Šta je Data Lakehouse?

Koncept "data lakehouse" pojavio se kao vrhunsko rešenje za rukovanje ogromnim i složenim skupovima podataka. Ali šta je tačno jezero podataka i kako se razlikuje od tradicionalnih rešenja za skladištenje podataka kao što su skladišta podataka i jezera podataka? Ovaj članak će vam pokazati osnovne karakteristike, prednosti i potencijalne slučajeve upotrebe podataka lakehouses i zašto preduzeća sve više usvajaju ovu tehnologiju kako bi napajala svoje strategije zasnovane na podacima.

Razumevanje osnova: Šta je Data Lakehouse?

Jezero podataka je moderna arhitektura podataka koja kombinuje najbolje aspekte jezera podataka i skladišta podataka. Jezera podataka su idealna za čuvanje velikih količina sirovih, nestrukturiranih podataka, dok su skladišta podataka optimizovana za strukturirane podatke i podržavaju složene upite. Podaci Lakehouse premošćuje jaz između ova dva sistema, nudeći jedinstvenu arhitekturu u kojoj preduzeća mogu da čuvaju i strukturirane i nestrukturirane podatke.

Jezero podataka zadržava fleksibilnost jezera podataka, omogućavajući velike količine, skalabilno skladištenje podataka u različitim formatima, a istovremeno uključuje podršku za transakcije, upravljanje podacima i mogućnosti upravljanja skladištem podataka. Ovaj hibridni pristup čini jezera podataka idealnim za organizacije kojima je potrebno svestrano, efikasno i isplativo rešenje za upravljanje i analizu ogromnih količina podataka.

Ključne karakteristike Data Lakehouse-a

1. Jedinstveno skladištenje i obrada Data lakehouses podržavaju strukturirane i nestrukturirane podatke, omogućavajući kompanijama da čuvaju različite tipove podataka kao što su tekst, slike, audio i strukturirane tabele. Ovo smanjuje silose podataka i osigurava da su podaci dostupniji u cijeloj organizaciji.

2. ACID Transakcije Za razliku od jezera podataka, jezera podataka podržavaju ACID (atomičnost, konzistentnost, izolacija, trajnost) transakcije. Ovo obezbeđuje integritet podataka, omogućavajući sigurnu i pouzdanu obradu podataka bez dupliranja podataka.

3. Skalabilnost i fleksibilnost Data lakehouses su veoma skalabilni i pogodni za male i velike organizacije. Oni mogu da se nose sa brzim rastom podataka bez ugrožavanja performansi, pružajući kompanijama fleksibilnost da se prilagode promjenjivim potrebama podataka.

4. Podrška za naprednu analitiku i mašinsko učenje Jezero podataka je optimizovano za analitiku i mašinsko učenje, omogućavajući preduzećima da dobiju dragocene uvide iz svojih podataka. Ugrađena podrška za BI alate i ML okvire omogućava analizu u realnom vremenu i brže donošenje odluka.

5. Otvoreni format i interoperabilnost

6. Mnoge kuće za jezera podataka izgrađene su na otvorenim formatima, tako da se lako mogu integrisati sa različitim alatima i platformama za podatke. Ova otvorena arhitektura smanjuje zaključavanje dobavljača, dajući organizacijama veću fleksibilnost i kontrolu nad njihovom infrastrukturom podataka.

Prednosti usvajanja arhitekture Data Lakehouse

1. Poboljšana dostupnost podataka i demokratizacija

Data lakehouses olakšavaju organizacijama da upravljaju podacima iz više izvora. Oni stvaraju centralizovanu platformu koja omogućava pristup i sirovim i obrađenim podacima. Ovo promoviše kulturu zasnovanu na podacima omogućavajući različitim timovima da pristupaju i analiziraju podatke nezavisno.

1. Smanjeni troškovi i operativna efikasnost

Kuća za jezero podataka smanjuje troškove infrastrukture i skladištenja konsolidacijom mogućnosti jezera i skladišta podataka. Preduzeća mogu uštedjeti novac izbegavajući odvojene sisteme za skladištenje i umesto toga ulažući u jedinstvenu platformu koja obezbeđuje skladištenje, obradu i analizu sve u jednom.

1. Poboljšano upravljanje podacima i sigurnost

Data lakehouses podržavaju robusne funkcije upravljanja, uključujući poreklo podataka, bezbednosne politike i praćenje usklađenosti. Ove funkcije pomažu organizacijama da se pridržavaju industrijskih propisa uz obezbeđivanje bezbednosti osetljivih podataka.

1. Bolja podrška za mašinsko učenje i AI inicijative

Sa svojom sposobnošću da rukuju nestrukturiranim podacima zajedno sa strukturiranim podacima, podaci lakehouses su idealni za AI i aplikacije za mašinsko učenje. Organizacije mogu lako integrisati ML modele i obraditi velike skupove podataka za obuku, omogućavajući brže inovacije.

1. Povećana agilnost za poslovnu inteligenciju i donošenje odluka

Hibridna arhitektura jezera podataka omogućava obradu podataka u realnom vremenu i brže odgovore na upite. To znači da donosioci odluka imaju brži pristup uvidima, poboljšavajući ukupnu agilnost poslovnih procesa.

Slučajevi korišćenja podataka Lakehouses

KSNUMKS. Analitika u realnom vremenu za e-trgovinu

Platforme za e-trgovinu mogu imati koristi od podataka o jezerima kombinovanjem podataka o klijentima, istorije transakcija i podataka o ponašanju na jednoj platformi. Ovo omogućava preporuke proizvoda u realnom vremenu, ciljani marketing i otkrivanje prevara.

2. Istraživanje zdravstva i genomike

U zdravstvu, podaci lakehouses mogu da čuvaju i analiziraju ogromne količine strukturiranih evidencija pacijenata zajedno sa nestrukturiranim podacima kao što su slikovne datoteke i genomski podaci. Ovo pomaže istraživačima da steknu dublji uvid u personalizovanu medicinu.

3. Finansijske usluge i otkrivanje prevara

Finansijske institucije mogu iskoristiti podatke lakehouses za čuvanje podataka o transakcijama i otkrivanje obrazaca povezanih sa lažnim aktivnostima. Banke mogu poboljšati stope otkrivanja prevara analizom strukturiranih transakcijskih i nestrukturiranih podataka o klijentima.

4. Proizvodnja i IoT analitika

Prerađivačke industrije često se oslanjaju na IoT podatke iz mašina i opreme. Data lakehouses omogućavaju proizvođačima da čuvaju i obrađuju ove podatke senzora, pomažući u predviđanju kvarova mašina i optimizaciji operacija.

Data Lakehouse Architecture: Kako to funkcioniše?

Kuća za jezero podataka obično se sastoji od:

• Sloj za skladištenje: Skladišti podatke u otvorenim formatima (npr. Parket ili ORC) kako bi se omogućila interoperabilnost.

• Sloj metapodataka: Upravlja upravljanjem podacima, indeksiranjem i ACID transakcijama za poboljšani kvalitet podataka.

• Sloj za obradu: Omogućava obradu podataka u realnom vremenu i seriju, podržavajući BI i ML radna opterećenja.

• Alati za analitiku: Pruža integracije sa popularnim BI alatima i ML okvirima, kao što su TensorFlov, Apache Spark i drugi, za naprednu analitiku.

Ova slojevita arhitektura omogućava besprekornu integraciju, omogućavajući izgradnju svestrane, robusne, skalabilne platforme podataka.

Popularan Data Lakehouse platforme

Nekoliko tehnoloških proizvođača nudi rešenja za jezero podataka. Evo nekoliko primera:

• Databricks Lakehouse Platform: Poznat po svom otvorenom formatu podataka i mogućnostima mašinskog učenja, Databricks je popularan izbor za arhitekturu podataka lakehouse.

• Google BigLake: Google Cloud-ovo rešenje za objedinjavanje jezera podataka i skladišta, napravljeno za analitiku i velika opterećenja podataka.

• Pahuljica: Platforma za podatke u oblaku Snovflake-a nudi funkcije jezera kroz svoju fleksibilnu, skalabilnu i performantnu arhitekturu.

Da li je Data Lakehouse pravi za vaše poslovanje?

Organizacije u različitim industrijama usvajaju podatke lakehouses kako bi iskoristile moć strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Ako vaša organizacija želi da podrži naprednu analitiku, poboljša BI procese i poboljša upravljanje podacima bez troškova i složenosti upravljanja odvojenim jezerima podataka i skladištima, jezero podataka može biti pravo rešenje.

Data Lakehouse transformiše način na koji preduzeća pristupaju upravljanju podacima, kombinujući fleksibilnost jezera podataka sa robusnošću skladišta podataka. Sa svojom jedinstvenom arhitekturom, data lakehouses nude svestranu platformu za skladištenje, upravljanje i analizu podataka u velikoj meri. Ulaganjem u jezero podataka, organizacije mogu ostati konkurentne, donoseći odluke zasnovane na podacima brže i preciznije.

Razmislite o usvajanju podataka ako vaše poslovanje zahteva modernu, fleksibilnu i efikasnu arhitekturu podataka koja podržava čitav spektar analitike podataka i AI inicijativa.

‍

‍