Современное пространство данных:озеро данных против хранилища данных

  27 июля 2021 г.  

Источник:MCA Connect | Производство завтра

Данные поступают к нам быстро и во многих формах. Эти разные формы могут включать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, и многие люди не осознают, что хранилище данных и озеро данных обрабатывают данные по-разному.

Современное хранилище данных должно обеспечивать несколько методов приема и хранения различных данных, генерируемых предприятиями. Данные поступают к нам быстро и во многих формах. Эти различные формы могут включать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, и многие люди не осознают, что хранилище данных и озеро данных обрабатывают данные по-разному. Давайте подробнее рассмотрим эти различные типы данных:

1. Структурированные - традиционные базы данных, такие как транзакционная база данных для вашей ERP или CRM-системы с формальными определениями столбцов и таблиц.
2. Полуструктурированные - файлы, такие как XML или JSON, с самоописанием и тегами для элементов и иерархий.
3. Неструктурированные - изображения, видео, аудио и другие двоичные данные

Традиционные конструкции хранилищ данных существуют уже много десятилетий, в то время как концепция или, по крайней мере, термин «озеро данных» - это несколько более новая конструкция. Каждому из них есть место в массиве данных вашей организации.

Хранилище данных

Как мы видим выше, источники данных могут быть очень разнообразными и иметь разные представления данных, что может привести к разногласиям в информации. Кроме того, большое разнообразие схем и структур в источниках данных затрудняет получение консолидированной информации, когда требуется полный моментальный снимок данных из всех бизнес-подсистем. В общем, это основная причина появления решений для хранилищ данных.

Хранилище данных - это формальный дизайн, часто основанный на руководящих принципах проектирования, которые реализуются для формального процесса ETL (извлечение-преобразование-загрузка) для использования необработанных, структурированных наборов данных и загрузки их в модель, предназначенную для отчетности. Хранилища данных построены на основе реляционных баз данных, таких как Azure Synapse, ранее Microsoft SQL Server. Azure Synapse предназначен для хранения структурированных данных в таблицах с традиционными строками и столбцами, но имеет возможность хранить полуструктурированные данные, такие как XML и JSON.

Озеро данных

Озеро данных переворачивает концепцию ETL с ног на голову и реализует процесс ELT (извлечение-загрузка-преобразование). Добавление данных в озеро данных - это, по сути, просто выброс всего, что, по вашему мнению, может быть ценным в какой-то момент, в большую область хранения независимо от типа или структуры данных. Озера данных могут хранить структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Озера данных, предоставляемые в Microsoft Azure, создаются на учетных записях хранения с включенным Data Lake Storage Gen2 при создании учетной записи хранения.

Идея озера данных заключается в том, что вы хотите использовать все данные и отсортировать их позже, в то время как хранилище данных требует предварительного определения ценности со значительными инвестициями в развитие приема. Из-за больших первоначальных вложений, которые обычно требуются для разработки хранилища данных, если позже будет определено, что вам нужны данные, которые не были введены изначально, существует риск, что исходные данные больше не доступны и могут исчезнуть навсегда.

Цель:не определено или используется

Назначение отдельных частей данных в озере данных не фиксировано. Необработанные данные поступают в озеро данных, иногда с учетом конкретного использования в будущем, а иногда просто для того, чтобы иметь под рукой. Это означает, что озера данных имеют меньшую организацию и меньшую фильтрацию данных, чем их аналоги.

Обработанные данные - это необработанные данные, которые были использованы для определенного использования. Поскольку в хранилищах данных хранятся только обработанные данные, все данные в хранилище данных используются для определенной цели внутри организации. Это означает, что пространство для хранения не расходуется на данные, которые никогда не могут быть использованы.

Доступность

Доступность и простота использования относятся к использованию хранилища данных в целом, а не данных в нем. Архитектура озера данных не имеет структуры, поэтому к ней легко получить доступ и легко изменить. Кроме того, любые изменения, вносимые в данные, можно вносить быстро, поскольку озера данных имеют очень мало ограничений.

Хранилища данных по своей природе более структурированы. Одним из основных преимуществ архитектуры хранилища данных является то, что обработка и структура данных упрощают расшифровку самих данных, а ограничения структуры делают хранилища данных сложными и дорогостоящими для управления.

Преимущества обоих

Озера данных - это экономичный способ хранения больших объемов данных из многих источников. Разрешение данных любой структуры снижает затраты, поскольку данные более гибкие и масштабируемые, поскольку данные не должны соответствовать определенному шаблону. Однако структурированные данные легче анализировать, поскольку они более чистые и имеют единую схему для запросов. Ограничивая данные схемой, хранилища данных очень эффективны для анализа исторических данных для принятия конкретных решений. И надлежащее хранилище данных, и озеро данных имеют решающее значение для будущего успеха вашей организации и являются частью вашего современного хранилища данных.

Что такое Data Estate?

Создание современного хранилища данных - фундаментальный шаг к цифровой трансформации. Современное хранилище данных позволяет своевременно получать информацию и принимать решения по всем вашим данным и закладывает основу для ИИ. База данных - это все данные, которыми владеет организация. Когда вы переносите эти данные в облако или модернизируете свою среду локально, вы можете получить важную информацию для стимулирования инноваций.

Готовое хранилище данных Microsoft Dynamics 365, DataCONNECT

Создание хранилища данных может быть очень дорогостоящим и трудоемким для правильного анализа исходных систем, разработки модели данных и создания необходимого ETL для ее обработки. MCA Connect разработала наше решение DataCONNECT Data Warehouse для Microsoft Dynamics AX, Dynamics 365 Finance и Customer Engagement. Это решение значительно ускоряет сроки поставки комплексного решения для хранилища данных при одновременном снижении затрат на внедрение. Это также отличный способ начать создавать обширное хранилище данных.

DataCONNECT может снабжать организации быстрой и точной информацией, давая им возможность точно прогнозировать, адаптировать и формировать операции. Вы сможете быстро использовать проверенные данные в моделях прогнозирования, чтобы начать циклы планирования для областей вашего бизнеса. Если вы хотите узнать больше о том, как DataCONNECT Data Warehouse или озеро данных могут помочь вашей компании хранить большие данные, свяжитесь с нами. Один из наших специалистов будет рад направить вас в правильном направлении.

Содержание и мнения в этой статье принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения Manufacturing Tomorrow.