Dagens virksomheter er datasentriske. Bedrifter finner måter å effektivt utvinne og analysere data fra ulike kilder og forbedre virksomhetens inntekter og fortjeneste.
Men hva er det tryggeste stedet å lagre og integrere data fra flere kilder og få mest mulig ut av det?
Både datainnsjøer og datavarehus er populære måter å administrere store mengder big data på. Forskjellene mellom dem ligger i hvordan organisasjoner inntar, lagrer og bruker dataene. Les videre for å vite mer.
Innholdsfortegnelse
Hva er en datainnsjø?
En datainnsjø refererer til et sentralt lagringssted der data inntatt fra flere kilder – i ethvert format (strukturert eller ustrukturert) – lagres som mottatt. Det er som en samling av rådata, hvis formål er ukjent ennå. Bedrifter lagrer vanligvis data som potensielt kan være nyttige for fremtidig analyse i en datainnsjø.
Hovedtrekk ved en datainnsjø:
- Den inneholder en blanding av nyttige og ikke-nyttige data og trenger derfor mye lagringsplass.
- Lagrer både sanntidsdata og batchdata – for eksempel kan du lagre sanntidsdata fra IoT-enheter, sosiale medier eller skyapplikasjoner og batchdata fra databaser eller datafiler.
- Har en flat arkitektur.
- Siden dataene ikke behandles før de er nødvendige for analyse, må de styres og vedlikeholdes godt; ellers kan det bli til datasumper.
Så hvordan kan vi hente data raskt fra et så stort og tilsynelatende rotete lagringssted? Vel, en datainnsjø bruker metadata-tagger og identifikatorer til dette formålet!
Hva er et datavarehus?
Et mer organisert og strukturert depot – et datavarehus inneholder data som er klare for analyse. Strukturerte, semistrukturerte eller ustrukturerte data fra flere kilder blir tatt inn, integrert, renset, sortert, transformert og gjort egnet for bruk.
Datavarehuset inneholder store mengder tidligere og nåværende data. Vanligvis behandles data for et spesifikt forretningsproblem (analyse). Slik informasjon etterspørres av Business Intelligence (BI)-systemer for analyse, rapportering og innsikt.
Datavarehus består vanligvis av følgende:
- En database (SQL eller NoSQL) for å lagre og administrere data
- Datatransformasjon og analyseverktøy for å utarbeide data
- BI-verktøy for datautvinning, statistisk analyse, rapportering og visualisering
Siden datavarehus tjener et bestemt formål, vil du alltid ha relevante data. Du kan også bruke tilleggsverktøy i datavarehus for å imøtekomme avanserte funksjoner som kunstig intelligens og romlige eller grafiske funksjoner. Datavarehus opprettet for et spesifikt domene kalles datamarts.
Viktige forskjeller mellom Data Lakes og Data Warehouses
For å gjenta det vi leste ovenfor, inneholder datainnsjøen rådata hvis formål ikke er definert. Derimot inneholder et datavarehus data som er klare for analyse og som allerede er i sin beste form.
Datainnsjø vs. Datavarehus
Noen forskjeller mellom en datainnsjø og et datavarehus er:
Data LakeData WarehouseRå eller behandlet data i ethvert format tas inn fra flere kilder.Data hentes fra flere kilder for analyse og rapportering. Det er strukturertSkjema opprettes i farten etter behov (skjema-på-les)Forhåndsdefinert skjema mens du skriver til lageret (Schema-on-write)Nye data kan enkelt legges tilData er klar etter behandling, så enhver ny endring krever mer tid og innsats.Data må oppdateres og styres for å være relevantData er allerede i sin beste form, så det krever ikke spesifikt vedlikeholdDen består av enorme mengder big data (petabyte) Data er vanligvis mindre enn i datasjøen (terabyte). Datavarehus kan inneholde driftsdata for en hel organisasjon, analytiske data eller data som er relevante for et bestemt domene. Brukes av dataforskere til ulike formål som strømmeanalyse, kunstig intelligens, prediktiv analyse og mange brukstilfeller. Brukes av forretningsanalytikere for transaksjonsbehandling ( OLTP), operasjonell analyse (OLAP), rapportering, opprettelse av visualiseringer Data kan lagres og arkiveres i en lengre periode for å bli analysert når som helst. Data må renses ofte for å imøtekomme de nyeste dataene. Lagring er billig. Lagring og prosessering er dyrt og tidkrevende -krevende, bør derfor planlegges fornuftig. Dataforskere kan utvikle nye problemer og løsninger ved å se på dataene. Dataomfanget er begrenset til et spesifikt forretningsproblem. Siden data ikke er organisert på en bestemt måte, både relasjonelle og ikke- relasjonsdatabaser kan brukes til å lagre data. Datavarehus bruker vanligvis relasjonsdatabaser fordi dataene må være i en del kulært format.
Brukstilfeller for Data Lake og Data Warehouse
Det er lett å tenke på en datainnsjø som et mer praktisk valg fordi den er mer skalerbar, fleksibel og lommevennlig. Imidlertid kan et datavarehus være en god idé når du trenger mer relevante og strukturerte data for spesifikk analyse.
Noen brukstilfeller for datainnsjø er som nedenfor:
#1. Forsyningskjede og ledelse
Den enorme mengden big data i datainnsjøer hjelper prediktiv analyse for transport og logistikk. Ved å bruke historiske og nåværende data kan bedrifter planlegge sin daglige drift jevnt, inspisere lagerbevegelser i sanntid og optimalisere kostnadene.
#2. Helsevesen
Datasjøen har all tidligere og nåværende informasjon om pasienter. Dette er nyttig i forskning, finne mønstre, gi bedre og forhåndsbehandling for sykdommer, automatisere diagnostikk og få de mest oppdaterte detaljene om en pasients helse.
#3. Streaming av data og IoT
Datainnsjøer kan kontinuerlig motta strømmedata sendt til analyserørledninger for kontinuerlig rapportering og oppdagelse av uvanlige aktiviteter og bevegelser. Dette er mulig på grunn av datasjøens evne til å samle inn (nær) sanntidsdata.
Noen brukstilfeller for datavarehuset er:
#1. Finansiere
Et selskaps økonomiske informasjon kan være mer egnet for et datavarehus. Ansatte kan enkelt få tilgang til organisert og strukturert informasjon i form av diagrammer og rapporter for å administrere økonomiprosessene, håndtere risikoer og ta strategiske beslutninger.
#2. Markedsføring og kundesegmentering
Datavarehus oppretter én enkelt kilde til «sannhet» eller korrekte data om kunder samlet inn fra flere kilder. Bedrifter kan analysere disse dataene for å forstå kundeatferd, tilby tilpassede rabatter, segmentere kunder basert på deres preferanser og generere flere potensielle kunder.
#3. Selskapets dashboard og rapporter
Mange virksomheter bruker CRM- og ERP-datavarehus for å hente data om eksterne og interne kunder. Dataene er alltid relevante og kan stole på for å lage alle typer rapporter og visualiseringer.
#4. Migrering av data fra eldre systemer
Ved å bruke ETL-funksjonene til datavarehus kan bedrifter enkelt transformere eldre systemdata til et mer brukbart format som nye systemer kan analysere. Dette vil hjelpe organisasjoner med å få innsikt i historiske trender og ta nøyaktige forretningsbeslutninger.
Eksempler på Data Lake-verktøy
Noen av de beste leverandører av datainnsjøer er:
- Microsoft Azure – Azure kan lagre og analysere petabyte med data. Azure forenkler enkel feilsøking og optimalisering av store dataprogrammer.
- Google Cloud – Google Cloud tilbyr kostnadseffektiv inntak, lagring og analyse av enorme mengder big data av enhver type. Den integreres også med analyseverktøy som Apache Spark, BigQuery og andre analyseakseleratorer.
- MongoDB Atlas – Atlas data lake er en fullstendig administrert datainnsjø-butikk. Det gir kostnadseffektive måter å lagre data i stor skala på og kan kjøre høyytelsesspørringer som bruker mindre datakraft, og sparer dermed tid og kostnader.
- Amazon S3 – AWS-skyen gir de nødvendige verktøyene for å bygge en fleksibel, sikker og kostnadseffektiv datainnsjø. Den har en interaktiv konsoll for å administrere datainnsjø-brukere og kontrollere tilgang til brukere.
Eksempler på datavarehusverktøy
Noen av de beste leverandørene av datavarehusløsninger er:
- SEVJE – SAP datavarehus lar brukere semantisk få tilgang til rike data fra flere kilder. Bedrifter kan trygt dele innsikt og modeller, akselerere beslutningstaking og trygt kombinere eksterne og interne data.
- ClicData – ClicDatas smarte og integrerte datavarehus sikrer dataintegritet, kvalitet og enkel rapportering. ClicData tilbyr både planleggingssystemer og sanntids-APIer slik at du kan få oppdaterte data til enhver tid.
- Amazon Redshift – Et av de mest brukte datavarehusene, Redshift bruker SQL til å analysere alle typer data som finnes i ulike databaser, innsjøer eller andre varehus. Det gir en flott balanse mellom kostnader og ytelse.
- IBM Db2 lager – IBM leverer interne, sky- og integrerte datavarehusløsninger. Den integrerer også maskinlæring og kunstig intelligens-verktøy for dypere dataanalyse og deler en felles SQL-motor for strømlinjeforming av spørringer.
- Oracle Cloud Datavarehus – Oracle bruker en database i minnet og tilbyr grafiske, maskinlærings- og romlige muligheter for å dykke dypt inn i data for raskere, men rikere dataanalyse.
Siste ord
Både datainnsjøer og datavarehus har sine egne fordeler og ideelle brukstilfeller. Mens datainnsjøer er mer skalerbare og fleksible, har datavarehus alltid pålitelig og strukturert informasjon. Datainnsjøimplementering er relativt nytt, mens datavarehus er et etablert konsept som brukes av mange organisasjoner for å effektivt administrere interne og eksterne data.