Datová jezera vs Datové sklady

Datová jezera a datové sklady jsou zásadními nástroji pro analýzu dat, ale je důležité si uvědomit, že nejsou vzájemně zaměnitelné. Záměna těchto typů úložišť je běžná, ale jsou více odlišné, než podobné. Pochopení těchto rozdílů je důležité, protože každý z nich plní své jedinečné funkce a vyžaduje odlišné přístupy k dosažení optimálního výkonu. Zatímco pro jednu společnost mohou být vhodná datová jezera , pro jinou může být  vhodnější datový sklad – některé společnosti dokonce mohou k dosažení úspěchu potřebovat oba tyto nástroje .

V tomto příspěvku blogu se podíváme na klíčové rozdíly mezi datovým jezerem a datovým skladem a blíže se podíváme na řešení datového jezera a datového skladu na Google Cloud (dále GCP), abychom pochopili, které z nich je pro vaši společnost ideální.

Co je datové jezero?

Představte si datové jezero  jako obrovský rezervoár určený  k shromažďování a ukládání velkého množství surových dat ve všech jejich formách. Ať už se jedná o data strukturovaná, částečně strukturovaná nebo úplně nestrukturovaná, toto úložiště je vhodné pro všechny tyto formyé. Vytváří základ pro to, aby uživatel mohli provádět nejrůznější úkoly – vzpoměte si na zpracování velkých objemů dat, dotazy SQL , dolování z textu, analytiku streamování a dokonce i strojové učení. Jedná se o nástroj, který umožňuje ukládat jakýkoli druh dat: csv, xml, json, parquet, jpg, png, mov, mp3, pdf a další.

Do nich můžete načíst tabulky, které nemají jasnou strukturu; tj. počet a názvy sloupců a řádků se pravidelně mění. Všechna tato data lze do jezera načíst bez zpracování, což se děje téměř okamžitě. Jakmile se tato data dostanou do datového jezera , stanou se podkladem pro algoritmy strojového učení a umělé inteligence (AI), které slouží mnoha obchodním potřebám. Po zpracování  mohou přejít do datového skladu k dalšímu využití.

Podniky se dnes   zaměřují na řešení datových jezer a neomezují se pouze na ukládání přesných dat. Nejde jen o přesnost, ale také o získání hlubšího vhledu do různých obchodních scénářů. Tento bohatý kontext urychluje analýzy jako nikdy předtím.

Datová jezera navržená, primárně  pro zpracování velkých objemů  dat, poskytují  podnikům flexibilitu při poskytování  surových dat v dávkách nebo tocích bez okamžité transformace.

Společnosti využívají datová jezera ke:

• Snížení TCO (celkové náklady vlastnictví)
• Zjednodušení správy dat
• Přípravě na integraci umělé inteligence a strojového učení
• Zrychlení procesů analýzy
• Zlepšení zabezpečení a správy

Co je datový sklad?

Na rozdíl od datového jezera dat je datový sklad pečlivě strukturovanými historickými daty, která byla zpracována za určitým účelem. Představte si datové sklady jako skutečné skladiště – zpracovávají a třídí data do specializovaných “poliček” známých jako datové sklady. Tato úložiště jsou navržena pro ukládání dobře organizovaných dat z různých zdrojů, jako jsou relační databáze. Pro analýzu dat využívají online analytické zpracování (OLAP). Datové sklady také zajišťují důležité úkoly, jako je extrakce, čištění, transformace atd., aby byla data připravena k důkladné analýze.

Moderní podnikání vyžaduje nejen rozsáhlou analýzu dat, ale také průhledné a aktuální informace. Vzpomeňte  si na poskytovatele služeb, kteří dynamicky upravují ceny během dne, nebo na pojišťovny, které pečlivě sledují pojistky, prodeje, nároky a další, zatímco využívají strojové učení k předvídání podvodů. Dokonce i v herním průmyslu firmy pečlivě sledují chování uživatelů, aby okamžitě zlepšily jejich herní zážitek.  šechny tyto snahy umožňují datové sklady.

Datový sklad pomůže vaší organizaci s:

• Různorodými zdroji dat
• Analýzou a vizualizací velkých objemů dat jak v reálném čase, tak asynchronně
• Využitím strojového učení / AI
• Analýzou toků
• Ad hoc analýzou nebo vlastními reporty
• Dolováním dat
• Datovou vědou

Rozdíly mezi datovým jezerem a datovým skladem

Datová jezera a datové sklady pracují s daty, ale každý z nich má svou specializaci a roli. Velké organizace často používají oba systémy, protože se navzájem doplňují. Vytvářejí bezpečný systém pro ukládání, zpracování a rychlou analýzu dat.

Datové jezero shromažďuje všechny druhy dat – z obchodních aplikací, sociálních médií nebo zařízení – aniž by je okamžitě organizovalo nebo strukturovalo. Tento přístup “schéma-při-čtení” umožňuje ukládat různé typy dat v jejich surové podobě, od strukturovaných po nestrukturované, ve velkém množství.

Na druhé straně je datový sklad organizovanější. Má specifickou  strukturu založenou na obchodních potřebách a je navržen pro snadné SQL dotazování. Na rozdíl od datového jezera které ukládá surová data, datový sklad uchovává strukturovaná data připravená pro konkrétní analýzy nebo reporty, což je skvělé pro standardní obchodní zprávy a předem definované účely.

Jednoduše řečeno, datové jezero shromažďuje všechny druhy dat vyžadujících okamžitou organizaci, zatímco datový sklad uchovává strukturovaná data, která jsou připravena pro konkrétní druhy analýz nebo reportů. Oba systémy jsou důležité a spolupracují pro lepší analýzu dat ve velkých organizacích.

V datovém jezeře nejsou data předem pečlivě uspořádána. To znamená, že datoví vědci a  samoobslužné analytické nástroje  BI se mohou rychleji ponořit do širšího spektra dat rychleji než v datovém skladu.

Proč je to důležité:

• Je nákladově efektivní ukládat velké objemy strukturovaných i nestrukturovaných dat, jako jsou transakce ERP a záznamy hovorů.
• Ukládání dat v jejich surové podobě znamená bleskurychlý přístup.
• Můžete prozkoumat širší spektrum dat a objevovat nové poznatky, které byly dříve obtížné dostupné.

Na druhou stranu jsou datové sklady pro organizace podkladem, zejména v oblasti BI a analytiky. Jakmile jsou data vyčištěna a zpracována, stávají se spolehlivým “jediným zdrojem pravdy”, který je nezbytný pro hlubokou obchodní analýzu, spolupráci a rozhodování.

Jaké jsou výhody datového skladu:

• Žádné nebo minimální potíže s přípravou dat, což usnadňuje analytikům a obchodním uživatelům ponořit se do analýzy.
• Rychlý přístup k přesným a komplexním datům urychluje proces přeměny informací na cenné poznatky.
• Jednotná a konzistentní data poskytují pevný základ, který podporuje důvěru v rozhodování v rámci celé organizace.

BigQuery: vše v jednom řešení

Google Cloud představuje řadu cloudových služeb datových jezer a datových skladů s automatickým škálováním, navržených k vytvoření vlastního datového jezera  GCP, které dokonale ladí s vašimi aplikacemi, odbornými znalostmi a investicemi do IT. Patří mezi ně  Dataflow a Cloud Data Fusion pro bezproblémový sběr dat, Cloud Storage pro bezpečnéukládání a Dataproc a BigQuery pro prvotřídní zpracování  a analýzu dat.

Pojďme se do BigQuery ponořit trochu hlouběji . BigQuery, kompletní řešení pro podnikové datové sklady od Google Cloud, je navržen tak, aby posiloval rychlé a informované rozhodování, díky kterému bude mít váš byznys náskok před konkurencí. S touto službou se můžete vyhnout složitostem s nastavením nebo správou infrastruktury – analyzovat data, šetřit náklady, sdílet informace a plynule se posouvat svou digitální evoluci vpřed.

Úplné oddělení úložiště a výpočtu v BigQuery umožňuje předávat výpočty BigQuery  jiným mechanismům úložiště prostřednictvím federovaných dotazů. To znamená, že BigQuery odděluje místo, kde jsou  informace uloženy a kde se s nimi pracuje. API úložiště BigQuery umožňuje pracovat s datovým skladem jako s datovým jezerem. Pomáhá vám získat informace uložené v BigQuery.

Kromě toho má BigQuery vlastní systém pro strojové učení, který vám umožňuje vytvářet a spouštět modely strojového učení pomocí SQL dotazů od Googlu. Nevyžaduje rozsáhlé programovací dovedností v jazyce Python nebo Java. Demokratizuje strojové učení a umělou inteligenci tím, že umožňuje analytikůmi vytvářet modely a používat API pro umělou inteligenci přímo v datovém skladu. To zjednodušuje procesy, snižuje složitost a urychluje inovace modelů bez nutnosti přesouvání obrovských objemů dat.

Závěry

Pro některé společnosti jsou datová jezera ideální, zejména ty, které využívají surová data pro pokročilé strojové učení. Naopak datové sklady jsou vhodnější pro jiné podniky, zejména pro ty, kde se obchodní analytici spoléhají na strukturovanou analýzu pro získání operační poznatků. Každý model vyniká svou jedinečnou strukturou, procesem, uživateli a flexibilitou. Vytvoření ideálního datového jezera, datového skladu nebo obou modelů podle potřeb vaší společnosti povede k výraznému růstu.

Jako Google Cloud Premier Partner vám rádi  pomůžeme využít BigQuery, Cloud SQL, Cloud Storage, Data Proc a další řešení datových  jezer a datových skladů od Googlu k modernizaci vaší IT infrastruktury a přeměně vaší společnosti na organizaci řízenou daty. Kontaktujte náši tým a rádi se postaráme o všechny vaše požadavky!