Озеро данных vs Хранилище данных

Озера данных и хранилища данных — важные инструменты анализа данных, однако важно отметить, что они не взаимозаменяемы. Смешивание этих типов хранилищ является обычным явлением, но они скорее разные, чем похожие. Понимание этого важно, поскольку каждый из этих типов выполняет уникальные функции и требует разные подходы, обеспечивающие максимальную эффективность. В то время как озеро данных подходит для одной компании, хранилище данных может лучше подойти для другой — некоторым для повышения продуктивности работы с данными может потребоваться и то, и другое.

В этом блоге мы углубимся в ключевые различия озера данных и хранилища данных, а также в решения этих типов хранилищ от Google Cloud (далее GCP), чтобы понять, что именно подойдет вашей компании больше всего.

Что такое озеро данных?

Представьте себе озеро данных как огромный резервуар, специально построенный для сбора и хранения обширного массива необработанных данных во всех их формах. Этот репозиторий вмещает все, будь то структурированные, полуструктурированные или полностью неструктурированные данные. Это закладывает основу для погружения пользователей в разнообразные задачи — например, обработку больших массивов данных, SQL-запросы, анализ текста, потоковую аналитику и даже машинное обучение. Это инструмент, позволяющий хранить любые типы данных: csv, xml, json, parquet, jpg, png, mov, mp3, pdf и другие.

В них можно загружать таблицы, не имеющие четкой структуры; то есть количество и названия столбцов и строк периодически меняются. Все эти данные можно загрузить в озеро без обработки, что происходит практически мгновенно. Попав в озеро данных, эти данные становятся важными для алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), удовлетворяя множество потребностей бизнеса. После обработки, они может попасть в хранилище данных для дальнейшего использования.

Сегодня компании переключают свое внимание на решения для озер данных, выходя за рамки простого хранения точных данных. Речь идет не только о точности, но и о более глубоком понимании различных бизнес-сценариев. Этот более богатый контекст ускоряет анализ, как никогда раньше.

Озера данных, изначально предназначенные для обработки огромных объемов больших данных, предлагают предприятиям гибкость для загрузки необработанных данных, без немедленного преобразования.

Компании используют озера данных для:

1. Снижение совокупной стоимости владения
2. Упрощения управления данными
3. Подготовки к интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения
4. Ускорения процессов анализа
5. Повышения безопасности и управления

Что такое хранилище данных?

В отличие от озера данных, хранилище данных представляет собой тщательно структурированные исторические данные, обработанные для определенной цели. Думайте о хранилищах данных как о реальных хранилищах — они обрабатывают и сортируют данные на специализированных “полках”, известных как витрины данных. Эти хранилища предназначены для хранения хорошо организованных данных из различных источников, таких как реляционные базы данных. Для анализа данных они используют интерактивную аналитическую обработку (OLAP). Хранилища данных также выполняют жизненно важные задачи, такие как извлечение, очистку, преобразование и многое другое, чтобы гарантировать, что данные готовы к углубленному анализу.

Современному бизнесу требуется не только крупномасштабный анализ данных, но и непрерывная аналитика в режиме реального времени. Представьте себе, что поставщики услуг динамически корректируют цены в течение дня или страховые компании, тщательно отслеживающие политики, продажи, заявки и многое другое, одновременно используя машинное обучение для предотвращения мошенничества. Даже в игровой индустрии, компании внимательно следят за поведением пользователей, чтобы улучшить впечатления от игры. Хранилища данных делают все эти усилия возможными.

Хранилище данных поможет вашей организации справиться с:

• Несколькими разнообразными источниками данных
• Анализом и визуализацией больших данных как в режиме реального времени, так и асинхронно.
• Использованием машинного обучения/ИИ
• Анализом потока
• Специальной аналитикой или пользовательскими отчетами
• Сбором данных
• Наукой о данных

Различия между озером данных и хранилищем данных

Озера и хранилища данных обрабатывают данные, но каждое из них имеет свою специализацию и роль. Крупные организации часто используют оба варианта, поскольку они дополняют друг друга. Они создают безопасную систему для хранения, обработки и быстрого анализа данных.

Озеро данных собирает все виды данных — из бизнес-приложений, социальных сетей или устройств — без их немедленной организации или структурирования. Этот подход “схема при чтении” позволяет хранить различные типы данных в необработанном виде, от структурированных до неструктурированных, в больших объемах.

С другой стороны, хранилище данных более организовано. Оно имеет специальную структуру, основанную на бизнес-потребностях, и предназначено для упрощения выполнения SQL-запросов. В отличие от озера данных, в котором хранятся необработанные данные, хранилище данных хранит структурированные данные, готовые для конкретного анализа или отчетов, что делает его идеальным для стандартных бизнес-отчетов и заранее определенных целей.

Проще говоря, озеро данных собирает все виды данных без непосредственной организации, тогда как хранилище данных хранит структурированные данные, готовые для определенных видов анализа или отчетов. Оба важны и работают вместе для лучшего анализа данных в крупных организациях.

В озере данных данные заранее не организованы четко. Это означает, что ученые, работающие с данными, и инструменты BI самообслуживания могут погружаться в более широкий массив данных гораздо быстрее, чем в хранилище данных.

Почему это мощно:

• Экономично хранить кучу структурированных и неструктурированных данных, таких как транзакции ERP и журналы вызовов.
• Хранение данных в сыром виде означает молниеносную доступность.
• Вы можете исследовать более широкий спектр данных, открывая новые идеи, которые когда-то были недоступны.

С другой стороны, хранилища данных — это настоящая находка для организаций, особенно в сфере бизнес-аналитики. После очистки и обработки эти данные становятся надежным “единым источником правды”, имеющим решающее значение для глубокого бизнес-анализа, сотрудничества и принятия решений.

Каковы преимущества хранилища данных:

• Никаких хлопот с подготовкой данных, что позволяет аналитикам и бизнес-пользователям легко погрузиться в работу.
• Быстрый доступ к точным и всеобъемлющим данным ускоряет переход от информации к ценной информации.
• Унифицированные и согласованные данные служат надежной основой, повышающей уверенность в принятии решений по всем направлениям.

BigQuery: универсальное решение

Google Cloud представляет линейку автоматически масштабируемых облачных озер данных и сервисов хранилищ данных, предназначенных для создания персонализированного озера данных GCP, идеально соответствующих вашим приложениям, опыту и инвестициям в ИТ. Среди них Dataflow и Cloud Data Fusion для беспрепятственного приема данных, Cloud Storage для безопасного хранения, а также Dataproc и BigQuery для первоклассной обработки и анализа данных.

Давайте углубимся в BigQuery. BigQuery, универсальное решение для корпоративного хранилища данных Google Cloud, создано для обеспечения быстрых и обоснованных решений, позволяющих вашему бизнесу опережать конкурентов. С помощью этой услуги, вы можете сэкономить ресурсы на настройке или управлении инфраструктурой: анализируйте данные, экономьте затраты, делитесь знаниями и плавно ускоряйте вашу цифровую эволюцию.

Полное разделение хранилища и вычислений в BigQuery позволяет переносить вычисления BigQuery в другие механизмы хранения посредством федеративных запросов. Это означает, что BigQuery разделяет места хранения информации и места работы с ней. API хранилища BigQuery позволяет рассматривать хранилище данных как озеро данных. Это поможет вам получить доступ к информации, хранящейся в BigQuery.

Более того, BigQuery имеет собственную систему машинного обучения, которая позволяет создавать и запускать модели машинного обучения (ML) с помощью запросов Google SQL. Нет необходимости в обширных навыках программирования на Python или Java. Он демократизирует машинное обучение и искусственный интеллект, предоставляя аналитикам возможность создавать модели и использовать API-интерфейсы искусственного интеллекта в хранилище данных. Это оптимизирует процессы, снижает сложность и ускоряет инновации моделей без перемещения огромных объемов данных.

Выводы

Некоторые компании процветают благодаря озерам данных, особенно те, которые используют необработанные данные для развития машинного обучения. И наоборот, хранилища данных лучше подходят другим предприятиям, особенно тем, где бизнес-аналитики полагаются на структурированный анализ для получения оперативной информации. Каждая модель отличается своей уникальной структурой, процессом, пользователями и гибкостью. Создание идеального озера данных, хранилища данных или того и другого, адаптированного к потребностям вашей компании, будет способствовать значительному росту.

Будучи ведущим партнером Google Cloud, мы будем рады помочь вам использовать BigQuery, Cloud SQL, Cloud Storage, Data Proc и другими решениями Google для озер и хранилищ данных для модернизации вашей ИТ-инфраструктуры и превращения вашей компании в организацию, управляемую данными. Свяжитесь с нашей командой, и мы покроем все ваши запросы!