Pregled jezera podataka
Jezero podataka je spremište u koje možemo pohraniti veliku količinu polustrukturiranih, strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Jedinstveni ID s nizom proširenih oznaka metapodataka dodijeljen je svim podatkovnim elementima podatkovnog jezera. Kada se postavi poslovno pitanje, možete zatražiti odgovarajuće podatke, a zatim analizirati manje podatke kako biste lakše odgovorili na pitanje. Jezero ima ravnu arhitekturu za razliku od hijerarhijskog skladišta podataka gdje se podaci pohranjuju u datoteke i mape. Bez prethodnog strukturiranja podataka, možete pohraniti svoje podatke takvima kakvi jesu i možemo pokrenuti razne vrste analiza poput nadzornih ploča i vizualizacija do velike obrade podataka, analitike u stvarnom vremenu i strojnog učenja radi informiranja boljih odluka.
Jezero profesionalci kao što su Data Data, programeri podataka i poslovni analitičari koriste za pohranu velike količine podataka.
Upotrebljava se u jezeru i nije relacijsko i relacijsko s IoT uređaja, web stranica, mobilnih aplikacija itd. U Shemi je to zapisano u vrijeme analize tj. Sheme za čitanje. Rezultat nakon izvršenja upita je brži.
Zašto nam treba podatkovno jezero?
Izgradnjom jezera znanstvenici podataka mogu vidjeti nerafinirani prikaz podataka.
Razlozi da se koristi su sljedeći:
Korporacija koja iz poslovnih podataka donosi poslovne koristi uspješno nadmašuje svoje kolege. U istraživanju Aberdeena, korporacija koja je postavila Data Lake bila je 9% iznad rezultata organskog rasta prihoda sličnih tvrtki. Ti su vođe uspjeli izvesti nove vrste analitike, poput strojnog učenja, putem novih izvora, kao što su datoteke dnevnika, klikstream podaci, društveni mediji i internetska povezanost u jezeru.
Podržava uvoz podataka koji dolaze u stvarnom vremenu. Podaci se prikupljaju iz više izvora, a zatim se u izvornom formatu prebacuju u jezero. Jezero pruža veću skalabilnost podataka. Također, možete znati kakvu vrstu podataka ima u jezeru indeksiranjem, puzanjem, katalogizacijom podataka.
Podržava Data Data Management koji upravlja dostupnošću, upotrebljivošću, sigurnošću i integritetom podataka.
To može pomoći timovima za istraživanje i razvoj da ispitaju svoju hipotezu, preciziraju pretpostavke i procjenu rezultata.
Nije dostupna struktura silosa.
Kupcima nudi pregled od 360 stupnjeva i robusnu analizu.
Kvaliteta analize također se povećava s povećanjem obujma podataka, kvalitete podataka i metapodataka.
- Motori skladištenja poput Hadoopa olakšali su pohranu različitih podataka. Nema potrebe za modeliranjem podataka s jezera u shemu za cijelu tvrtku.
- Kvaliteta analiza također se povećava s povećanjem količine podataka, kvalitete podataka i metapodataka.
- Nudi poslovnu okretnost
- Strojno učenje i umjetna inteligencija mogu se koristiti profitabilna predviđanja.
Arhitektura jezera podataka na Hadoopu, AWS-u i Azure
Jezero podataka ima dvije komponente: skladištenje i proračun. Pohrana i računalstvo mogu se nalaziti na licu mjesta ili u oblaku. To rezultira dizajnom arhitekture podatkovnog jezera u više mogućih kombinacija.
1. Hadoop
Distribuirani poslužiteljski klaster Hadoop rješava problem velike pohrane podataka. MapReduce je programski model Hadoop koji se koristi za podjelu i obradu informacija na manje podskupove u grupi poslužitelja.
2. AWS
Paleta proizvoda AWS za rješenje podataka iz jezera je sveobuhvatan. Amazon S3 nalazi se u središtu rješenja za funkciju pohrane. Ti alati za gutanje podataka koji nam omogućuju prijenos ogromnih količina podataka u S3 su Kinesis Stream, Kinesis Firehose, Snowball i Direct Connect.
Uz Amazon S3, baza podataka NoSQL, Dynamo DB i Elastic Search nude pojednostavljeni proces upita. AWS nudi veliku paletu proizvoda sa strmom krivuljom početnog učenja. Međutim, sveobuhvatne značajke rješenja široko se koriste u aplikacijama komercijalne inteligencije.
3. Azure
Micro-soft je ponudio podatkovno jezero. Podatkovno jezero Azure ima sloj analitike i pohrane koji se naziva Azure Store (ADLS) i dvije komponente koje analitički sloj imaju Azure Analytics i HDInsight. ADLS standard ugrađen je u HDFS i mogu ga neograničiti za pohranu. Pomoću jedne datoteke možete spremiti bilijune datoteka veće od petabajta. Azure Store omogućava pohranjivanje i zaštitu podataka u bilo kojem obliku.
Prednosti
U nastavku su prikazane neke važne točke
- Daje neograničenu vrijednost tipa podataka
- Prilagodljivo je promjenama brzo
- Dugoročni troškovi vlasništva su smanjeni
- Njegova glavna prednost je centraliziranje različitih izvora sadržaja
- Korisnici iz različitih odjela širom svijeta mogu imati fleksibilan pristup podacima
- Pruža ekonomičnu skalabilnost i fleksibilnost
Rizik
- Nakon nekog vremena mogao bi izgubiti relevantnost i zamah.
- Pri dizajniranju postoji veći rizik
- Također povećava troškove skladištenja i proizvoda
- Sigurnost i kontrola pristupa najveći su rizik. Ponekad se podaci mogu staviti u jezero bez nadzora, jer će možda neki podaci morati biti zaštićeni i regulirani.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Što je podatkovno jezero ?. Ovdje smo raspravljali o konceptu, zašto nam treba podatkovno jezero zajedno s njihovim prednostima i rizicima. Možete i proći kroz naše druge Prijedloge članaka da biste saznali više -
- Moderna integracija podataka
- Što je analiza podataka
- Što je kršenje podataka?
- Data Scientist vs Big Data
- Data Lake vs Data Warehouse | Razlike