Озеро даних vs Сховище даних

Озера даних та сховища даних – важливі інструменти аналізу даних, проте важливо відзначити, що вони не взаємозамінні. Змішування цих типів сховищ є звичайним явищем, але вони скоріше різні, ніж схожі. Розуміння цього важливо, оскільки кожен із цих типів виконує унікальні функції і потребує різних підходів, що забезпечують максимальну ефективність. У той час як озеро даних підходить для однієї компанії, сховище даних може краще підійти для іншої — деяким для підвищення продуктивності роботи з даними може знадобитися і те, й інше.

У цьому блозі ми заглибимося у ключові відмінності озера даних та сховища даних, а також у рішення цих типів сховищ від Google Cloud (далі GCP), щоб зрозуміти, що саме підійде вашій компанії найбільше.

Що таке озеро даних?

Уявіть собі озеро даних як величезний резервуар, спеціально побудований для збирання та зберігання великого масиву необроблених даних у всіх формах. Цей репозиторій вміщує всі, чи це структуровані, напівструктуровані чи повністю неструктуровані дані. Це закладає основу для занурення користувачів у різноманітні завдання – наприклад, обробку великих масивів даних, SQL-запити, аналіз тексту, потокову аналітику та навіть машинне навчання. Це інструмент, що дозволяє зберігати будь-які типи даних: csv, xml, json, parquet, jpg, png, mov, mp3, pdf та інші.

В них можна завантажувати таблиці, які не мають чіткої структури; тобто кількість та назви стовпців та рядків періодично змінюються. Всі ці дані можна завантажити в озеро без обробки, що відбувається майже миттєво. Потрапивши в озеро даних, ці дані стають важливими для алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту (ІІ), задовольняючи безліч потреб бізнесу. Після обробки вони можуть потрапити в сховище даних для їх подальшого використання.

Сьогодні компанії переключають свою увагу на рішення для озер даних, виходячи за межі простого зберігання точних даних. Йдеться не лише про точність, а й про глибше розуміння різних бізнес-сценаріїв. Цей багатший контекст прискорює аналіз як ніколи раніше.

Озера даних, призначені для обробки величезних обсягів великих даних, пропонують підприємствам гнучкість для завантаження необроблених даних, без негайного перетворення.

Компанії використовують озера даних для:

1. Зниження сукупної вартості володіння
2. Спрощення управління даними
3. Підготовки до інтеграції штучного інтелекту та машинного навчання
4. Прискорення процесів аналізу
5. Підвищення безпеки та управління

Що таке сховище даних?

На відміну від озера даних, сховище даних є ретельно структурованими історичними даними, обробленими для певної мети. Думайте про сховища даних як про реальні сховища — вони обробляють і сортують дані на спеціалізованих полицях, відомих як вітрини даних. Ці сховища призначені для зберігання добре організованих даних із різних джерел, таких як реляційні бази даних. Для аналізу даних використовують інтерактивну аналітичну обробку (OLAP). Сховища даних також виконують життєво важливі завдання, такі як вилучення, очищення, перетворення та багато іншого, щоб гарантувати, що дані готові до поглибленого аналізу.

Сучасному бізнесу потрібно як великомасштабний аналіз даних, так і безперервна аналітика в реальному часі. Уявіть собі, що постачальники послуг динамічно коригують ціни протягом дня або страхові компанії, які ретельно відстежують політики, продажі, заявки та багато іншого, одночасно використовуючи машинне навчання для запобігання шахрайству. Навіть в ігровій індустрії компанії уважно стежать за поведінкою користувачів, щоб поліпшити враження від гри. Сховища даних роблять усі ці зусилля можливими.

Сховище даних допоможе вашій організації впоратися з:

• Декількома різноманітними джерелами даних
• Аналізом та візуалізацією великих даних як у режимі реального часу, так і асинхронно.
• Використання машинного навчання/ІІ
• Аналізом потоку
• Спеціальною аналітикою або звітами користувача
• Збором даних
• Наукою про дані

Відмінності між озером даних та сховищем даних

Озера та сховища даних обробляють дані, але кожне з них має свою спеціалізацію та роль. Великі організації часто використовують обидва варіанти, оскільки вони доповнюють одна одну. Вони створюють безпечну систему для зберігання, обробки та швидкого аналізу даних.

Озеро даних збирає всі види даних — із бізнес-додатків, соціальних мереж чи пристроїв — без їхньої негайної організації чи структурування. Цей підхід “схема під час читання” дозволяє зберігати різні типи даних у необробленому вигляді, від структурованих до неструктурованих, у великих обсягах.

З іншого боку, сховище даних організованіше. Воно має спеціальну структуру, засновану на бізнес-потребах, і призначене для спрощення виконання SQL-запитів. На відміну від озера даних, в якому зберігаються необроблені дані, сховище даних зберігає структуровані дані, готові для конкретного аналізу або звітів, що робить його ідеальним для стандартних бізнес-звітів та заздалегідь визначених цілей.

Простіше кажучи, озеро даних збирає всі види даних без безпосередньої організації, тоді як сховище даних зберігає структуровані дані, готові певних видів аналізу чи звітів. Обидва важливі та працюють разом для кращого аналізу даних у великих організаціях.

В озері даних, дані наперед не організовані чітко. Це означає, що вчені, що працюють з даними, та інструменти BI самообслуговування можуть занурюватися у ширший масив даних набагато швидше, ніж у сховище даних.

Чому це потужно:

• Економічно зберігати купу структурованих та неструктурованих даних, таких як транзакції ERP та журнали викликів.
• Зберігання даних у сирому вигляді означає блискавичну доступність.
• Ви можете досліджувати ширший спектр даних, відкриваючи нові ідеї, які були колись недоступні.

З іншого боку, сховища даних — справжня знахідка для організацій, особливо у сфері бізнес-аналітики. Після очищення та обробки ці дані стають надійним “єдиним джерелом правди”, що має вирішальне значення для глибокого бізнес-аналізу, співробітництва та прийняття рішень.

Які переваги сховища даних:

• Жодних турбот з підготовкою даних, що дозволяє аналітикам і бізнес-користувачам легко поринути в роботу.
• Швидкий доступ до точних та всеосяжних даних прискорює перехід від інформації до цінної інформації.
• Уніфіковані та узгоджені дані є надійною основою, що підвищує впевненість у прийнятті рішень у всіх напрямках.

BigQuery: універсальне рішення

Google Cloud представляє лінійку автоматично масштабованих хмарних озер даних та сервісів сховищ даних, призначених для створення персонального озера даних GCP, що ідеально відповідають вашим застосункам/програмам, досвіду та інвестиціям у ІТ. Серед них Dataflow та Cloud Data Fusion для безперешкодного прийому даних, Cloud Storage для безпечного зберігання, а також Dataproc та BigQuery для першокласної обробки та аналізу даних.

Давайте заглибимося у BigQuery. BigQuery, універсальне рішення для корпоративного сховища даних Google Cloud, створене для забезпечення швидких та обґрунтованих рішень, що дозволяють вашому бізнесу випереджати конкурентів. За допомогою цієї послуги, ви можете зекономити ресурси  на налаштуванні або управлінні інфраструктурою: аналізуйте дані, заощаджуйте витрати, діліться знаннями та плавно прискорюйте вашу цифрову еволюцію.

Повний поділ сховища та обчислень у BigQuery дозволяє переносити обчислення BigQuery до інших механізмів зберігання за допомогою федеративних запитів. Це означає, що BigQuery поділяє місця зберігання інформації та місця роботи з нею. API сховища BigQuery дозволяє розглядати сховище даних як озеро даних. Це допоможе вам отримати доступ до інформації, що зберігається у BigQuery.

Більше того, BigQuery має власну систему машинного навчання, яка дозволяє створювати та запускати моделі машинного навчання (ML) за допомогою запитів Google SQL. Немає потреби в навичках програмування на Python або Java. Він демократизує машинне навчання та штучний інтелект, надаючи аналітикам можливість створювати моделі та використовувати API-інтерфейси штучного інтелекту у сховищі даних. Це оптимізує процеси, знижує складність та прискорює інновації моделей без переміщення величезних обсягів даних.

Висновки

Деякі компанії процвітають завдяки озерам даних, особливо ті, які використовують необроблені дані для розвитку машинного навчання. І навпаки, сховища даних найкраще підходять іншим підприємствам, особливо тим, де бізнес-аналітики покладаються на структурований аналіз для отримання оперативної інформації. Кожна модель відрізняється своєю унікальною структурою, процесом, користувачами та гнучкістю. Створення ідеального озера даних, сховища даних або того й іншого, адаптованого до потреб вашої компанії, сприятиме значному зростанню.

Будучи провідним партнером Google Cloud, ми будемо раді допомогти вам використовувати BigQuery, Cloud SQL, Cloud Storage, Data Proc та інші рішення Google для озер та сховищ даних для модернізації вашої ІТ-інфраструктури та перетворення вашої компанії на організацію, керовану даними. Зв’яжіться з нашою командою, і ми вирішимо усі ваші запити!