Склады данных против озер данных против товарищей данных нужна помощь в принятии решения?

Склады данных или озера данных нужна помощь в принятии решения?

 

Для максимальной выгоды от данных организациям необходимы эффективные и масштабируемые решения, которые могут хранить, обрабатывать и анализировать данные эффективно. От приема данных из нескольких источников через преобразование и обслуживание, основой для архитектуры данных является хранение данных.

Поэтому важно выбрать правильное решение для хранения данных, учитывая, как вы будете получать доступ к данным и конкретное использование. В этой статье мы рассмотрим три популярных абстракции хранения данных: хранилища данных (data warehouses), озера данных (data lakes) и магазины данных (data marts).

Мы рассмотрим основы и сравним эти абстракции хранения данных по функциям, таким как шаблоны доступа, схема, управление данными, применение в деловой практике и др.

Начнем!

 

Хранилища данных

 

Хранилища данных являются основными компонентами современных систем управления данными, предназначенными для обеспечения эффективного хранения, организации и извлечения структурированных данных для аналитических целей.

 

 

Что такое хранилище данных?

 

Хранилище данных – это специализированная база данных, централизующая, хранящая и управляющая структурированными и обработанными данными из различных источников для основной цели поддержки сложной аналитики и отчетности.

Следовательно, хранилище данных является централизованным хранилищем структурированных данных, позволяющим организациям:

  • Выполнять сложный анализ данных
  • Генерировать отчеты и диаграммы
  • Поддерживать бизнес-аналитику (BI) и процессы принятия решений
  • Получать представление о исторических и текущих тенденциях в данных

 

Тип данных, шаблоны доступа и преимущества

 

Хранилища данных в основном хранят структурированные данные, то есть данные, организованные в хорошо определенные таблицы со строками и столбцами. Этот структурированный формат упрощает извлечение и анализ данных, что делает его подходящим для отчетности и запросов.

Хранилища данных оптимизированы для производительности запросов и отчетности. Они часто используют механизмы индексации и кэширования для ускорения извлечения данных, обеспечивая быстрый доступ аналитикам и бизнес-пользователям к необходимой информации.

 

Интеграция данных

 

Хранилища данных централизуют интеграцию данных из различных исходных систем. Это включает извлечение данных из исходных систем, их преобразование в однородный формат и загрузку в хранилище данных.

Для интеграции данных в хранилища данных часто применяются процессы ETL (Extract, Transform, Load). Эти потоки извлекают данные из исходных систем, применяют преобразования для очистки и структурирования данных, а затем загружают их в таблицы базы данных хранилища данных. Процессы ETL обеспечивают качество и согласованность данных в хранилище данных.

 

Схема

 

Хранилища данных принудительно применяют схему (schema) для обеспечения согласованности данных. Схема определяет структуру данных, включая таблицы, столбцы, типы данных и отношения. Принудительная схема гарантирует согласованность данных и возможность их использования для анализа.

В хранилищах данных часто используются схемы “звезда” или “снежинка” для организации данных. В схеме “звезда” центральная таблица фактов содержит транзакционные данные, окруженные таблицами измерений, которые предоставляют контекст и атрибуты. В схеме “снежинка” таблицы измерений нормализуются для уменьшения избыточности. Выбор между этими схемами зависит от конкретных требований к хранилищам данных.

 

Управление данными и безопасность

 

Хранилища данных известны своими сильными средствами управления данными и защиты. Они предназначены для структурированных данных и обеспечивают такие функции как проверка данных, проверка качества данных, управление доступом и возможности аудита. 

 

Варианты использования и бизнес-подразделения

 

Одним из основных применений хранилищ данных является аналитика и отчетность на корпоративном уровне. Они объединяют данные из различных источников в единую хранилище, что облегчает доступ к ним для анализа и отчетности во всей организации. Они поддерживают стандартизированную отчетность и произвольные запросы для принимающих решения лиц.

 

Озера данных

 

Озера данных представляют собой гибкий и масштабируемый подход к хранению и управлению данными, отвечающий разнообразным потребностям современных организаций.

 

 

Что такое озеро данных?

 

Озеро данных – это централизованное хранилище, в котором хранится большой объем сырых, структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, что позволяет организациям хранить и управлять огромными объемами информации без ограничений предопределенной схемы.

Основная цель озера данных – предоставить гибкое и экономически выгодное решение для хранения и управления разнообразными типами данных:

  • Озера данных сохраняют данные в их сыром и исходном виде.
  • Озера данных поддерживают широкий спектр использования, от традиционной аналитики до передовых приложений машинного обучения и искусственного интеллекта.
  • Пользователи могут исследовать и анализировать данные без предварительного определения их структуры или схемы.

Озера данных разработаны для решения проблем, связанных с увеличивающимся объемом, скоростью и разнообразием данных, генерируемых современными организациями.

 

Тип данных, образцы доступа и преимущества

 

Озера данных способны хранить разнообразные типы данных, включая структурированные данные из реляционных баз данных, полуструктурированные данные, такие как JSON, XML, и неструктурированные данные, такие как текстовые документы, изображения и видео. Это делает озера данных подходящими для работы с данными в их сыром и исходном виде.

 

Интеграция данных

 

Загрузка данных в озеро данных может осуществляться как пакетно, так и в режиме реального времени. Пакетные процессы позволяют периодически загружать большие объемы данных, а режим реального времени обеспечивает непрерывный поток данных из различных источников. Эта гибкость позволяет озерам данных обрабатывать разнообразные требования к скорости данных.

Озера данных работают по принципу схемы при чтении. В отличие от хранилищ данных, в озере данных данные не имеют предопределенной схемы. Вместо этого схема определяется во время анализа, что позволяет пользователям интерпретировать и структурировать данные в соответствии с их конкретными потребностями. Гибкость схемы является важной особенностью озер данных.

 

Схема

 

Озера данных предлагают гибкость схемы, позволяя вносить данные без предопределенной схемы. Эта гибкость позволяет менять структуру данных со временем и позволяет пользователям определять схему в соответствии с их аналитическими потребностями.

В озере данных данные структурируются и получают смысл во время анализа. Такой подход означает, что пользователи могут интерпретировать и структурировать данные в соответствии с их аналитическими требованиями.

 

Управление данными и безопасность

 

Озера данных часто сталкиваются с проблемами в области управления, так как они хранят как структурированные, так и неструктурированные данные в их сыром виде. Управление метаданными, обеспечение качества данных и поддержание единого каталога данных могут представлять сложности, что может привести к проблемам, связанным с обнаружением данных и соответствием нормативным требованиям.

 

Области применения и бизнес-подразделения

 

Озера данных идеально подходят для исследования и экспериментирования с данными. Они могут хранить огромные объемы сырых, неструктурированных данных, что делает их подходящими для работы с данными без предопределенных схем для профессионалов, занимающихся данными.

 

Отделы данных

 

Отделы данных представляют собой подмножества корпоративного хранилища данных, отвечающие потребностям конкретных бизнес-подразделений или функциональных областей в организации.

 

 

Что такое отдел данных?

 

Отдел данных – это специализированное подмножество корпоративного хранилища данных или озера данных, в котором хранятся структурированные данные, приспособленные к потребностям конкретного бизнес-подразделения, отдела или функциональной области в организации.

Основная цель данных в витрине – обеспечение фокусированного и эффективного доступа к данным для конкретных аналитических и отчетных нужд. Основные цели включают:

  • Поддержка конкретных бизнес-подразделений: Витрины данных разработаны для удовлетворения потребностей отдельных бизнес-подразделений, таких как продажи, маркетинг, финансы или операции.
  • Упрощение доступа к данным: Предоставляя легкий доступ к необходимым данным, витрины данных упрощают пользователю в конкретной области доступ и анализ требуемой информации.
  • Быстрое получение наблюдений: Витрины данных могут улучшить производительность запросов и отчетов, уменьшая объем данных, которые нужно обрабатывать.

Таким образом, витрины данных играют важную роль в обеспечении своевременного доступа к соответствующим данным для принятия решений в разных частях организации.

 

Типы данных, шаблоны доступа и преимущества

 

Витрины данных в основном хранят структурированные данные, которые имеют отношение к конкретному бизнес-подразделению или функции, которую они обслуживают. Этот структурированный формат обеспечивает согласованность и актуальность данных в аналитических нуждах данной области.

Витрины данных обеспечивают более фокусированный и легкий доступ к данным по сравнению с общепризнанными хранилищами данных или озерами данных. Этот узкоспециализированный подход позволяет пользователям быстро получить доступ к данным, напрямую относящимся к их сфере деятельности.

 

Интеграция данных

 

Обычно данные витрин извлекаются из центральных хранилищ данных, таких как хранилища данных. Этот процесс извлечения включает определение и выбор релевантных данных для конкретного бизнес-подразделения или функции.

После извлечения данные проходят трансформацию соответствующую потребностям витрины. Это может включать очистку данных, агрегацию или настройку данных, чтобы убедиться, что данные соответствуют аналитическим требованиям конкретной области, которую они обслуживают.

 

Схема

 

Витрины данных могут придерживаться схемы, определенной в центральном хранилище данных, или использовать пользовательскую схему, настроенную для аналитических потребностей конкретной витрины. Выбор зависит от таких факторов, как согласованность данных и автономность витрины.

 

Управление данными и безопасность

 

Витрины данных обычно являются подмножеством хранилищ данных, которые фокусируются на конкретной бизнес-области или подразделениях. Управленческие усилия сосредоточены на уровне витрины, обеспечивая согласованность данных, используемых конкретными бизнес-подразделениями, в соответствии с общеорганизационными стандартами управления, установленными хранилищем данных.

 

Практические примеры и бизнес-подразделения

 

Витрины данных настраиваются для конкретных потребностей бизнес-подразделений или областей внутри организации. Они предоставляют подмножество данных из хранилища данных, которые относятся к определенной бизнес-области. Это позволяет бизнес-подразделениям выполнять специализированную аналитику и отчетность без сложностей в обработке всего корпоративного набора данных.

 

Склады данных по сравнению с озерами данных по сравнению с витринами данных: подробное сравнение

 

Давайте подведем итоги основных различий между складами данных, озерами данных и витринами данных:

Характеристика            Склады данных Озера данных Витрины данных 
Типы данных и гибкость Структурированные данные, фиксированная схема  Различные типы данных, гибкость схемы Структурированные данные, четко определенная схема 
Интеграция данных ETL-процессы  Гибкое взятие данных, схема на чтение Извлечение и преобразование для областей 
Производительность запросов  Оптимизировано для запросов Производительность различна Оптимальная производительность 
Управление данными Эффективное управление данными и контроль безопасности  Проблемы с управлением данными  Управление на уровне витрины 
Практические примеры Аналитика предприятия Исследование больших объемов данных Аналитика для конкретных областей 

Заключение

Я надеюсь, что вы получили обзор о хранилищах данных, озерах и мартах. Выбор архитектуры зависит от конкретных требований организации и баланса между управлением и гибкостью, необходимыми для их данных и деловых потребностей:

  • Хранилища данных – с сильным управлением и контролем за безопасностью, подходят для аналитики и отчетности внутри предприятия.
  • Озера данных подходят для исследования данных и анализа больших данных. Однако они могут вызывать проблемы с управлением и безопасностью.
  • Марты данных предлагают аналитику, соответствующую потребностям бизнес-единиц, соблюдая стандарты управления хранилищем данных.

Вы также можете изучить data lakehouses , относительно новую и развивающуюся архитектуру. Data lakehouses нацелены на преодоление разрыва между хранилищами данных и озерами данных, предлагая единый подход к хранению и аналитике данных.

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) – разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на пересечении математики, программирования, науки о данных и создания контента. Ее интересы и экспертиза включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит чтение, письмо, кодирование и кофе! В настоящее время она работает над изучением и делением своих знаний с сообществом разработчиков, создавая учебники, пошаговые руководства, мнения и многое другое.