Озера данных и хранилища данных – облачные источники для аналитики в режиме реального времени

Термины «озеро данных» и «хранилище данных» не первый год на слуху и кажутся чем-то очень похожим. У этих типов репозиториев действительное есть много схожего:

• аккумуляция данных для потребностей data science и аналитики;
• использование информации для целей бизнес анализа и составления отчетов;
• применение облачных технологий хранения данных, способствующих быстрой загрузке и распространению.

Поэтому когда возникает необходимость выбирать между озерами и хранилищами, у многих возникают сложности. Давайте разберемся что это – Data Lake или озеро данных, обозначим ключевые различия между разными типами репозиториев и определим, какому из них все-таки стоит отдать предпочтение, рассмотрев важные преимущества и недостатки каждого из решений. Также из статьи вы узнаете о ключевых вендорах и способах взаимодействия с ними.

Что такое озеро данных?

Озеро данных – это обширное хранилище, способное принимать любые объемы данных в самых разных форматах. Сюда они попадают в неструктурированном виде, не проходя предварительной подготовки. Озеро данных не предъявляет к загружаемой информации никаких требований и не имеет определенной схемы ее размещения. Поиск в нем осуществляется посредством использования тегов и уникальных идентификаторов. В результате при создании конкретного запроса система обращается только к релевантной части хранимой информации.

Изначально целью создания озер данных была оптимизация традиционной технологии хранения. Data Lake действительно лишена некоторых ее важных недостатков – озера масштабируются, предоставляют высокую скорость доступа к данным и являются экономически-эффективным решением. С их помощью можно работать с аналитикой в режиме реального времени, взаимодействовать с Big Data, использовать технологии машинного обучения, строить дашборды и создавать визуализации. Такие хранилища позволяют запускать различные аналитические процессы и предоставляют доступ к максимальному объему полезной информации.

5 ключевых преимуществ Data Lake

Информация, поступающая в озеро данных, не структурируется. За счет такого подхода увеличивается скорость взаимодействия с ней стороны инструментов self-service BI и аналитиков. Система не следует по каталогу, собирая по крупицам все необходимое, а получает информацию по нужному запросу напрямую. Отсюда следуют важные преимущества Data Lake:

1. Простой доступ. При использовании озера данных нет необходимости создавать сложные запросы и планировать модели обращений к системе. Для эффективного взаимодействия нужно знать сколько данных, какого типа и из какого источника нужно «добыть». Благодаря такой простоте Data Lake может использоваться пользователями напрямую посредством SQL-запросов, аналитических программ, использующими Big Data, а также является базой данных для машинного обучения.
2. Оперативность. Обновленные данные загружаются в озеро в режиме реального времени и могут быть сразу же импортированы аналитической системой. Благодаря этому нет необходимости внедрять сложную схему взаимодействия при расширении потребностей или возможностей бизнеса. При этом источников, как и потребителей информации, может быть несколько.
3. Гибкость аналитических процедур. Ввиду отсутствия какой-либо обработки входящей информации, вы можете внедрять новые методики анализа или расширять использование данных без внесения изменений на уровне хранилища.
4. Масштабируемость. Озера данных имеют неограниченный ресурс для хранения информации и могут быть увеличены в размерах без серьезных материальных инвестиций.
5. Финансовая выгода. Расходы на обслуживание Data Lake по сравнению с другими типами хранилищ ниже, поскольку они являются простыми в управлении и не требуют использования дорогостоящего оборудования.

Именно отсутствие структуры и простота исходных данных позволяют комфортно взаимодействовать с Data Lake на уровне пользователей и различных аналитических систем.

Из чего состоит озеро данных

Структуру Data Lake и происходящие внутри процессы проще понять, взглянув на схему:

Функционал Data Lake разных провайдеров может отличаться наличием специфических возможностей или функций. Сравнительный анализ нескольких наиболее популярных озер данных представлен в таблице:

Что представляет собой хранилище данных?

Облачное хранилище – это централизованное место хранения структурированных данных, которые полностью готовы для использования в отдельных аналитических процессах. Информация, которая тут находится, также может быть получена из разных источников. Различие с Data Lake  состоит в том, что она приводится в единый унифицированный формат.

В отличие от озера, содержимое хранилища четко структурировано. Данные из него могут использоваться в составлении отчетов, ретроспективном анализе, системах принятия решений, быть задействованными в технологиях машинного обучения. Благодаря облачным хранилищам появилась возможность масштабировать объемы накапливаемой информации и оперативно получать доступ к нужной информации.

3 преимущества использования облачных хранилищ

В хранилище данных содержится вся информация, необходимая для бизнес аналитики. Его главными преимуществами являются:

1. Высокое качество информации. Очищение и стандартизация данных позволяет создавать единый источник правды для большого количества пользователей и аналитических процессов.
2. Простой доступ к данным. Информация четко структурирована и не нуждается в предварительной подготовке перед использованием.
3. Ускоренная обработка данных. Благодаря унификации информации аналитические процедуры выполняются гораздо быстрее. Вы сможете быстро изучать информацию и принимать эффективные управленческие решения.

Внутри хранилища не только аккумулируется, но и предварительно обрабатывается информация. В результате ее конечным потребителям нет необходимости дополнительно готовить данные к использованию после извлечения. Схематично архитектуру хранилища можно изобразить так:

Ниже представлена сравнительная характеристика лучших облачных хранилищ:

Какое решение является оптимальным

Data Lake и облачные хранилища данных можно использовать как по-отдельности, так и совместно. Ниже представлено сравнение этих решений.

Интеграция данных – ключ к успешному взаимодействию с информацией

Обеспечение непрерывной передачей данных – важная предпосылка эффективного использования различных систем хранения. Реализовать эту функцию необходимо как пользователям, предпочитающим облачное хранилище данных, так и тем, кому подходит озеро.

При помощи решения Qlik Data Integration Platform вы сможете быстро аккумулировать информацию из разных источников, управлять ею, уточнять и обрабатывать. Платформа помогает ускорить и оптимизировать процесс передачи данных.

При использовании совместно с озерами Qlik автоматизирует потоки данных из любых источников. На выходе вы получаете информацию готовую для аналитики и не нуждаетесь в дополнительном программировании.

При совместном использовании облачных хранилищ и Qlik, вы сможете автоматизировать его наполнение, что позволит ускорить процессы подготовки данных. Специалисты по управлению данными получат возможность создания гибкой внутренней структуры и персональной модели хранения.

Qlik Data Integration – всегда свежие данные

Актуальность информации и возможность ее быстрого распространения среди всех участников принятия решений являются ключевым фактором успеха. Используйте Qlik Data Integration – решение, которое в минимальные сроки обнаруживает новые данные и автоматизирует процессы их подготовки и передачи. С его помощью информация передается потоком в режиме реального времени. Благодаря использованию Qlik Data Integration вы сможете сформировать единый каталог данных самообслуживания для будущей аналитики. Решение позволяет не использовать программный код для таких задач как создание, развертывание и проектировка облачных хранилищ. С Qlik Data Integration эти операции можно выполнять вручную.