатне алате у складиштима података да бисте задовољили напредне могућности попут вештачке интелигенције и просторних или графичких функција. Складишта података креирана за одређени домен називају се дата мартс.
Кључне разлике између језера података и складишта података
Да поновимо оно што смо прочитали изнад, језеро података садржи необрађене податке чија сврха није дефинисана. Насупрот томе, складиште података садржи податке који су спремни за анализу и који су већ у свом најбољем облику.
Дата Лаке вс. Дата варехоусе
Неке разлике између језера података и складишта података су:
Дата ЛакеДата ВарехоусеРав или обрађени подаци у било ком формату се уносе из више извора. Подаци се добијају из више извора за анализу и извештавање. Структурисана је Шема се креира у ходу по потреби (шема-при читању)Унапред дефинисана шема током писања у складиште (Шема-на-уписивање)Нови подаци се могу лако додати Подаци су спремни након обраде, тако да свака нова промена захтева више времена и напор. Подаци се морају ажурирати и регулисати да би били релевантни. Подаци су већ у свом најбољем облику, тако да не захтевају посебно одржавање. Састоје се од огромних количина великих података (петабајта) Подаци су обично мањи од оних у језеру података (терабајти). Складиште података може да садржи оперативне податке целе организације, аналитичке податке или податке релевантне за одређени домен. Користе га научници података у различите сврхе као што су стриминг аналитика, вештачка интелигенција, предиктивна аналитика и многи случајеви коришћења. Користе га пословни аналитичари за обраду трансакција ( ОЛТП), оперативна аналитика (ОЛАП), извештавање, креирање визуализација. Подаци се могу чувати и архивирати на дужи период да би се анализирали у било ком тренутку. Подаци се морају често чистити да би се прилагодили најновијим подацима. Складиштење је јефтино. Складиштење и обрада су скупи и временски -потрошња, стога треба разборито планирати. Научници података могу развити нове проблеме и решења гледајући податке. Обим података је ограничен на конкретан пословни проблем. Пошто подаци нису организовани на посебан начин, како релациони тако и не- релационе базе података се могу користити за складиштење података. Складишта података обично користе релационе базе података јер подаци морају бити у парти куларни формат.
Случајеви коришћења за Дата Лаке и Дата Варехоусе
Лако је замислити језеро података као погоднији избор јер је скалабилније, флексибилније и погодније за џепове. Међутим, складиште података може бити одлична идеја када су вам потребни релевантнији и структуриранији подаци за конкретну анализу.
Неки случајеви употребе за језеро података су следећи:
#1. Ланац снабдевања и управљање
Огромна количина великих података у језерима података помаже у предиктивној аналитици за транспорт и логистику. Користећи историјске и тренутне податке, предузећа могу глатко планирати своје дневне операције, прегледати кретање залиха у реалном времену и оптимизовати трошкове.
#2. Здравствена заштита
Језеро података садржи све прошле и актуелне информације о пацијентима. Ово је од помоћи у истраживању, проналажењу образаца, пружању бољег и благовременог лечења болести, аутоматизацији дијагностике и добијању најажурнијих детаља о здрављу пацијента.
#3. Стримовање података и Интернет ствари
Језера података могу континуирано да примају стримовање података који се достављају аналитичким каналима за континуирано извештавање и откривање било каквих неуобичајених активности и кретања. Ово је могуће због способности језера података да прикупља податке (скоро) у реалном времену.
Неки случајеви употребе складишта података су:
#1. финансије
Финансијске информације компаније могу бити прикладније за складиште података. Запослени могу лако приступити организованим и структурираним информацијама у облику графикона и извештаја за управљање финансијским процесима, управљање ризицима и доношење стратешких одлука.
#2. Маркетинг и сегментација купаца
Складиште података ствара један извор ‘истине’ или тачних података о купцима прикупљених из више извора. Компаније могу да анализирају ове податке да би разумеле понашање купаца, понудиле прилагођене попусте, сегментирале купце на основу њихових преференција и генерисале више потенцијалних клијената.
#3. Контролне табле и извештаји компаније
Многа предузећа користе ЦРМ и ЕРП складишта података за прикупљање података о екстерним и интерним клијентима. Подаци су увек релевантни и могу им се веровати за креирање било које врсте извештаја и визуелизације.
#4. Миграција података из старих система
Користећи ЕТЛ могућности складишта података, компаније могу лако да трансформишу застареле системске податке у употребљивији формат који нови системи могу да анализирају. Ово ће помоћи организацијама да стекну увид у историјске трендове и донесу тачне пословне одлуке.
Примери алата Дата Лаке
Неки врхунски добављачи језера података су:
- Мицрософт Азуре – Азуре може да складишти и анализира петабајте података. Азуре олакшава лако отклањање грешака и оптимизацију програма великих података.
- Гоогле Цлоуд – Гоогле облак нуди исплативо уношење, складиштење и анализу огромних количина великих података било ког типа. Такође се интегрише са аналитичким алатима као што су Апацхе Спарк, БигКуери и други аналитички акцелератори.
- МонгоДБ Атлас – Атлас дата лаке је потпуно управљано складиште података језера. Пружа исплативе начине за складиштење великих података и може да покреће упите високих перформанси који користе мање рачунарске снаге, чиме се штеди време и трошкови.
- Амазон С3 – АВС облак пружа неопходне алате за изградњу флексибилног, безбедног и исплативог језера података. Има интерактивну конзолу за управљање корисницима језера података и контролу приступа корисницима.
Примери алата за складиште података
Неки од најбољих добављача решења за складиште података су:
- биљни сок – САП складиште података омогућава корисницима семантички приступ богатим подацима из више извора. Предузећа могу безбедно да деле увиде и моделе, убрзају доношење одлука и безбедно комбинују екстерне и интерне податке.
- ЦлицДата – ЦлицДата паметно и интегрисано складиште података обезбеђује интегритет података, квалитет и лакоћу извештавања. ЦлицДата нуди и системе за заказивање и АПИ-је у реалном времену, тако да можете да добијате ажуриране податке у сваком тренутку.
- Амазон Редсхифт – Једно од најчешће коришћених складишта података, Редсхифт користи СКЛ за анализу свих типова података присутних у различитим базама података, језерима или другим складиштима. Нуди одличан баланс трошкова и перформанси.
- ИБМ Дб2 складиште – ИБМ обезбеђује интерна, цлоуд и интегрисана решења за складиштење података. Такође интегрише машинско учење и алате вештачке интелигенције за дубљу анализу података и дели заједнички СКЛ механизам за поједностављење упита.
- Орацле Цлоуд складиште података – Орацле користи базу података у меморији и нуди графичко, машинско учење и просторне могућности за дубоко уроњење у податке ради брже, али богатије анализе података.
Завршне речи
И језера података и складишта података имају своје предности и идеалне случајеве употребе. Док су језера података скалабилнија и флексибилнија, складишта података увек имају поуздане и структуриране информације. Имплементација језера података је релативно нова, док је складиште података устаљени концепт који користе многе организације за ефикасно управљање својим интерним и екстерним подацима.