Jezioro danych a hurtownia danych: wybór odpowiedniego rozwiązania dla Twojej firmy

Czym jest jezioro danych?

Jezioro danych to scentralizowane repozytorium zaprojektowane do przechowywania ogromnych ilości surowych danych w ich oryginalnym, nieprzetworzonym formacie. Rozwiązanie to zapewnia niezrównaną elastyczność przechowywania danych. Dowiedz się, na czym to polega:

• Różnorodne typy danych: Jeziora danych mogą przechowywać dane nieustrukturyzowane (na przykład filmy, obrazy), częściowo ustrukturyzowane (JSON, XML) i ustrukturyzowane (tabele, arkusze kalkulacyjne) w jednej lokalizacji.

• Elastyczność podejścia „schema-on-read”: Jeziora danych pozwalają użytkownikom zdefiniować schemat tylko podczas odczytywania danych. Zapewnia to większą swobodę zgłębiania i analizowania surowych danych.

• Zaprojektowane pod kątem skalowalności: Jeziora danych służą do obsługi ogromnych ilości danych, a wraz ze wzrostem potrzeb w zakresie przechowywania wydajnie się rozwijają. To opłacalne rozwiązanie dla firm pracujących z dużymi zbiorami danych.

Oto niektóre z najczęstszych przypadków użycia jezior danych:

• AI: Jeziora danych służą jako fundament do trenowania modeli uczenia maszynowego, zapewniając dostęp do surowych danych z różnych źródeł.

• Nauka o danych: Umożliwiają analitykom danych eksperymentowanie i analizowanie różnorodnych zbiorów danych, wspierając innowacje i odkrycia.

• Przechowywanie danych internetu rzeczy (IoT): Jeziora danych sprawnie przechowują i zarządzają ogromnymi strumieniami danych IoT generowanych przez czujniki, zapewniając ich dostępność do analizy w czasie rzeczywistym.

• Eksploracyjna analiza danych: Firmy mogą wykorzystywać jeziora danych do analizowania nowych trendów i spostrzeżeń bez ograniczeń stawianych przez wstępnie zdefiniowane struktury.

Na przykład w branży opieki zdrowotnej jeziora danych są przydatne do zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi, takimi jak obrazy medyczne, notatki lekarzy i dane dotyczące zdrowia generowane przez pacjentów. W handlu detalicznym pomagają w przechowywaniu danych nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych, takich jak recenzje klientów lub wzmianki w mediach społecznościowych, które sprzedawcy mogą analizować, aby zrozumieć nastroje klientów.

Czym jest hurtownia danych?

Hurtownia danych to wysoce ustrukturyzowany system używany do przechowywania i analizowania dużych zbiorów wstępnie przetworzonych danych oraz zarządzania nimi. Hurtownie danych skupiają się na ustrukturyzowanych i zorganizowanych informacjach, dzięki czemu są dostosowane do skutecznej obsługi zapytań i analiz. To czyni je kamieniem węgielnym nowoczesnej inteligencji biznesowej i procesów decyzyjnych.

Kluczowe cechy hurtowni danych:

• Podejście „schema-on-write”: Hurtownie danych używają predefiniowanego schematu, co oznacza, że dane są przetwarzane, czyszczone i organizowane przed załadowaniem do systemu. To zapewnia wysoką spójność i niezawodność danych poddawanych analizie.

• Wstępnie przetworzone i zorganizowane dane: W przeciwieństwie do surowych danych przechowywanych w jeziorze informacje w hurtowni danych są ustrukturyzowane i zoptymalizowane pod kątem raportowania i analityki.

• Skupienie na danych ustrukturyzowanych: Hurtownie danych są zaprojektowane do obsługi danych ustrukturyzowanych, takich jak wiersze i kolumny w relacyjnych bazach danych. W związku z tym świetnie sprawdzają się w przypadku ściśle określonych zbiorów danych operacyjnych.

• Zorientowane na analitykę biznesową: Głównym celem hurtowni danych jest wspieranie działań z zakresu analityki biznesowej poprzez przekształcanie danych w praktyczne informacje.

Typowe przypadki użycia hurtowni danych to:

• Raportowanie: szybko i precyzyjnie generuj regularne raporty operacyjne, takie jak podsumowania wyników sprzedaży lub finansowe.

• Analityka biznesowa: narzędzia wspomagające, takie jak pulpity nawigacyjne i oprogramowanie do wizualizacji danych, które wspierają podejmowanie decyzji strategicznych.

• Analiza danych historycznych: analizuj trendy na przestrzeni czasu poprzez utrzymywanie historycznych zapisów danych strukturalnych.

• Składnice danych: służą jako źródło dla składnic danych, które oferują specjalistyczne widoki informacji dostosowane do konkretnych funkcji biznesowych lub działów.

Na przykład w przemyśle produkcyjnym hurtownie danych są niezbędne do obsługi procesów, takich jak monitorowanie wydajności produkcji, analizowanie funkcjonowania łańcucha dostaw i śledzenie harmonogramów konserwacji sprzętu. Poprzez uporządkowanie danych ustrukturyzowanych z linii produkcyjnych i systemów łańcucha dostaw producenci mogą zapewnić stałą jakość i zoptymalizować swoje operacje.

W sektorze edukacji hurtownie danych wspierają śledzenie wyników uczniów, analizy zapisów i sprawozdawczość regulacyjną. Instytucje edukacyjne mogą używać takich danych ustrukturyzowanych, aby wskazywać zagrożonych uczniów, oceniać skuteczność programów i przestrzegać wymagań w zakresie akredytacji.

Kluczowe różnice między jeziorami a hurtowniami danych

Choć celem zarówno jezior, jak i hurtowni jest zarządzanie dużymi zbiorami danych, całkowicie różnią się one pod względem sposobu obsługi danych, ich przeznaczenia i strategicznych korzyści. Oto niektóre z najważniejszych dzielących je różnic:

1. Obsługa danych i elastyczność

Jeziora danych zostały zaprojektowane z myślą o zapewnieniu maksymalnej elastyczności, która umożliwia firmom przechowywanie surowych i nieprzetworzonych danych w ich pierwotnym formacie. Dzięki temu idealnie nadają się do eksperymentowania z nowymi źródłami danych lub analizą eksploracyjną. Z drugiej strony taki poziom elastyczności może stwarzać wyzwania w zarządzaniu jakością i spójnością danych na przestrzeni czasu, na przykład prowadząc do powstania tzw. „bagna danych”. Termin ten określa jezioro danych, które stało się chaotyczne i zdezorganizowane z powodu słabych praktyk w zakresie zarządzania danymi.

Z drugiej strony hurtownie zapewniają spójność i niezawodność poprzez używanie wstępnie przetworzonych danych. Są one idealnym rozwiązaniem do obsługi ustrukturyzowanych i powtarzalnych zapytań, ale ich uporządkowane podejście może ograniczać elastyczność w przypadku nieoczekiwanych potrzeb analitycznych, szczególnie związanych z nieustrukturyzowanymi danymi.

2. Skalowalność a wydajność

Jeziora danych wyróżniają się skalowalnością, co pozwala pomieścić ogromne ilości danych z różnorodnych źródeł. Oferują szczególne korzyści dla firm radzących sobie z danymi nieustrukturyzowanymi lub częściowo ustrukturyzowanymi, takimi jak dane przesyłanie przez urządzenia IoT lub treści w mediach społecznościowych. Jednak wykonywanie zapytań na surowych danych w jeziorze często wymaga specjalistycznych narzędzi lub umiejętności, co może zmniejszyć wydajność dla użytkowników nietechnicznych.

Hurtownie danych są zoptymalizowane pod kątem wydajności, zapewniając szybkie, spójne wyniki zapytań. To sprawia, że są nieocenione w kontekście analityki biznesowej i raportowania operacyjnego. Ich wydajność wiąże się jednak z wyższymi kosztami z powodu wymagań w zakresie przechowywania i wstępnego przetwarzania danych.

3. Podejścia do schematów i potrzeby analityczne

Podejście schema-on-read w jeziorach danych wspiera elastyczną analizę, pozwalając użytkownikom zdefiniować, w jaki sposób dane są porządkowane w momencie wysłania zapytania. Ale chociaż daje to inżynierom danych i analitykom możliwość uzyskania nowych informacji bez odgórnych ograniczeń, może skomplikować długoterminowy nadzór i raportowanie.

Hurtownie danych stosują podejście schema-on-write, które zapewnia wstępnie zdefiniowaną strukturę gwarantującą spójność raportów i analiz. To idealne rozwiązanie dla ściśle regulowanych branż i firm wymagających powtarzalnych, łatwych do skontrolowania przepływów pracy.

4. Zalety strategiczne

Poprzez obsługę różnych typów danych jeziora danych umożliwiają firmom wprowadzanie innowacji z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego i wyciąganie wniosków z danych nieustrukturyzowanych. W zamian za zachowanie użyteczności wraz ze wzrostem ilości danych należy wprowadzić solidne strategie zarządzania nimi.

Z kolei ustrukturyzowana natura hurtowni danych zapewnia, że osoby podejmujące decyzje mogą pewnie używać wstępnie przetworzonych, wysokiej jakości danych do dokładnego raportowania i planowania strategicznego. Jednak, jak wspominaliśmy, poleganie na uporządkowanych danych może ograniczyć ich zastosowanie do dalszych eksperymentów analitycznych.

5. Względy nadzoru i bezpieczeństwa

Kwestie związane z zarządzaniem danymi i ich bezpieczeństwem różnią się między jeziorami danych a hurtowniami danych. Jeziora danych, choć elastyczne, często stwarzają wyzwania związane z nadzorem, szczególnie przy zarządzaniu zgodnością z przepisami takimi jak RODO czy HIPAA. 

Bez solidnego znakowania metadanych i mechanizmu kontroli firmy w ściśle regulowanych sektorach mogą mieć trudności z zapewnieniem zgodności w środowisku jeziora danych. Z kolei wstępnie przetworzone dane przechowywane w hurtowniach spełniają ścisłe standardy raportowania i zgodności, przez co są niezawodnym wyborem dla branż takich jak finanse czy opieka zdrowotna.

6. Wpływ na koszty i zasoby

Porównując koszty jezior i hurtowni danych, należy rozważyć zarówno początkowe, jak i bieżące wydatki. Koszty początkowej konfiguracji mogą się znacznie różnić w zależności od wyboru sprzętu, oprogramowania i subskrypcji chmurowych.

Hurtownie danych wymagają większych początkowych nakładów finansowych ze względu na konieczność wstępnego przetworzenia i uporządkowania przechowywanych informacji. Jeziora danych mogą więc wydawać się bardziej opłacalne w przypadku przechowywania surowych danych. Jednak koszty operacyjne, takie jak personel, konserwacja i bieżące przetwarzanie danych, mogą wpłynąć na całkowity koszt posiadania obu rozwiązań.

Powszechne mity na temat jezior i hurtowni danych

Nieporozumienia dotyczące jezior i hurtowni danych mogą utrudniać podejmowanie decyzji związanych ze strategiami zarządzania danymi. Omówmy pięć częstych mitów:

Mit 1: Jeziora danych mogą zastąpić hurtownie danych

Jeziora danych oferują elastyczność i skalowalność w przypadku przechowywania surowych danych, ale nie mogą w pełni zastąpić ustrukturyzowanej, zoptymalizowanej pod kątem wydajności natury hurtowni danych. Jeziora danych są stworzone do analizy eksploracyjnej, ale brak predefiniowanego schematu sprawia, że są mniej odpowiednie w przypadku powtarzalnych raportów lub procesów analityki biznesowej, które wymagają wysokiej spójności danych.

Mit 2: Jeziora danych są tylko dla dużych przedsiębiorstw

Choć jeziora danych były początkowo wprowadzane przez duże firmy zarządzające ogromnymi zbiorami danych, postępy w przechowywaniu i narzędziach opartych na chmurze sprawiły, że rozwiązanie to stało się dostępne dla firm wszystkich rozmiarów. Małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) mogą wykorzystywać jeziora danych do rentownego przechowywania różnorodnych źródeł danych i wspierania innowacji poprzez przetwarzanie danych na potrzeby analiz i uczenia maszynowego.

Mit 3: Hurtownie danych są przestarzałe w zestawieniu z nowoczesną technologią

Hurtownie danych są nadal niezbędne do przechowywania danych ustrukturyzowanych i raportowania operacyjnego, nawet w erze big data. Ich wydajność zoptymalizowana pod kątem procesów pozyskiwania, przekształcania i ładowania (and. extract, transform and load, ETL) oraz analityki biznesowej zapewnia, że nadal są przydatne w regulowanych branżach lub w przypadku firm wymagających precyzyjnych, powtarzalnych analiz. 

Nowoczesne hurtownie danych rozwinęły się również i stosują funkcje oparte na chmurze, dzięki czemu zyskały na skalowalności i zgodności z nowymi technologiami.

Mit 4: Jeziora danych są z natury zdezorganizowane

Chociaż jeziora danych mają reputację „bagien danych” z powodu słabego zarządzania danymi, nie jest to nieodłączna wada tej architektury. Wdrażając solidne praktyki zarządzania danymi, takie jak znakowanie metadanych, katalogowanie i walidacja, firmy mogą zapewnić, że ich jeziora danych pozostaną dobrze zorganizowanym repozytorium zarówno dla surowych danych, jak i zapytań ustrukturyzowanych.

Mit 5: Hurtownie danych nie mogą obsługiwać danych nieustrukturyzowanych

Chociaż tradycyjnie hurtownie danych skupiały się na danych ustrukturyzowanych, nowoczesne rozwiązania zostały dostosowane pod kątem obsługi formatów danych częściowo ustrukturyzowanych, takich jak JSON i XML. Choć w kwestii obsługi danych wysoce nieustrukturyzowanych nie są tak elastyczne jak jeziora danych, mogą integrować się ze składnicami danych i rozwiązaniami chmurowymi, aby uwzględnić szerszy zakres przypadków użycia niż wcześniej. Jednak w przypadku rzeczywistych potrzeb związanych z danymi nieustrukturyzowanymi, połączenie hurtowni z jeziorem danych jest często najlepszym rozwiązaniem.

Jak wybrać odpowiednie rozwiązanie dla swojej firmy

Wybór między jeziorem a hurtownią danych nie polega na wyborze jednego z nich, ale raczej na zrozumieniu, w jaki sposób każde z tych rozwiązań pasuje do szerszej strategii zarządzania danymi. Oto kwestie warte rozważenia:

1. Natura Twojego ekosystemu danych

Weź pod uwagę różnorodność i ilość danych, z którymi pracujesz. Jeśli źródła danych obejmują nieustrukturyzowane formaty, takie jak media społecznościowe, dzienniki czujników IoT lub pliki audio, jezioro danych zapewnia elastyczność przechowywania i przetwarzania tych danych bez wstępnie zdefiniowanych schematów. Z drugiej strony, jeśli używasz głównie danych ustrukturyzowanych, takich jak zapisy transakcji czy informacje o klientach, hurtownia danych może lepiej odpowiadać Twoim potrzebom.

2. Głębokość analityczna a wydajność operacyjna

Oceń równowagę między analizą eksploracyjną a raportowaniem operacyjnym w swojej firmie. Jeziora danych najlepiej sprawdzają się do zaawansowanej analityki i eksperymentów, gdzie surowe dane mogą dostarczyć niespodziewane informacje. Jednak w przypadku ustandaryzowanych wskaźników danych i KPI, gdzie spójność, szybkość i powtarzalność mają kluczowe znaczenie, hurtownia danych zapewnia niezawodną wydajność i dokładność.

3. Skalowalność i wpływ na koszty

Chociaż jeziora danych są często uznawane za bardziej opłacalne ze względu na możliwość przechowywania ogromnych ilości nieprzetworzonych danych, przekształcenie ich w użyteczny format generuje największe koszty. Przed podjęciem decyzji weź pod uwagę potencjalne koszty zarządzania danymi oraz ich katalogowania i przetwarzania.

Z kolei hurtownie danych wiążą się z wyższymi kosztami początkowymi ze względu na konieczność wstępnego przetworzenia danych. Dają jednak konkretne korzyści w zakresie efektywności dla analiz operacyjnych, przez co lepiej sprawdzają się w przypadku danych o przewidywalnych wzorcach użytkowania. Zastanów się krytycznie, jak ścieżka rozwoju Twojej firmy wpłynie na wymagania dotyczące przechowywania i przetwarzania danych w przyszłości.

4. Wymagania w zakresie zarządzania i zgodności

Jeśli Twoja firma działa w ściśle regulowanej branży, takiej jak finanse lub ochrona zdrowia, możliwość dostarczania łatwych do skontrolowania, danych ustrukturyzowanych przy pomocy hurtowni danych jest niezbędna. Chociaż jeziora danych oferują elastyczność, wyzwania związane z ich nadzorem mogą prowadzić do problemów ze zgodnością w przypadku braku znakowania metadanych i solidnych mechanizmów kontroli dostępu.

5. Strategiczna integracja z istniejącymi narzędziami

Przeanalizuj, czy jeziora i hurtownie danych są zgodne z Twoją obecną infrastrukturą technologiczną i procesami operacyjnymi. Jeśli masz potrzeby, które pasują do obu rozwiązań, rozważ nowoczesne narzędzia zarządzania danymi, które oferują integracje łączące lukę między jeziorami a hurtowniami, umożliwiając wykorzystanie mocnych stron obu architektur.

Data lakehouse: zamykanie luki

Według McKinsey świat biznesu wkracza w erę „wszechobecności danych”, w której firmy będą musiały przyjąć podejście „wszystko, wszędzie, naraz”, aby poradzić sobie z zarządzaniem danymi. Muszą zapewnić widoczność i możliwość udostępniania danych w różnych celach na skalę całego przedsiębiorstwa. Oddzielne jeziora lub hurtownie danych nie zapewnią wystarczającego wsparcia dla tych mocno zróżnicowanych strategii.

W odpowiedzi na to wyzwanie systemy data lakehouse oferują innowacyjne rozwiązanie. Ich elastyczna architektura przechowywania danych łączy w sobie elastyczność jeziora ze strukturą i wydajnością hurtowni. Łącząc te dwa podejścia, systemy data lakehouse niwelują ograniczenia każdego z nich i oferują optymalne rozwiązanie do nowoczesnego zarządzania danymi.

Niektóre ważne cechy architektury data lakehouse to:

• Elastyczność schematu: Architektura data lakehouse wspiera podejście schema-on-read w przypadku danych nieustrukturyzowanych i schema-on-write w przypadku danych ustrukturyzowanych, dzięki czemu dostosowuje się do szerokiej gamy przypadków użycia. Ta podwójna funkcjonalność pozwala firmom przechowywać surowe dane, jednocześnie zachowując możliwość ich przetwarzania i strukturyzowania według potrzeb.

• Analiza w czasie rzeczywistym: Dzięki wbudowanej obsłudze przetwarzania danych w czasie rzeczywistym systemy data lakehouse umożliwiają firmom natychmiastowe działanie na podstawie uzyskanych informacji. Jest to szczególnie ważne dla branż takich jak finanse, handel detaliczny i IoT, w których szybkie podejmowanie decyzji może znacząco wpłynąć na wyniki.

• Ujednolicone zarządzanie danymi: Systemy data lakehouse łączą przechowywanie danych i analitykę w ramach jednej platformy, eliminując silosy i poprawiając jakość danych w całej firmie. Ta integracja zapewnia spójność i niezawodność, zmniejszając złożoność zarządzania wieloma systemami.

Przypadki użycia architektury data lakehouse

Systemy data lakehouse są specjalnie zaprojektowane, aby pokonać takie wyzwania jak słaba organizacja danych i ograniczenia wydajności. Poprzez zastosowanie ustrukturyzowanych warstw i funkcji zarządzania ograniczają one ryzyko związane z przechowywaniem nieustrukturyzowanych danych. 

Ponadto zintegrowane mechanizmy indeksowania i buforowania pomagają zoptymalizować wykonywanie zapytań dotyczących danych, usprawniając analizę w czasie rzeczywistym i poprawiając wydajność w porównaniu z autonomicznymi jeziorami danych.

Firmy z różnych branż wprowadzają architekturę data lakehouse, aby ujednolicić swoje operacje na danych. Na przykład: firmy z branży handlu elektronicznego mogą używać ich do łączenia ustrukturyzowanych danych transakcji klientów z nieustrukturyzowanymi dziennikami strumieni kliknięć (ang. clickstream), umożliwiając działanie systemów poleceń w czasie rzeczywistym. Podobnie dostawca usług medycznych może wykorzystać system lakehouse do integrowania danych z urządzeń IoT z elektroniczną dokumentacją medyczną, usprawniając diagnostykę i planowanie leczenia.

Oba scenariusze pokazują, jak architektura data lakehouse może napędzać innowacje, jednocześnie zachowując wydajność operacyjną. Jej wdrożenie wiąże się jednak także z pewnymi wyzwaniami. Firmy muszą zarządzać przepływami danych zarówno nieustrukturyzowanych, jak i ustrukturyzowanych, co wymaga wiedzy specjalistycznej i solidnych narzędzi.

Początkowe koszty mogą być wyższe ze względu na konieczność posiadania zaawansowanej infrastruktury i mechanizmów nadzoru, a bez odpowiednich strategii zarządzania nawet systemy lakehouse mogą napotykać problemy ze skalowalnością lub dostarczać niespójne wnioski. Pomimo tych przeszkód hybrydowy model, jaki oferuje architektura data lakehouse sprawia, że jest ona atrakcyjnym wyborem dla firm chcących zmaksymalizować wartość swoich danych.

Rola nowoczesnego oprogramowania w zarządzaniu danymi

Nowoczesne oprogramowanie rewolucjonizuje podejście firm do zarządzania danymi w erze big data. Platformy te upraszczają złożone przepływy pracy, usprawniają analizę danych, a także zapewniają decydentom aktualne i przydatne informacje:

Upraszczanie decyzji

Nowoczesne narzędzia ujednolicają procesy przechowywania i analizy, zapewniając strategicznym osobom decyzyjnym kompleksowy obraz danych. Integrują się z różnymi źródłami danych, aby dostarczać analizy w czasie rzeczywistym i zapewniać liderom informacje potrzebne do pewnego podejmowania decyzji opartych na danych.

Dostarczanie skalowalnych rozwiązań chmurowych

Platformy oparte na chmurze umożliwiają firmom skalowanie możliwości przechowywania i przetwarzania danych bez znacznych początkowych inwestycji w infrastrukturę. Daje im to możliwość obsługi rosnących zbiorów danych przy jednoczesnym zachowaniu wydajności i oszczędności w zakresie kosztów. Ponadto rozwiązania chmurowe zapewniają dostępność, która pozwala zespołom współpracować nad projektami związanymi z danymi z dowolnego miejsca.

Nacisk na integrację i analizę w czasie rzeczywistym

Integracja jest kluczem do maksymalnego wykorzystania wartości danych. Platformy chmurowe zamykają lukę między jeziorami a hurtowniami danych, umożliwiając płynne przepływy pracy między przechowywaniem surowych danych a ustrukturyzowaną analityką.

Pewne przyjęcie rozwiązania do zarządzania danymi

Wybór między jeziorami danych, hurtowniami danych a hybrydową architekturą data lakehouse to krytyczna decyzja, która zależy od potrzeb firmy w zakresie danych i jej celów strategicznych. Workday dostarcza zaawansowane, zintegrowane narzędzia, które wypełniają lukę między przechowywaniem surowych danych a ustrukturyzowaną analityką, pozwalając firmom uwolnić pełny potencjał danych.

Niezależnie od tego, czy potrzebujesz elastyczności jeziora danych, precyzji hurtowni danych czy wszechstronności architektury data lakehouse skalowalne rozwiązania Workday, takie jak Workday Prism Analytics i Workday Adaptive Planning, pomagają Ci wykorzystać mocne strony każdego podejścia. Dodatkowo Workday zapewnia płynną integrację z platformami innych firm, pomagając Ci opracować strategię gotową na przyszłość.