Озеро данных и хранилище данных: что вам нужно знать

5 августа 2021 г.

Озера данных и хранилища данных — это два стандартных способа хранения данных и управления ими в компаниях. Отрасль и потребности компании влияют на то, какой вариант хранения работает лучше всего. Понимание их уникальных особенностей может помочь компаниям принимать обоснованные решения об управлении данными. В этой статье мы рассмотрим озера данных и хранилища данных, выделим пять отличий и обсудим, когда использовать оба варианта хранения.

Чем отличается озеро данных от хранилища данных?

Озера данных и хранилища данных используются для хранения больших объемов данных. Однако они имеют явные отличия.

Что такое озеро данных?

Озеро данных — это цифровое хранилище, в котором часто хранятся нефильтрованные данные без определенных целей в больших масштабах. Они позволяют пользователям хранить информацию без предварительной организации или категоризации данных. Вместо этого пользователи могут применять к озерам аналитику или машинное обучение, чтобы принимать обоснованные решения по управлению данными. Например, компания может использовать озеро данных для хранения всех своих данных о потребителях, а затем анализировать их, чтобы определить, как лучше всего привлечь внимание потребителей.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных также является цифровым пространством для хранения, которое управляет большими объемами отфильтрованных и структурированных данных с определенными целями. Обычно информация в эти хранилища поступает из различных систем или баз данных и регулярно обновляется. Предприятия могут хранить несколько баз данных в одном хранилище и использовать разные организационные уровни для управления своими данными и доступа к ним.

5 различий между озерами данных и хранилищами данных

Принимая решение о том, что лучше для вашей компании — озеро или склад, учитывайте следующие пять отличий:

1. Тип данных

Данные, хранящиеся в озерах данных и хранилищах данных, различаются, поскольку озера используют необработанные данные, а хранилища используют обработанные данные. Из-за типа данных озера обычно имеют большую емкость хранилища, чтобы обеспечить достаточно места для всей необработанной информации. Они также хорошо работают с машинным обучением, которое использует алгоритмы для распознавания шаблонов в необработанных данных. Однако озерам данных может потребоваться регулярное обслуживание, чтобы предотвратить потерю неорганизованных необработанных данных.

При складской структуре система, скорее всего, организует данные автоматически. Критерии для этих организационных структур могут зависеть от источника данных. Как правило, сюда входят такие категории, как корпоративные данные, операционные данные и общие данные. Любые общие данные могут также отображаться в таких подкатегориях, как зависимые, независимые и гибридные.

2. Назначение данных

Данные, хранящиеся в озерах, имеют неопределенное использование, в то время как хранилища хранят данные только с определенным использованием. Например, неотфильтрованные данные могут попасть в озеро и оставаться неиспользованными в течение длительного периода времени, пока компании не определят его назначение. Между тем, в хранилищах данные могут храниться автоматически в организационной системе на основе их заранее определенного использования. Например, хранилища могут автоматически группировать данные, относящиеся к веб-аналитике. Эта повышенная организация может позволить меньше использовать емкость хранилища.

3. Пользователи данных

В зависимости от назначения данных профессионалы, использующие озера или хранилища, различаются. Это связано с тем, что по необработанной структуре озер часто сложнее ориентироваться. Обычно людям легче понять обработанную информацию, найденную на складах. Среди пользователей Lake могут быть профессионалы, умеющие фильтровать данные, например специалисты по обработке данных или разработчики данных. Пользователями хранилища могут быть бизнес-аналитики или финансовые специалисты, которые используют отфильтрованные данные для принятия обоснованных решений.

4. Доступность данных

Доступность в обоих вариантах хранения различается. Поскольку в архитектуре озер нет определенной структуры, люди могут легко входить в данные и вносить изменения. Между тем, хранилища имеют определенную архитектурную структуру, что делает понимание данных более доступным для всех пользователей. Однако, поскольку данные больше не являются необработанными, изменение информации в хранилище часто является более сложным процессом.

5. Качество данных

Озера данных и хранилища данных имеют разное качество данных из-за их уровня контроля. Поскольку хранилища в первую очередь ориентированы на хранение высокоорганизованных и тщательно отобранных данных, они содержат данные более высокого качества. Качество данных позволяет проводить полный анализ и мгновенное использование. По озерам данные более низкого качества, потому что они не фильтруются.

Когда использовать озера данных

Вот некоторые отрасли, в которых могут использоваться озера данных:

Здравоохранение

Медицинские компании могут извлечь выгоду из использования озер данных, поскольку они управляют неструктурированной информацией, такой как медицинские записи. При работе с пациентами врачам или медсестрам может понадобиться информация в режиме реального времени и возможность корректировать информацию вручную. Озера данных могут предоставлять как неструктурированную, так и структурированную информацию, что может быть эффективным вариантом для анализа и хранения данных пациентов.

Образование

Специалисты в области образования используют данные для отслеживания посещаемости, оценок или административных обязанностей. Преподаватели могут использовать эту информацию, чтобы предоставить учащимся ресурсы или обновить отдельные оценки и показатели посещаемости. Эта потребность в гибкости делает озера данных идеальным вариантом хранения для образовательных компаний или учебных заведений.

Транспорт

Транспортные компании могут извлечь выгоду из использования озер данных для прогнозирования своих операций по управлению цепочками поставок. Наличие гибких данных и информации гарантирует, что они могут тщательно изучить различные результаты. Это позволяет им при необходимости анализировать все операционные факторы, такие как стоимость топлива, сроки доставки и импортные/экспортные сборы.

Когда использовать хранилища данных

Вот некоторые отрасли, которые могут использовать хранилища данных:

Финансы

Хранилища данных идеально подходят для финансов благодаря своей организационной структуре и понятным форматам. Это повышает доступность для финансового персонала, который не знаком с методами обработки данных для ручной сортировки и фильтрации информации. Финансовые специалисты могут использовать хранилища для хранения важных данных или информации, например бизнес-отчетов. Компании в этой отрасли также могут предпочесть экономичность складского хранения по сравнению с другими вариантами.

Производство

Производственным компаниям часто необходимо анализировать и сравнивать тенденции, чтобы принимать обоснованные бизнес-решения о продажах продукции и ценообразовании. Данные, которые они сравнивают, могут поступать из разных регионов бизнеса и требуют постоянного изучения для обеспечения высокой окупаемости инвестиций (ROI) или прибыли. Хранилища данных позволяют компаниям легко сравнивать сложные наборы данных и обмениваться упрощенными результатами.

Исследование

Хранилища данных могут быть идеальными для исследовательских компаний, которым необходимо хранить данные и информационные отчеты для использования в будущем. Например, после того, как компания, занимающаяся исследованиями лекарств, завершит первоначальные испытания, ей может понадобиться ссылаться на эти данные во время последующих испытаний того же препарата. Хранилища данных могут предоставить им пространство для хранения и легкого поиска отчетов по мере необходимости.