Czy Twoja firma generuje ogromne ilości danych?
Big data może pomóc Ci w generowaniu użytecznych business insights, dzięki czemu możesz ulepszyć swoje produkty i usługi, jednocześnie zwiększając efektywność procesów wewnętrznych i zyski. Big data wymaga jednak potężnych technologii do przechowywania i analizy. Wysokiej jakości data lakes mogą być dokładnie tym, czego potrzebujesz.
Czym jest data lake?
Data lake to jeden ze sposobów, w jaki firmy przechowują dane. Można go porównać do prawdziwego jeziora – choć może morze byłoby lepszym przykładem – do którego wpływa wiele strumieni. Dane są przechowywane w data lake w podobny sposób. Przeczytaj artykuł, aby poznać powody, dla których warto wybrać architekturę data lake dla danych Twojej firmy.
Data lake – definicja
Data lakes przechowują ogromne ilości danych w ich natywnym, surowym formacie – dane przechowywane w data lake mogą się bardzo różnić, a mimo to są przechowywane razem. Niezależnie od tego, czy przechowywane dane są ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane, czy semi-strukturyzowane, można je załadować do data lake w oryginalnym formacie. Oznacza to, że możesz przechowywać wszystkie informacje w jednym miejscu, niezależnie od ich formatu lub tego, czy potrzebujesz ich do wykonywania określonych zadań (na przykład raportowania lub analizy). Istnieje wiele rozwiązań do przechowywania big data, a każde z nich ma swoje zalety i wady. Zanim przejdziemy do szczegółów, poświęć chwilę, aby zrozumieć zalety przechowywania danych w data lakes.
Jak stworzyć efektywny data lake?
Odwiedź naszą stronę big data engineering services i sprawdź, jak nasza wiedza może pomóc Twojej firmie.
Zalety rozwoju data lake dla Twojej firmy
Tym, co wyróżnia data lakes, jest możliwość przechowywania w nich wszystkich typów danych – w zasadzie dowolnych danych. Daje to dużą elastyczność, ponieważ masz dostęp do wszystkich potrzebnych danych (nawet starych danych lub informacji, które kiedyś uważałeś za bezużyteczne i nieważne). Jeśli zdecydujesz się użyć data lake do przechowywania danych, szybko zdasz sobie sprawę, że dane każdego typu mają wartość – a architektura data lake pozwala Ci tę wartość wydobyć. Dzięki takiemu podejściu do przechowywania danych możesz łatwo wykorzystać dane wcześniej przechowywane w różnych systemach i bazach danych do złożonych analiz w celu poprawy poziomu innowacyjności w Twojej firmie. Data lake jest przeciwieństwem architektury silosowej – dzięki temu analiza jest prostsza i szybsza. Nie ma prawie żadnych ograniczeń w zarządzaniu i przetwarzaniu informacji przechowywanych w data lakes. Istnieje wiele sposobów na wyszukiwanie danych i mnóstwo narzędzi, których możesz użyć, aby uzyskać insights dla swojej organizacji. Na przykład, możesz użyć machine learning i artificial intelligence, aby skorzystać z predictive analysis.
Data lake layers (warstwy data lake)
Możesz myśleć o data lake jako o ogromnym kontenerze, w którym dane są przechowywane bez żadnego porządku, ale to rozwiązanie pozwala podzielić jezioro na oddzielne warstwy. Zazwyczaj wymienia się od trzech do pięciu typów, chociaż eksperci mogą je nazywać inaczej. Każda z nich ma inny cel. Oto niektóre z nich:
The ingestion layer (warstwa pozyskiwania) of a data lake
Jest to warstwa, w której surowe dane są pozyskiwane z różnych źródeł (takich jak aplikacje, urządzenia IoT itp.). Chodzi o to, aby dane były pozyskiwane tak szybko i wydajnie, jak to możliwe – dlatego na tym poziomie dane nie mogą być modyfikowane, ale pozostają w swoim natywnym formacie. Surowe dane są zorganizowane w folderach. Na tej warstwie przechowywane dane nie są jeszcze przygotowane do wykorzystania w analizach lub raportowaniu; dlatego przyznawanie dostępu dużej grupie użytkowników jest bezcelowe i należy go unikać.
The curated data layer (warstwa danych kuratorowanych) of a data lake
Na tej warstwie użytkownik musi wybrać cel dla danego fragmentu danych i odpowiednią dla niego formę. Aby mogły być przetwarzane w celu tworzenia insights i raportowania, dane te muszą zostać przekształcone (oczyszczone i opanowane) w formacie wybranym przez użytkownika. Ustrukturyzowane zbiory danych mogą być później wykorzystywane do analizy. Zarówno nieustrukturyzowane, jak i ustrukturyzowane informacje mogą być przechowywane w różnych typach plików.
The application data layer (warstwa danych aplikacyjnych) of a data lake
Ta warstwa uruchamia zapytania i narzędzia analityczne na danych, które zostały ustrukturyzowane, co można zrobić w czasie rzeczywistym. Na tym etapie zbiory danych są przetwarzane z wykorzystaniem wszelkiej potrzebnej logiki biznesowej i wykorzystywane przez aplikacje analityczne.
The sandbox data layer (warstwa danych piaskownicy) of a data lake
Tutaj dane mogą być wykorzystywane do eksperymentów – jest to opcjonalne i często służy jako przestrzeń robocza dla data science. Jest ona zalecana dla zaawansowanych specjalistów od analizy danych lub data scientists.
W niektórych artykułach można przeczytać o warstwach do przechowywania plików tymczasowych lub warstwach insights. Które z nich powinieneś użyć? To indywidualna sprawa. Nasi konsultanci mogą doradzić Ci najlepsze rozwiązanie po przeanalizowaniu potrzeb Twojej firmy.
Projektowanie architektury data lake – o czym musisz pamiętać?
Data lakes są na ogół wysoce skalowalnym rozwiązaniem, które zapewnia tanią przestrzeń dyskową. Podczas projektowania konkretnego data lake dla Twojej firmy należy wziąć pod uwagę pewne kwestie. Warstwy są istotnymi elementami i powinny być starannie zaprojektowane. Każda warstwa ma inny cel, więc wymagania są różne. Warstwa pozyskiwania musi obsługiwać wiele źródeł danych (takich jak media społecznościowe, bazy danych, IoT i inne) oraz tryby pozyskiwania (wsadowy, w czasie rzeczywistym), a także być w stanie przechowywać każdy typ danych. Byłoby wspaniale, gdyby rozwiązanie było wystarczająco elastyczne, aby łatwo obsługiwać ewentualne nowe źródła danych.
Data lake security (bezpieczeństwo data lake)
Jednym z najważniejszych aspektów jest bezpieczeństwo – musisz chronić swoje dane i zapobiegać ewentualnym wyciekom. Najprostszym i najbardziej oczywistym sposobem zapewnienia bezpieczeństwa jest zabezpieczenie data lake przed nieautoryzowanym dostępem. Na każdej warstwie należy zastosować specjalne środki ostrożności.
Governance (zarządzanie) i management (administracja) danych w data lake
Zarządzanie danymi jest również bardzo ważne. Z czasem kluczowe stanie się monitorowanie operacji wykonywanych w data lake, aby mierzyć i poprawiać wydajność tego rozwiązania. Będziesz musiał użyć metadanych, aby upewnić się, że wszystkie procesy przebiegają sprawnie i umożliwić użytkownikom łatwe wyszukiwanie i uzyskiwanie informacji o zbiorach danych w jeziorze. Dodanie dodatkowych opisów dotyczących celu i operacji danych sprawi, że Twoja analiza będzie bardziej efektywna.
Musisz mieć pewność, że pozyskiwanie i transformacja danych są zautomatyzowane, aby poradzić sobie z ogromnymi ilościami różnego rodzaju danych w krótkim czasie. Istnieje wiele technik i narzędzi, których możesz użyć, aby ulepszyć proces generowania insights z danych biznesowych. Być może mógłbyś skorzystać ze sztucznej inteligencji? Architektura data lake zoptymalizowana pod kątem chmury może być dobrym pomysłem – rozwiązania chmurowe to przede wszystkim skalowalność, doskonała wydajność, bezpieczeństwo i elastyczność. Dobrze zaprojektowany data lake będzie wspierał systemy i narzędzia, których używasz w danym momencie. Powinien umożliwiać współpracę między użytkownikami, dzięki czemu udostępnianie analiz powinno być szybkie i łatwe. Często pozwala to uniknąć powielania wysiłków w generowaniu insights. Dzięki temu Twoje zespoły będą pracować wydajniej. Ważne jest, aby architektura data lake była dostosowana do konkretnej branży. Dzięki temu otrzymujesz rozwiązanie biznesowe, które odpowiada wszystkim potrzebom Twojej firmy.
Dlaczego Twoja firma powinna używać data lakes?
Nieograniczony dostęp do danych jest obecnie bardzo ważny dla większości firm. Data Lakes zapewniają dostępność danych dla użytkowników przez cały czas, niezależnie od tego, gdzie się znajdują. To przystępne cenowo rozwiązanie obsługuje nie tylko SQL, ale także inne języki, co czyni go lepszym wyborem niż data warehouse, jeśli wymagana jest zaawansowana analityka. Mogą być używane przez firmy, które generują wiele typów danych i potrzebują rozwiązań do ich wydajnego przechowywania i przetwarzania. Niektóre dane mogą nie być wartościowe w danym momencie, ale mogą stać się takie w przyszłości – dzięki data lakes Twoje dane mogą być łatwo wykorzystywane po długim czasie. Możliwość przechowywania danych w natywnych formatach jest świetna dla każdej firmy, ponieważ stwarza to możliwość wykorzystania nowych technologii w przyszłości – dzięki posiadaniu danych w ich natywnym formacie, łatwo będzie ich używać z nowymi narzędziami analitycznymi w przyszłości.
Zastanawiasz się, czy data lake jest najlepszym rozwiązaniem dla Twojej firmy? Używając go, możesz wykonywać złożone analizy i korzystać z machine learning, co z pewnością poprawi poziom innowacyjności Twojej firmy. Skontaktuj się z naszymi doświadczonymi konsultantami i opowiedz nam więcej o potrzebach Twojej firmy. Odwiedź nasz blog, aby przeczytać więcej artykułów na temat Data Engineering:
Skontaktuj się z nami doświadczonych konsultantów i opowiedz nam więcej o potrzebach Twojej firmy.
Kubernetes monitoring tools które wybrać
Bezpieczeństwo big data co musisz wiedzieć
Cybersecurity analytics co to jest korzyści i znaczenie
