Шта је Дата Лаке?
Језеро података је спремиште за складиштење које може да ускладишти велику количину структурираних, полуструктурираних и неструктурираних података. То је место за чување сваке врсте података у изворном формату без фиксних ограничења величине налога или датотеке. Нуди велику количину података за повећање аналитичких перформанси и нативне интеграције.
Дата Лаке је попут великог контејнера који је врло сличан стварном језеру и рекама. Баш као што у језеро имате више притока, језеро података има структуриране податке, неструктуриране податке, машину за машину, дневнике који пролазе у реалном времену.
Језеро података демократизује податке и представља исплатив начин за складиштење свих података организације за каснију обраду. Истраживачки аналитичар се може усредсредити на проналажење значењских образаца у подацима, а не на самим подацима.
За разлику од хијерархијске Датаваре куће у којој се подаци чувају у датотекама и мапама, Дата Лаке има равну архитектуру. Сваки елемент података у језеру података добија јединствени идентификатор и означава га скупом података о метаподацима.
У овом упутству ћете научити-
- Шта је Дата Лаке?
- Зашто Дата Лаке?
- Дата Лаке Арцхитецтуре
- Кључни концепти језера података
- Фазе зрелости језера података
- Најбоље праксе за примену језера података:
- Разлика између језера података и складишта података
- Предности и ризици коришћења Дата Лаке-а:
Зашто Дата Лаке?
Главни циљ изградње језера података је пружити нерафинирани поглед на податке научницима података.
Разлози за коришћење Дата Лаке-а су:
- Појавом механизама за складиштење попут Хадоопа постало је лако чување различитих информација. Нема потребе за моделирањем података у шему за цело предузеће са језером података.
- Са повећањем обима података, квалитета података и метаподатака, повећава се и квалитет анализа.
- Дата Лаке нуди пословну агилност
- Машинско учење и вештачка интелигенција могу се користити за давање профитабилних предвиђања.
- Нуди организацију која спроводи пројекат конкурентску предност.
- Не постоји структура силоса за податке. Дата Лаке пружа поглед на купце од 360 степени и чини анализу робуснијом.
Дата Лаке Арцхитецтуре
На слици је приказана архитектура језера пословних података. Доњи ниво представља податке који углавном мирују, док горњи ниво приказује податке о трансакцијама у реалном времену. Ови подаци пролазе кроз систем без или са мало кашњења. Следе важни нивои у архитектури језера података:
- Разина гутања : Редови на лијевој страни приказују изворе података. Подаци се могу учитати у језеро података у групама или у реалном времену
- Ниво увида: Нивои на десној страни представљају истраживачку страну где се користе увиди из система. За анализу података могу се користити СКЛ, НоСКЛ упити или чак екцел.
- ХДФС је исплативо решење за структуриране и неструктуриране податке. То је зона слетања за све податке који мирују у систему.
- Ред дестилације узима податке из гуме за складиштење и претвара их у структуриране податке ради лакше анализе.
- Аналитички алгоритми за обраду нивоа и упити корисника са различитим реалним временом, интерактивни, групни, стварају структуриране податке за лакшу анализу.
- Јединствени ниво операција управља системом управљања и праћења. Укључује ревизију и управљање стручношћу, управљање подацима, управљање токовима рада.
Кључни концепти језера података
Следе кључни концепти језера података које треба разумети да би се у потпуности разумела архитектура језера података
Унос података
Унос података омогућава конекторима да добију податке из различитих извора података и учитавају се у језеро података.
Унос података подржава:
- Све врсте структурираних, полуструктурираних и неструктурираних података.
- Више уноса попут групног, реалног времена, једнократног учитавања.
- Много врста извора података као што су базе података, веб сервери, е-адресе, ИоТ и ФТП.
Складиштење података
Складиштење података требало би да буде скалабилно, нуди исплативо складиштење и омогућава брз приступ истраживању података. Треба да подржава различите формате података.
Управљање подацима
Управљање подацима је процес управљања доступношћу, употребљивошћу, сигурношћу и интегритетом података који се користе у организацији.
Сигурност
Сигурност мора бити имплементирана у сваки слој језера података. Почиње са складиштењем, ископчавањем и потрошњом. Основна потреба је зауставити приступ неовлашћеним корисницима. Требало би да подржава различите алате за приступ подацима уз једноставан ГУИ и контролне табле.
Аутентификација, рачуноводство, ауторизација и заштита података неке су важне карактеристике сигурности језера података.
Квалитет података:
Квалитет података је суштинска компонента архитектуре Дата Лаке. Подаци се користе за тачну пословну вредност. Издвајање увида из података лошег квалитета довешће до увида лошег квалитета.
Дата Дисцовери
Откривање података је још једна важна фаза пре него што започнете са припремом података или анализом. У овој фази, техника означавања користи се за изражавање разумевања података, организовањем и тумачењем података унетих у језеро Дата.
Ревизија података
Два главна задатка ревизије података су праћење промена у кључном скупу података.
- Праћење промена важних елемената скупа података
- Снима како / када / и ко мења ове елементе.
Ревизија података помаже у процени ризика и усклађености.
Дата Линеаге
Ова компонента се бави пореклом података. Углавном се бави тиме где се креће током времена и шта му се дешава. Олакшава исправке грешака у процесу аналитике података од почетка до одредишта.
Истраживање података
То је почетна фаза анализе података. Помаже у препознавању правог скупа података од виталног је значаја пре започињања истраживања података.
Све дате компоненте морају да раде заједно како би играле важну улогу у изградњи језера података, а које се лако могу развијати и истраживати животну средину.
Фазе зрелости језера података
Дефиниција фаза зрелости језера података разликује се од уџбеника до уџбеника. Иако суштина остаје иста. Након зрелости, дефиниција позорнице је са лаичке тачке гледишта.
Фаза 1: Обрада и унос података у размери
Ова прва фаза зрелости података подразумева побољшање способности трансформације и анализе података. Овде власници предузећа морају да пронађу алате у складу са својим скупом вештина за добијање више података и израду аналитичких апликација.
Фаза 2: Изградња аналитичког мишића
Ово је друга фаза која укључује побољшање способности трансформације и анализе података. У овој фази компаније користе алат који је најприкладнији за њихов скуп вештина. Почињу да прикупљају више података и граде апликације. Овде се заједно користе могућности складишта података предузећа и језера података.
Фаза 3: ЕДВ и Дата Лаке раде јединствено
Овај корак укључује давање података и аналитике у руке што већем броју људи. У овој фази, језеро података и складиште података предузећа почињу да раде у синдикату. Обојица играју своју улогу у аналитици
Фаза 4: Способност предузећа у језеру
У овој фази зрелости језера података, језицима података додају се могућности предузећа. Усвајање управљања информацијама, могућности управљања животним циклусом информација и управљања метаподацима. Међутим, врло мали број организација може да достигне овај ниво зрелости, али ово ће се повећати у будућности.
Најбоље праксе за примену језера података:
- Архитектонске компоненте, њихова интеракција и идентификовани производи треба да подржавају изворне типове података
- Дизајн језера података треба водити оним што је доступно уместо оним што је потребно. Захтев за шемом и подацима није дефинисан док се не постави упит
- Дизајн треба да буде вођен компонентама за једнократну употребу интегрисаним са сервисним АПИ-јем.
- Откривањем, уношењем, складиштењем, администрацијом, квалитетом, трансформацијом и визуелизацијом података треба управљати независно.
- Архитектура језера података треба да буде прилагођена одређеној индустрији. Требало би осигурати да могућности неопходне за тај домен буду саставни део дизајна
- Важно је брже укрцавање у новооткривене изворе података
- Дата Лаке помаже прилагођеном управљању да извуче максималну вредност
- Језеро података требало би да подржава постојеће технике и методе управљања подацима у предузећу
Изазови изградње базена података:
- У Дата Лаке-у је количина података већа, тако да се процес мора више ослањати на програмску администрацију
- Тешко је бавити се оскудним, непотпуним, променљивим подацима
- Шири опсег скупа података и извора захтева веће управљање подацима и подршку
Разлика између језера података и складишта података
| Параметри | Дата Лакес | Складиште података |
|---|---|---|
| Подаци | Језера података чувају све. | Складиште података фокусира се само на пословне процесе. |
| Обрада | Подаци се углавном не обрађују | Високо обрађени подаци. |
| Тип података | Може бити неструктурирано, полуструктурирано и структурирано. | Углавном је у табеларном облику и структури. |
| Задатак | Поделите управљање подацима | Оптимизовано за преузимање података |
| Окретност | Изузетно окретан, конфигуришите и поново конфигуришите по потреби. | У поређењу са Дата језером мање је окретно и има фиксну конфигурацију. |
| Корисници | Дата Лаке углавном користи Дата Сциентист | Пословни професионалци широко користе складиште података |
| Складиште | Дизајн језера података за јефтино складиштење. | Користи се скупо складиште које омогућава брзо време одзива |
| Сигурност | Нуди мању контролу. | Омогућава бољу контролу података. |
| Замена ЕДВ | Податковно језеро може бити извор ЕДВ | Допуњује ЕДВ (није замена) |
| Шема | Шема читања (нема предефинисаних шема) | Шема за писање (предефинисане шеме) |
| Обрада података | Помаже у брзом уношењу нових података. | Увођење новог садржаја захтева пуно времена. |
| Грануларност података | Подаци на ниском нивоу детаља или грануларности. | Подаци на резимеу или збирном нивоу детаља. |
| Алати | Може да користи отворени извор / алате попут Хадооп / Мап Редуце | Углавном комерцијални алати. |
Предности и ризици коришћења Дата Лаке-а:
Ево неколико главних предности коришћења Дата Лаке-а:
- У потпуности помаже у јонизирању производа и напредној аналитици
- Нуди исплативу скалабилност и флексибилност
- Нуди вредност из неограничених типова података
- Смањује дугорочне трошкове власништва
- Омогућава економично складиштење датотека
- Брзо прилагодљив променама
- Главна предност језера података је централизација различитих извора садржаја
- Корисници из различитих одељења могу бити раштркани широм света и могу имати флексибилан приступ подацима
Ризик од коришћења базе података:
- Након неког времена, језеро Дата може изгубити значај и замах
- Приликом дизајнирања Дата Лаке-а постоји већи ризик
- Неструктурирани подаци могу довести до неуправљаног Цхао-а, неупотребљивих података, различитих и сложених алата, заједничке сарадње, обједињене, доследне и уобичајене
- Такође повећава складиште и израчунава трошкове
- Не постоји начин да се добију увиди од других који су радили с подацима, јер не постоје подаци о лози налаза претходних аналитичара
- Највећи ризик од језера података је сигурност и контрола приступа. Подаци се понекад могу сместити у језеро без икаквог надзора, јер неки од података могу имати потребу за приватношћу и регулативом
Резиме:
- Језеро података је спремиште за складиштење које може да ускладишти велику количину структурираних, полуструктурираних и неструктурираних података.
- Главни циљ изградње језера података је пружити нерафинирани поглед на податке научницима података.
- Обједињени оперативни ниво, ниво обраде, ниво дестилације и ХДФС су важни слојеви архитектуре језера података
- Уношење података, складиштење података, квалитет података, ревизија података, истраживање података, откривање података неке су важне компоненте Дата Лаке Арцхитецтуре
- Дизајн језера података треба водити оним што је доступно уместо оним што је потребно.
- Дата Лаке смањује дугорочне трошкове власништва и омогућава економично складиштење датотека
- Највећи ризик од језера података је сигурност и контрола приступа. Подаци се понекад могу сместити у језеро без икаквог надзора, јер неки од података могу имати потребу за приватношћу и регулативом.