I dagens forretningsverden er data av avgjørende betydning. Virksomheter leter stadig etter innovative metoder for å hente ut og analysere data fra et mangfold av kilder, med det formål å øke inntekter og lønnsomhet.
Men hvor er det mest optimale stedet å lagre og integrere data fra ulike kilder for å få maksimal verdi ut av det?
Både datasjøer og datavarehus er populære tilnærminger for å håndtere store mengder data, kjent som «big data». Hovedforskjellen mellom dem ligger i hvordan organisasjoner mottar, oppbevarer og anvender data. La oss utforske dette nærmere.
Hva er en datasjø?
En datasjø fungerer som en sentral lagringsplass hvor data fra forskjellige kilder – i alle formater (strukturerte eller ustrukturerte) – lagres nøyaktig slik de mottas. Det kan beskrives som en samling av rådata, der den endelige bruken ennå ikke er definert. Bedrifter samler gjerne data i en datasjø som de anser som potensielt verdifulle for fremtidig analyse.
Kjennetegn ved en datasjø:
- Den inneholder en blanding av relevante og irrelevante data, noe som krever betydelig lagringskapasitet.
- Den lagrer både sanntidsdata og batchdata – for eksempel kan sanntidsdata fra IoT-enheter, sosiale medier eller skyapplikasjoner lagres sammen med batchdata fra databaser eller datafiler.
- Den har en flat arkitektur.
- Ettersom dataene ikke behandles før analyse, er god styring og vedlikehold viktig for å unngå at datasjøen forvandles til en «datasump».
Hvordan kan vi så raskt hente data fra et så stort og tilsynelatende kaotisk lagringssted? Jo, en datasjø bruker metadata-tagger og identifikatorer til dette formålet!
Hva er et datavarehus?
Et datavarehus er et mer organisert og strukturert depot, som inneholder data som er klare for analyse. Strukturerte, semistrukturerte eller ustrukturerte data fra ulike kilder blir hentet inn, integrert, renset, sortert, transformert og tilrettelagt for bruk.
Datavarehuset lagrer store mengder historiske og aktuelle data. Dataene bearbeides vanligvis for å løse et spesifikt forretningsproblem (analyse). Denne informasjonen er ettertraktet av Business Intelligence (BI)-systemer for analyse, rapportering og innsikt.
Et datavarehus består vanligvis av:
- En database (SQL eller NoSQL) for å lagre og administrere data.
- Verktøy for datatransformasjon og analyse for å tilrettelegge data.
- BI-verktøy for datautvinning, statistisk analyse, rapportering og visualisering.
Ettersom datavarehus er bygget for et spesifikt formål, vil du alltid ha tilgang til relevante data. Du kan også bruke tilleggsverktøy i datavarehuset for avanserte funksjoner som kunstig intelligens, og romlige eller grafiske analyser. Datavarehus som er spesifikt opprettet for et bestemt område kalles datamarts.
Viktige forskjeller mellom datasjøer og datavarehus
For å oppsummere, en datasjø inneholder rådata uten definert formål, mens et datavarehus inneholder data som er klargjort for analyse og allerede er strukturert.
Her er noen av forskjellene mellom en datasjø og et datavarehus:
| Datasjø | Datavarehus |
| Rå eller behandlet data i alle formater hentes fra mange kilder. | Data samles fra flere kilder for analyse og rapportering. Data er strukturerte. |
| Skjema opprettes etter behov (schema-on-read). | Forhåndsdefinert skjema ved innlasting av data (schema-on-write). |
| Nye data kan enkelt legges til. | Data er klare etter behandling, så endringer krever mer tid og ressurser. |
| Data må oppdateres og styres for å være relevant. | Data er allerede i sin endelige form, så det krever mindre vedlikehold. |
| Består av enorme mengder big data (petabyte). | Data er vanligvis mindre enn i en datasjø (terabyte). Datavarehus kan inneholde driftsdata for hele organisasjonen, analytiske data eller data relevant for et bestemt domene. |
| Brukes av dataforskere til mange formål, som strømmeanalyse, kunstig intelligens, prediktiv analyse og mange andre bruksområder. | Brukes av forretningsanalytikere for transaksjonsbehandling (OLTP), operasjonell analyse (OLAP), rapportering og visualisering. |
| Data kan lagres og arkiveres over tid for senere analyse. | Data må renses jevnlig for å holde seg oppdatert. |
| Lagring er kostnadseffektiv. | Lagring og prosessering er kostbart og tidkrevende, og krever nøye planlegging. |
| Dataforskere kan identifisere nye problemstillinger og løsninger gjennom dataene. | Dataomfanget er begrenset til et spesifikt forretningsproblem. |
| Siden data ikke er organisert på en bestemt måte, kan både relasjonelle og ikke-relasjonelle databaser brukes til å lagre data. | Datavarehus bruker ofte relasjonsdatabaser, da data må være i et strukturert format. |
Bruksområder for datasjøer og datavarehus
Det kan være lett å tenke at en datasjø er et mer praktisk valg på grunn av sin skalerbarhet, fleksibilitet og kostnadseffektivitet. Et datavarehus kan imidlertid være det beste valget når du trenger mer relevante og strukturerte data for spesifikk analyse.
Her er noen bruksområder for datasjøer:
#1. Forsyningskjede og ledelse
Den store mengden data i datasjøer hjelper med prediktiv analyse for transport og logistikk. Ved å bruke historiske og nåværende data kan bedrifter planlegge sin daglige drift, overvåke lagerbevegelser i sanntid og optimalisere kostnader.
#2. Helsevesen
En datasjø inneholder all tidligere og nåværende informasjon om pasienter. Dette er nyttig i forskning, identifisering av mønstre, bedre og mer proaktiv behandling av sykdommer, automatisering av diagnostikk og tilgang til oppdaterte detaljer om pasienters helse.
#3. Strømmedata og IoT
Datasjøer kan kontinuerlig motta strømmedata som sendes til analyseprosesser for kontinuerlig rapportering og identifisering av uvanlig aktivitet. Dette er mulig på grunn av datasjøens evne til å håndtere (nesten) sanntidsdata.
Her er noen bruksområder for datavarehus:
#1. Finans
Et selskaps økonomiske informasjon er ofte mer egnet for et datavarehus. Ansatte kan enkelt få tilgang til organisert og strukturert informasjon i form av grafer og rapporter for å styre økonomiske prosesser, håndtere risiko og ta strategiske beslutninger.
#2. Markedsføring og kundesegmentering
Datavarehus skaper én enkelt kilde til «sannhet» – korrekt data om kunder som er samlet fra flere kilder. Bedrifter kan analysere denne informasjonen for å forstå kundeatferd, tilby skreddersydde rabatter, segmentere kunder basert på preferanser og skape flere potensielle kunder.
#3. Selskapets dashbord og rapporter
Mange virksomheter bruker CRM- og ERP-datavarehus for å hente data om eksterne og interne kunder. Dataene er alltid relevante og kan brukes til å generere ulike typer rapporter og visualiseringer.
#4. Migrering av data fra eldre systemer
Ved å bruke ETL-funksjonene i datavarehus kan bedrifter enkelt transformere data fra eldre systemer til et mer brukervennlig format som nye systemer kan analysere. Dette hjelper organisasjoner med å få innsikt i historiske trender og ta velinformerte forretningsbeslutninger.
Eksempler på datasjøverktøy
Noen av de ledende leverandørene av datasjøløsninger er:
- Microsoft Azure – Azure kan lagre og analysere petabyte med data. Azure forenkler feilsøking og optimalisering av store dataprogrammer.
- Google Cloud – Google Cloud tilbyr kostnadseffektiv innlasting, lagring og analyse av store datamengder av alle typer. Det integreres også med analyseverktøy som Apache Spark, BigQuery og andre analyseakseleratorer.
- MongoDB Atlas – Atlas datasjø er en fullstendig administrert lagringsløsning. Det gir kostnadseffektive metoder for storskala datalagring og kan kjøre høyytelsesforespørsler med mindre datakraft, noe som sparer tid og kostnader.
- Amazon S3 – AWS-skyen tilbyr de nødvendige verktøyene for å bygge en fleksibel, sikker og kostnadseffektiv datasjø. Den har et interaktivt kontrollpanel for å administrere datasjøbrukere og kontrollere tilgang.
Eksempler på datavarehusverktøy
Noen av de beste leverandørene av datavarehusløsninger er:
- SAP – SAP datavarehus gir brukere semantisk tilgang til omfattende data fra flere kilder. Bedrifter kan trygt dele innsikt og modeller, akselerere beslutningsprosesser og trygt kombinere eksterne og interne data.
- ClicData – ClicDatas smarte og integrerte datavarehus sikrer dataintegritet, kvalitet og enkel rapportering. ClicData tilbyr både planlagte systemer og sanntids-APIer slik at du alltid har tilgang til oppdaterte data.
- Amazon Redshift – Redshift er et av de mest brukte datavarehusene. Det bruker SQL for å analysere alle typer data i forskjellige databaser, datasjøer eller andre varehus. Det gir en god balanse mellom kostnader og ytelse.
- IBM Db2 Warehouse – IBM tilbyr interne, skybaserte og integrerte datavarehusløsninger. Det integrerer også maskinlærings- og AI-verktøy for dypere dataanalyse og deler en felles SQL-motor for å forenkle spørringer.
- Oracle Cloud Datavarehus – Oracle bruker en minnebasert database og tilbyr grafiske, maskinlærings- og romlige muligheter for dybdeanalyse som gir raskere, men mer omfattende dataanalyse.
Avsluttende tanker
Både datasjøer og datavarehus har sine egne fordeler og ideelle bruksområder. Mens datasjøer er mer skalerbare og fleksible, tilbyr datavarehus alltid pålitelig og strukturert informasjon. Implementering av datasjøer er et relativt nytt konsept, mens datavarehus er et etablert konsept som brukes av mange organisasjoner for effektivt å styre interne og eksterne data.