Un lac de date, în cei mai simpli termeni, combină cele mai bune funcționalități ale unui lac de date și ale unui depozit de date. Oferă o platformă unificată pentru integrarea perfectă atât a datelor structurate, cât și a celor nestructurate, oferind afacerilor agilitate, scalabilitate și flexibilitate în procesele lor de analiză a datelor. Spre deosebire de depozitele tradiționale de date care se bazează pe scheme rigide pentru organizarea și stocarea datelor structurate, un data lakehouse utilizează un flexibil abordare schema-on-read. 

Aceasta înseamnă că datele brute, neprocesate pot fi ingerate în sistem fără nicio structură predefinită, permițând analiza și explorarea din mers. Mai mult, un avantaj cheie al data lakehouse este capacitatea sa de a valorifica atât capacitățile de procesare în lot, cât și în timp real. Combinând aceste două abordări de procesare într-o singură arhitectură, organizațiile pot obține informații valoroase atât din seturi de date istorice, cât și din fluxul de ultimă oră.

Un aspect crucial care face ca arhitectura data Lakehouse să fie puternică este integrarea sa cu analiza bazată pe Spark. Prin pârghie Puterea de procesare a lui Spark, organizațiile pot efectua sarcini analitice complexe asupra datelor stocate în lakehouse. Aceasta include rularea avansată masina de învățare algoritmi, efectuând agregări și transformări complexe și executând calcule iterative. În plus, un data lakehouse permite analize de streaming în timp real, integrându-se perfect cu cadre de streaming precum Apache Kafka sau Apache Flink. Acest lucru permite companiilor să analizeze și să obțină informații din fluxurile de date care circulă constant pe măsură ce sosesc.

Care sunt provocările comune ale Data Lakehouse?

Data Lakehouse, în ciuda numeroaselor sale beneficii, prezintă mai multe provocări legate de date guvernanță, securitate, confidențialitate și conformitate care trebuie abordate. Guvernarea datelor este esențială pentru asigurarea acurateței, coerenței și fiabilității datelor într-un lac de date. Organizațiile trebuie să stabilească politici și procese clare pentru a gestiona controlul calității datelor, gestionarea metadatelor și controalele accesului în întregul ecosistem.

Securitatea este o altă preocupare semnificativă atunci când aveți de-a face cu cantități mari de date. Cu informațiile sensibile care se află în data lakehouse, organizațiile trebuie să implementeze măsuri de securitate robuste, cum ar fi tehnici de criptare și controale de acces pentru a proteja împotriva accesului neautorizat sau a încălcării. Reglementări privind confidențialitatea precum GDPR sau CCPA impun organizațiilor să protejeze informațiile personale în mod corespunzător. 

Care sunt caracteristicile cheie ale arhitecturii Data Lakehouse?

Diferitele straturi ale unei arhitecturi de depozit de date

În esență, o arhitectură de data lakehouse constă din trei straturi: stocare, calcul și catalog. Stratul de stocare stochează brut structurat și nestructurat date fără nicio modificare. Stratul de calcul permite capabilități de procesare și analiză pe lângă aceste informații stocate, utilizând diverse motoare precum Apache Spark sau Presto. În cele din urmă, stratul de catalog acționează ca un depozit de metadate care oferă o vedere organizată a seturilor de date disponibile în arhitectură. 

Stocare, procesare și integrare într-un Data Lakehouse

Componentele cheie ale unui lac de date sunt stocarea, procesarea și integrarea. Componenta de stocare a unui data lakehouse permite organizațiilor să stocheze cantități mari de diverse tipuri de date în formatele lor native. Această flexibilitate permite accesul ușor și analiza ambelor date istorice și în timp real. 

Procesarea este o altă componentă critică care dă putere utilizatorilor să obțină informații valoroase din datele stocate. Prin folosirea tehnologiilor de calcul distribuite precum Apache Spark sau Presto, organizațiile pot efectua sarcini complexe de analiză, cum ar fi învățarea automată, interogări ad-hoc sau procesare în loturi în lacul lor de date. Integrarea joacă un rol vital în conectarea diferitelor sisteme și aplicații în cadrul infrastructurii unei organizații. Permite asimilarea fără întreruperi de date din mai multe surse, cum ar fi baze de date, servicii cloud sau platforme de streaming în data Lakehouse.

Scalabilitate și flexibilitate a arhitecturii Data Lakehouse  

Unul dintre avantajele principale ale arhitecturii data Lakehouse este scalabilitatea sa. Depozitele tradiționale de date se luptă adesea să gestioneze volumul, varietatea și viteza din ce în ce mai mare ale datelor moderne. Cu toate acestea, cu un lac de date, organizațiile își pot scala fără probleme capacitatea de stocare pe orizontală, adăugând mai multe noduri în clusterul lor. Acest distribuite abordarea oferă o gestionare eficientă a cantităților masive de date fără a compromite performanța. 

Flexibilitatea oferită de arhitectură este crucială în adaptarea la nevoile de afaceri în evoluție. Datele dintr-o casă de lac pot fi stocate în forma sa brută, fără nicio schemă sau structură predefinită, ceea ce face ușoară acomodarea noilor tipuri de informații pe măsură ce apar. Această flexibilitate permite organizațiilor să capteze și să stocheze diverse seturi de date din diverse surse, fără a-și face griji cu privire la transformările inițiale sau modificările schemei.

Scalabilitatea și flexibilitatea oferite de arhitectura data Lakehouse permit companiilor să stocheze eficient cantități mari de informații structurate și nestructurate, rămânând în același timp adaptabile la schimbările viitoare ale cerințelor lor analitice.     

Ingestie și transformare a datelor în Data Lakehouse

Analiza în timp real și procesarea loturilor sunt componente esențiale ale unei arhitecturi de data lakehouse, permițând organizațiilor să valorifice puterea datelor ingerare si transformare. Aceste capabilități facilitează extragerea de informații valoroase atât din date în timp real, cât și din datele istorice, asigurând luarea deciziilor în timp util și îmbunătățind agilitatea generală a afacerii. 

Guvernarea datelor și managementul calității în Data Lakehouses 

Guvernanța și calitatea datelor sunt două aspecte esențiale ale arhitecturii unui data lakehouse - care cuprind diverse componente cheie, cum ar fi aplicarea schemei, metadate management și guvernarea datelor. 

Aplicarea schemelor joacă un rol vital în menținerea coerenței și fiabilității datelor într-un lac de date. Aceasta implică definirea și aplicarea unor scheme predefinite pentru diferite seturi de date pentru a se asigura că structura și formatul datelor respectă standarde specifice. Prin aplicarea regulilor de schemă, organizațiile pot preveni inconsecvențele sau discrepanțele în seturile lor de date, permițând integrarea și analiza fără întreruperi. 

Gestionarea metadatelor este o altă componentă esențială care ajută la organizarea și descrierea datelor stocate într-un lac de date. Aceasta implică capturarea metadatelor cuprinzătoare, inclusiv informații despre sursa, structura, relațiile și modelele de utilizare ale datelor. Gestionarea eficientă a metadatelor permite o mai bună înțelegere și descoperire a seturilor de date disponibile, facilitând în același timp operațiuni eficiente de interogare și recuperare. 

Guvernarea datelor este esențială pentru asigurarea conformității cu cerințele de reglementare, politicile de confidențialitate, măsurile de securitate și considerentele etice. Aceasta implică stabilirea de politici, proceduri, roluri, responsabilități și cadre care să guverneze managementul general al datelor în cadrul unei organizații. Guvernarea datelor asigură că există controale adecvate pentru controlul accesului, mecanismele de autorizare, pistele de audit, politicile de păstrare și alte aspecte legate de securitatea datelor.

Motor de interogări integrat și acces unificat la date

Motorul de interogare integrat permite interogarea și procesarea fără probleme a unor cantități mari de date stocate în data lakehouse. Acest lucru permite organizațiilor să efectueze analize în timp real asupra diferitelor seturi de date fără a fi nevoite să le mute sau să le transforme într-un sistem separat. 

În plus, caracteristica unificată de acces la date asigură că toate tipurile de date pot fi accesate folosind un singur limbaj de interogare sau interfață. Acest lucru simplifică procesul general de gestionare a datelor și reduce curba de învățare pentru analiști și ingineri. 

Capabilități avansate pentru analiză și securitate

Arhitectura data Lakehouse include capabilități avansate de analiză și caracteristici de securitate. Un aspect esențial este capacitatea de a valorifica datele de streaming în timp real, ceea ce permite organizațiilor să proceseze și să analizeze informațiile pe măsură ce acestea ajung, permițând luarea deciziilor în timp util. 

Integrarea ML este o altă componentă vitală a arhitecturii data lakehouse, care permite organizațiilor să descopere modele și tendințe valoroase, să obțină informații utile și să facă predicții precise. 

Cu numărul tot mai mare de cazuri de încălcare a datelor și de confidențialitate, măsurile de securitate sunt o prioritate de top pentru organizațiile globale. Data Lakehouses oferă măsuri avansate de securitate, cum ar fi metode avansate de criptare, controale de acces bazate pe roluri, capabilități de audit și conformitate cu standardele din industrie. 

Care sunt beneficiile arhitecturii Data Lakehouse?

Iată un rezumat al beneficiilor cheie ale unui data lakehouse:

• Stocare centralizată a datelor: Această caracteristică oferă mai multe beneficii pentru gestionarea îmbunătățită a datelor și integrarea eficientă a datelor. Cu o abordare centralizată, organizațiile pot stoca cantități mari de date structurate și nestructurate într-o singură locație, eliminând necesitatea sistemelor multiple. 

• Acces la mai multe surse de date: Datele din diferite departamente, aplicații și surse externe pot fi ingerate în data lakehouse, creând o vedere holistică a activelor informaționale ale organizației. Organizațiile pot aplica politici și controale consecvente pentru toate informațiile stocate, asigurând conformitatea cu cerințele de reglementare. 

• Management îmbunătățit al calității datelor: Procesele de curățare și transformare a datelor pot fi aplicate uniform.     

• Scalabilitate și flexibilitate: Scalabilitatea și flexibilitatea unei arhitecturi de data lakehouse permite organizațiilor să dezlănțuie puterea unui management al datelor rentabil. Cu un data lakehouse, companiile pot stoca și procesa cu ușurință volume masive de diverse seturi de date fără a fi nevoie de transformări extinse sau scheme predefinite. 

• Avantaj cloud: Prin utilizarea platformelor bazate pe cloud, organizațiile își pot scala în mod dinamic resursele de stocare și de calcul în funcție de cerere, optimizând costurile, menținând în același timp niveluri de performanță ridicate. 

• Analize în timp real și luare mai rapidă a deciziilor: Adoptarea arhitecturii data lakehouse aduce beneficii în analiza în timp real și procese de luare a deciziilor mai rapide. Analiza în timp real devine posibilă pe măsură ce datele sunt ingerate și procesate aproape în timp real, eliminând necesitatea ETL consumatoare de timp. Prin consolidarea datelor structurate și nestructurate într-un singur depozit, data lakehouse permite companiilor să acceseze cantități mari de informații rapid și eficient.

• Colaborare îmbunătățită și democratizare a datelor: Arhitectura Data Lakehouse oferă, de asemenea, funcții de colaborare îmbunătățite. În arhitecturile tradiționale de date, silozurile de date împiedică adesea comunicarea și colaborarea între diferite departamente sau echipe din cadrul unei organizații. Cu toate acestea, cu un data lakehouse, toate datele sunt stocate într-un depozit centralizat, eliminând aceste silozuri și încurajând colaborarea. 

• Utilizarea optimizată a resurselor și capabilități ML: Data Lakehouse folosește puterea cloud computing pentru a stoca și procesa eficient cantități mari de date în forma sa brută. Prin consolidarea datelor structurate și nestructurate într-un singur depozit, companiile pot profita la maximum de resursele existente. 

Care este viitorul arhitecturii Data Lakehouse?

Ingineria datelor va juca un rol esențial în modelarea viitorul unui data Lakehouse. Inginerii de date joacă un rol crucial în proiectarea, construirea și întreținerea infrastructurii necesare pentru implementările de succes ale data lakehouse. Aceștia sunt responsabili pentru dezvoltarea conductelor de date scalabile și eficiente care ingerează, transformă și stochează cantități mari de date structurate și nestructurate. 

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/