Οι σημερινές επιχειρήσεις επικεντρώνονται στα δεδομένα. Οι εταιρείες βρίσκουν τρόπους για την αποτελεσματική εξόρυξη και ανάλυση δεδομένων από διάφορες πηγές και τη βελτίωση των εσόδων και των κερδών των επιχειρήσεων.
Ποιο είναι όμως το πιο ασφαλές μέρος για την αποθήκευση και την ενσωμάτωση δεδομένων από πολλές πηγές και για να αξιοποιήσετε στο έπακρο;
Τόσο οι λίμνες δεδομένων όσο και οι αποθήκες δεδομένων είναι δημοφιλείς τρόποι διαχείρισης τεράστιων ποσοτήτων μεγάλων δεδομένων. Οι διαφορές μεταξύ τους έγκεινται στον τρόπο με τον οποίο οι οργανισμοί απορροφούν, αποθηκεύουν και χρησιμοποιούν τα δεδομένα. Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε περισσότερα.
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι μια λίμνη δεδομένων;
Μια λίμνη δεδομένων αναφέρεται σε ένα κεντρικό αποθετήριο αποθήκευσης όπου τα δεδομένα που λαμβάνονται από πολλαπλές πηγές – σε οποιαδήποτε μορφή (δομημένη ή μη) – αποθηκεύονται ως λαμβάνονται. Είναι σαν μια δεξαμενή ακατέργαστων δεδομένων, ο σκοπός των οποίων είναι ακόμη άγνωστος. Οι επιχειρήσεις συνήθως αποθηκεύουν δεδομένα που μπορεί να είναι δυνητικά χρήσιμα για μελλοντική ανάλυση σε μια λίμνη δεδομένων.
Βασικά χαρακτηριστικά μιας λίμνης δεδομένων:
- Περιέχει έναν συνδυασμό χρήσιμων και μη δεδομένων και ως εκ τούτου χρειάζεται πολύ χώρο αποθήκευσης.
- Αποθηκεύει δεδομένα τόσο σε πραγματικό χρόνο όσο και σε ομαδικά δεδομένα – για παράδειγμα, μπορείτε να αποθηκεύσετε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από συσκευές IoT, μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή εφαρμογές cloud και ομαδικά δεδομένα από βάσεις δεδομένων ή αρχεία δεδομένων.
- Έχει επίπεδη αρχιτεκτονική.
- Καθώς τα δεδομένα δεν υποβάλλονται σε επεξεργασία μέχρι να χρειαστούν για ανάλυση, πρέπει να ελέγχονται και να διατηρούνται σωστά. Διαφορετικά, μπορεί να μετατραπεί σε βάλτους δεδομένων.
Λοιπόν, πώς μπορούμε να ανακτήσουμε γρήγορα δεδομένα από ένα τόσο τεράστιο και φαινομενικά ακατάστατο αποθετήριο αποθήκευσης; Λοιπόν, μια λίμνη δεδομένων χρησιμοποιεί ετικέτες μεταδεδομένων και αναγνωριστικά για αυτόν τον σκοπό!
Τι είναι η αποθήκη δεδομένων;
Ένα πιο οργανωμένο και δομημένο αποθετήριο – μια αποθήκη δεδομένων περιέχει δεδομένα που είναι έτοιμα για ανάλυση. Δομημένα, ημιδομημένα ή μη δομημένα δεδομένα από πολλαπλές πηγές απορροφώνται, ενσωματώνονται, καθαρίζονται, ταξινομούνται, μετασχηματίζονται και γίνονται κατάλληλα για χρήση.
Η αποθήκη δεδομένων περιέχει μεγάλους όγκους προηγούμενων και τρεχόντων δεδομένων. Συνήθως, τα δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία για ένα συγκεκριμένο επιχειρηματικό πρόβλημα (ανάλυση). Τέτοιες πληροφορίες αναζητούνται από συστήματα Business Intelligence (BI) για ανάλυση, αναφορά και πληροφορίες.
Οι αποθήκες δεδομένων συνήθως αποτελούνται από τα ακόλουθα:
- Μια βάση δεδομένων (SQL ή NoSQL) για την αποθήκευση και τη διαχείριση δεδομένων
- Εργαλεία μετασχηματισμού και ανάλυσης δεδομένων για την προετοιμασία δεδομένων
- Εργαλεία BI για εξόρυξη δεδομένων, στατιστική ανάλυση, αναφορά και οπτικοποίηση
Καθώς οι αποθήκες δεδομένων εξυπηρετούν συγκεκριμένο σκοπό, θα έχετε πάντα σχετικά δεδομένα. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε πρόσθετα εργαλεία σε αποθήκες δεδομένων για να καλύψετε προηγμένες δυνατότητες όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι δυνατότητες χωρικών ή γραφικών. Οι αποθήκες δεδομένων που δημιουργούνται για έναν συγκεκριμένο τομέα ονομάζονται data marts.
Βασικές διαφορές μεταξύ Data Lakes και Data Warehouses
Για να επαναλάβουμε όσα διαβάσαμε παραπάνω, η λίμνη δεδομένων περιέχει ακατέργαστα δεδομένα των οποίων ο σκοπός δεν έχει καθοριστεί. Αντίθετα, μια αποθήκη δεδομένων περιέχει δεδομένα που είναι έτοιμα για ανάλυση και βρίσκονται ήδη στην καλύτερη μορφή τους.
Λίμνη δεδομένων εναντίον αποθήκης δεδομένων
Μερικές διαφορές μεταξύ μιας λίμνης δεδομένων και μιας αποθήκης δεδομένων είναι:
Δεδομένα LakeData WarehouseΑκατέργαστα ή επεξεργασμένα δεδομένα σε οποιαδήποτε μορφή λαμβάνονται από πολλές πηγέςΤα δεδομένα λαμβάνονται από πολλαπλές πηγές για ανάλυση και αναφορά. Είναι δομημένοΣχήμα δημιουργείται εν κινήσει όπως απαιτείται (σχήμα-σε-ανάγνωση)Προκαθορισμένο σχήμα κατά την εγγραφή στην αποθήκη (Σχήμα-σε-εγγραφή)Μπορούν να προστεθούν εύκολα νέα δεδομέναΤα δεδομένα είναι έτοιμα μετά την επεξεργασία, επομένως κάθε νέα αλλαγή απαιτεί περισσότερο χρόνο και προσπάθεια.Τα δεδομένα πρέπει να ενημερωθούν και να ρυθμιστούν για να είναι σχετικάΤα δεδομένα είναι ήδη στην καλύτερη τους μορφή, επομένως δεν απαιτούν ειδική συντήρησηΑποτελούνται από τεράστιους όγκους μεγάλων δεδομένων (πεταμπάιτ) Τα δεδομένα είναι συνήθως μικρότερα από αυτά στη λίμνη δεδομένων (τεραμπάιτ). Η αποθήκη δεδομένων μπορεί να περιέχει λειτουργικά δεδομένα ενός ολόκληρου οργανισμού, αναλυτικά δεδομένα ή δεδομένα σχετικά με έναν συγκεκριμένο τομέα Χρησιμοποιείται από επιστήμονες δεδομένων για διάφορους σκοπούς, όπως ανάλυση ροής, τεχνητή νοημοσύνη, προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία και πολλές περιπτώσεις χρήσης. Χρησιμοποιείται από επιχειρησιακούς αναλυτές για την επεξεργασία συναλλαγών ( OLTP), λειτουργικά αναλυτικά στοιχεία (OLAP), αναφορές, δημιουργία οπτικοποιήσεων Τα δεδομένα μπορούν να αποθηκευτούν και να αρχειοθετηθούν για εκτεταμένο χρονικό διάστημα, ώστε να αναλυθούν ανά πάσα στιγμή. Τα δεδομένα πρέπει να εκκαθαρίζονται συχνά για να χωρούν τα πιο πρόσφατα δεδομένα. Η αποθήκευση είναι φθηνή. Η αποθήκευση και η επεξεργασία είναι δαπανηρή και χρόνος -καταναλώνουν, επομένως θα πρέπει να προγραμματίζονται με σύνεση. Οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να αναπτύξουν νέα προβλήματα και λύσεις εξετάζοντας τα δεδομένα. Το εύρος των δεδομένων περιορίζεται σε ένα συγκεκριμένο επιχειρηματικό πρόβλημα. Δεδομένου ότι τα δεδομένα δεν είναι οργανωμένα με συγκεκριμένο τρόπο, τόσο σχεσιακά όσο και μη Οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αποθήκευση δεδομένων. Οι αποθήκες δεδομένων συνήθως χρησιμοποιούν σχεσιακές βάσεις δεδομένων επειδή τα δεδομένα πρέπει να είναι εν μέρει κυκλική μορφή.
Θήκες χρήσης για Data Lake και Data Warehouse
Είναι εύκολο να σκεφτούμε μια λίμνη δεδομένων ως μια πιο βολική επιλογή επειδή είναι πιο επεκτάσιμη, ευέλικτη και φιλική προς την τσέπη. Ωστόσο, μια αποθήκη δεδομένων μπορεί να είναι μια εξαιρετική ιδέα όταν χρειάζεστε πιο σχετικά και δομημένα δεδομένα για συγκεκριμένη ανάλυση.
Μερικές περιπτώσεις χρήσης για τη λίμνη δεδομένων είναι οι παρακάτω:
#1. Εφοδιαστική αλυσίδα και διαχείριση
Ο τεράστιος όγκος μεγάλων δεδομένων στις λίμνες δεδομένων βοηθά στην πρόβλεψη ανάλυσης για τις μεταφορές και την εφοδιαστική. Χρησιμοποιώντας ιστορικά και τρέχοντα δεδομένα, οι επιχειρήσεις μπορούν να προγραμματίσουν ομαλά τις καθημερινές τους δραστηριότητες, να επιθεωρήσουν την κίνηση των αποθεμάτων σε πραγματικό χρόνο και να βελτιστοποιήσουν το κόστος.
#2. Φροντίδα υγείας
Η λίμνη δεδομένων έχει όλες τις προηγούμενες και τρέχουσες πληροφορίες των ασθενών. Αυτό είναι χρήσιμο στην έρευνα, στην εύρεση προτύπων, στην παροχή καλύτερης και έγκαιρης θεραπείας για ασθένειες, στην αυτοματοποίηση της διάγνωσης και στη λήψη των πιο ενημερωμένων λεπτομερειών για την υγεία του ασθενούς.
#3. Δεδομένα ροής και IoT
Οι λίμνες δεδομένων μπορούν να λαμβάνουν συνεχώς δεδομένα ροής που υποβάλλονται σε αγωγούς ανάλυσης για συνεχή αναφορά και ανίχνευση τυχόν ασυνήθιστων δραστηριοτήτων και κινήσεων. Αυτό είναι δυνατό λόγω της ικανότητας της λίμνης δεδομένων να συλλέγει (σχεδόν) δεδομένα σε πραγματικό χρόνο.
Μερικές περιπτώσεις χρήσης για την αποθήκη δεδομένων είναι:
#1. Χρηματοδότηση
Οι οικονομικές πληροφορίες μιας εταιρείας μπορεί να είναι πιο κατάλληλες για μια αποθήκη δεδομένων. Οι εργαζόμενοι μπορούν εύκολα να έχουν πρόσβαση σε οργανωμένες και δομημένες πληροφορίες με τη μορφή διαγραμμάτων και αναφορών για τη διαχείριση των διαδικασιών χρηματοδότησης, τη διαχείριση κινδύνων και τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων.
#2. Μάρκετινγκ και τμηματοποίηση πελατών
Η αποθήκη δεδομένων δημιουργεί μια ενιαία πηγή «αλήθειας» ή ορθών δεδομένων για πελάτες που συλλέγονται από πολλαπλές πηγές. Οι εταιρείες μπορούν να αναλύσουν αυτά τα δεδομένα για να κατανοήσουν τη συμπεριφορά των πελατών, να προσφέρουν προσαρμοσμένες εκπτώσεις, να τμηματοποιήσουν τους πελάτες με βάση τις προτιμήσεις τους και να δημιουργήσουν περισσότερους δυνητικούς πελάτες.
#3. Πίνακες ελέγχου και αναφορές εταιρείας
Πολλές επιχειρήσεις χρησιμοποιούν αποθήκες δεδομένων CRM και ERP για να αντλήσουν δεδομένα σχετικά με εξωτερικούς και εσωτερικούς πελάτες. Τα δεδομένα είναι πάντα σχετικά και μπορείτε να τα εμπιστευθείτε για τη δημιουργία οποιουδήποτε τύπου αναφοράς και οπτικοποίησης.
#4. Μεταφορά δεδομένων από παλαιού τύπου συστήματα
Χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες ETL των αποθηκών δεδομένων, οι εταιρείες μπορούν εύκολα να μετατρέψουν δεδομένα συστήματος παλαιού τύπου σε μια πιο εύχρηστη μορφή που μπορούν να αναλύσουν τα νέα συστήματα. Αυτό θα βοηθήσει τους οργανισμούς να αποκτήσουν γνώσεις για τις ιστορικές τάσεις και να λαμβάνουν ακριβείς επιχειρηματικές αποφάσεις.
Παραδείγματα εργαλείων Data Lake
Μερικοί κορυφαίοι πάροχοι λιμνών δεδομένων είναι:
- Microsoft Azure – Το Azure μπορεί να αποθηκεύσει και να αναλύσει petabyte δεδομένων. Το Azure διευκολύνει τον εύκολο εντοπισμό σφαλμάτων και τη βελτιστοποίηση προγραμμάτων μεγάλων δεδομένων.
- Google Cloud – Το Google cloud προσφέρει οικονομικά αποδοτική απορρόφηση, αποθήκευση και ανάλυση τεράστιων όγκων μεγάλων δεδομένων οποιουδήποτε τύπου. Επίσης, ενσωματώνεται με εργαλεία ανάλυσης όπως το Apache Spark, το BigQuery και άλλους επιταχυντές αναλυτικών στοιχείων.
- MongoDB Atlas – Το Atlas data lake είναι ένα πλήρως διαχειριζόμενο κατάστημα λιμνών δεδομένων. Παρέχει οικονομικά αποδοτικούς τρόπους αποθήκευσης δεδομένων μεγάλης κλίμακας και μπορεί να εκτελέσει ερωτήματα υψηλής απόδοσης που χρησιμοποιούν λιγότερη υπολογιστική ισχύ, εξοικονομώντας έτσι χρόνο και κόστος.
- Amazon S3 – Το AWS cloud παρέχει τα απαραίτητα εργαλεία για τη δημιουργία μιας ευέλικτης, ασφαλούς και οικονομικά αποδοτικής λίμνης δεδομένων. Διαθέτει μια διαδραστική κονσόλα για τη διαχείριση των χρηστών της λίμνης δεδομένων και τον έλεγχο της πρόσβασης στους χρήστες.
Παραδείγματα εργαλείων Data Warehouse
Μερικοί από τους κορυφαίους παρόχους λύσεων αποθήκης δεδομένων είναι:
- ΧΥΜΟΣ ΔΕΝΤΡΟΥ – Η αποθήκη δεδομένων SAP επιτρέπει στους χρήστες να έχουν σημασιολογική πρόσβαση σε πλούσια δεδομένα από πολλαπλές πηγές. Οι επιχειρήσεις μπορούν να μοιράζονται με ασφάλεια πληροφορίες και μοντέλα, να επιταχύνουν τη λήψη αποφάσεων και να συνδυάζουν με ασφάλεια εξωτερικά και εσωτερικά δεδομένα.
- ClicData – Η έξυπνη και ενσωματωμένη αποθήκη δεδομένων της ClicData διασφαλίζει την ακεραιότητα, την ποιότητα και την ευκολία αναφοράς δεδομένων. Το ClicData προσφέρει τόσο συστήματα προγραμματισμού όσο και API σε πραγματικό χρόνο, ώστε να μπορείτε να λαμβάνετε ενημερωμένα δεδομένα ανά πάσα στιγμή.
- Amazon Redshift – Μία από τις πιο ευρέως χρησιμοποιούμενες αποθήκες δεδομένων, το Redshift χρησιμοποιεί SQL για να αναλύσει όλους τους τύπους δεδομένων που υπάρχουν σε διάφορες βάσεις δεδομένων, λίμνες ή άλλες αποθήκες. Προσφέρει εξαιρετική ισορροπία κόστους και απόδοσης.
- Αποθήκη IBM Db2 – Η IBM παρέχει εσωτερικές λύσεις αποθήκευσης δεδομένων, cloud και ολοκληρωμένες λύσεις αποθήκευσης δεδομένων. Επίσης, ενσωματώνει εργαλεία μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης για βαθύτερη ανάλυση δεδομένων και μοιράζεται μια κοινή μηχανή SQL για τον εξορθολογισμό των ερωτημάτων.
- Αποθήκη δεδομένων Oracle Cloud – Η Oracle χρησιμοποιεί μια βάση δεδομένων στη μνήμη και προσφέρει δυνατότητες γραφικών, μηχανικής εκμάθησης και χωρικών δυνατοτήτων για βαθιά εμβάθυνση στα δεδομένα για ταχύτερη αλλά πλουσιότερη ανάλυση δεδομένων.
Τελικές Λέξεις
Τόσο οι λίμνες δεδομένων όσο και οι αποθήκες δεδομένων έχουν τα δικά τους οφέλη και ιδανικές περιπτώσεις χρήσης. Ενώ οι λίμνες δεδομένων είναι πιο επεκτάσιμες και ευέλικτες, οι αποθήκες δεδομένων έχουν πάντα αξιόπιστες και δομημένες πληροφορίες. Η εφαρμογή της λίμνης δεδομένων είναι σχετικά νέα, ενώ η αποθήκη δεδομένων είναι μια καθιερωμένη έννοια που χρησιμοποιείται από πολλούς οργανισμούς για την αποτελεσματική διαχείριση των εσωτερικών και εξωτερικών δεδομένων τους.