Podatkovno jezero, najenostavneje povedano, združuje najboljše funkcionalnosti podatkovnega jezera in podatkovnega skladišča. Ponuja enotno platformo za brezhibno integracijo tako strukturiranih kot nestrukturiranih podatkov, ki podjetjem zagotavlja agilnost, razširljivost in prilagodljivost v njihovih procesih podatkovne analitike. Za razliko od tradicionalnih podatkovnih skladišč, ki se opirajo na toge sheme za organiziranje in shranjevanje strukturiranih podatkov, podatkovno jezero uporablja prilagodljiv pristop sheme ob branju. 

To pomeni, da je mogoče surove, neobdelane podatke vnesti v sistem brez vnaprej določene strukture, kar omogoča sprotno analizo in raziskovanje. Poleg tega je ključna prednost podatkovnega jezera njegova zmožnost izkoriščanja zmogljivosti paketne obdelave in obdelave v realnem času. S kombiniranjem teh dveh pristopov obdelave znotraj ene same arhitekture lahko organizacije pridobijo dragocene vpoglede tako iz preteklih kot tudi najnovejših podatkovnih nizov pretakanja.

Eden od ključnih vidikov, zaradi katerega je arhitektura podatkovnega jezera močna, je njena integracija z analitiko, ki temelji na Sparku. Z vzvodom Procesorska moč Spark, lahko organizacije izvajajo zapletene analitične naloge na podatkih, shranjenih v jezeru. To vključuje napredni tek strojno učenje algoritmov, izvajanje kompleksnih združevanj in transformacij ter izvajanje iterativnih izračunov. Poleg tega podatkovno jezero omogoča analitiko pretakanja v realnem času z brezhibno integracijo s pretočnimi okviri, kot sta Apache Kafka ali Apache Flink. To podjetjem omogoča analizo in pridobivanje vpogledov iz nenehno tekočih tokov podatkov, ko prispejo.

Kaj so skupni izzivi Data Lakehouse?

Podatkovna jezernica kljub številnim prednostim predstavlja številne izzive, povezane s podatki upravljanje, varnost, zasebnost in skladnost ki jih je treba obravnavati. Upravljanje podatkov je ključnega pomena za zagotavljanje točnosti, doslednosti in zanesljivosti podatkov v podatkovnem jezeru. Organizacije morajo vzpostaviti jasne politike in procese za upravljanje nadzora kakovosti podatkov, upravljanja metapodatkov in nadzora dostopa v celotnem ekosistemu.

Varnost je še ena pomembna skrb pri delu z ogromnimi količinami podatkov. Z občutljivimi informacijami, ki se nahajajo v podatkovnem jezeru, morajo organizacije izvajati robustne varnostne ukrepe, kot so tehnike šifriranja in nadzor dostopa za zaščito pred nepooblaščenim dostopom ali vdori. Predpisi o zasebnosti kot GDPR ali CCPA od organizacij zahtevajo ustrezno zaščito osebnih podatkov. 

Katere so ključne značilnosti Data Lakehouse arhitekture?

Različne plasti arhitekture podatkovnega skladišča

V svojem jedru je arhitektura podatkovnega jezera sestavljena iz treh plasti: shranjevanje, računanje in katalog. Plast za shranjevanje shranjuje surovo strukturirane in nestrukturirane podatke brez sprememb. Računalniška plast poleg teh shranjenih informacij omogoča zmožnosti obdelave in analize z uporabo različnih motorjev, kot sta Apache Spark ali Presto. Končno sloj kataloga deluje kot repozitorij metapodatkov, ki zagotavlja organiziran pogled na razpoložljive nize podatkov znotraj arhitekture. 

Shranjevanje, obdelava in integracija v Data Lakehouse

Ključne komponente podatkovnega jezera so shranjevanje, obdelava in integracija. Komponenta podatkovnega jezera za shranjevanje omogoča organizacijam shranjevanje ogromnih količin različnih vrst podatkov v njihovih izvornih formatih. Ta prilagodljivost omogoča enostaven dostop in analizo obeh zgodovinske podatke in podatke v realnem času. 

Obdelava je še ena kritična komponenta, ki uporabnikom omogoča pridobivanje dragocenih vpogledov iz shranjenih podatkov. Z izkoriščanjem porazdeljenih računalniških tehnologij, kot sta Apache Spark ali Presto, lahko organizacije izvajajo zapletene analitične naloge, kot so strojno učenje, ad hoc poizvedovanje ali paketna obdelava v svojem podatkovnem jezeru. Integracija ima ključno vlogo pri povezovanju različnih sistemov in aplikacij znotraj infrastrukture organizacije. Omogoča brezhibno vnos podatkov iz več virov, kot je baze podatkov, storitve v oblaku ali platforme za pretakanje v hrambo podatkov.

Razširljivost in prilagodljivost arhitekture Data Lakehouse  

Ena od glavnih prednosti arhitekture podatkovnega jezera je njena razširljivost. Tradicionalna podatkovna skladišča imajo pogosto težave z obvladovanjem vedno večjega obsega, raznolikosti in hitrosti sodobnih podatkov. Vendar pa lahko s podatkovnim jezerom organizacije nemoteno vodoravno povečajo svojo zmogljivost shranjevanja z dodajanjem več vozlišč v svojo gručo. to porazdeljena pristop ponuja učinkovito ravnanje z ogromnimi količinami podatkov brez ogrožanja zmogljivosti. 

Prilagodljivost, ki jo ponuja arhitektura, je ključna pri prilagajanju na razvijajoče se poslovne potrebe. Podatke v jezeru je mogoče shraniti v surovi obliki brez vnaprej določene sheme ali strukture, kar olajša prilagajanje novim vrstam informacij, ko se pojavijo. Ta prilagodljivost omogoča organizacijam, da zajamejo in shranijo različne nize podatkov iz različnih virov, ne da bi skrbeli za vnaprejšnje transformacije ali spremembe sheme.

Razširljivost in prilagodljivost, ki ju zagotavlja arhitektura data lakehouse, podjetjem omogočata učinkovito shranjevanje ogromnih količin strukturiranih in nestrukturiranih informacij, hkrati pa ostajajo prilagodljiva prihodnjim spremembam svojih analitičnih zahtev.     

Vnos in pretvorba podatkov v Data Lakehouse

Analitika v realnem času in paketna obdelava sta ključni komponenti arhitekture podatkovnega jezera, ki organizacijam omogočata, da izkoristijo moč podatkov zaužitje in preoblikovanje. Te zmogljivosti olajšajo pridobivanje dragocenih vpogledov tako iz podatkov v realnem času kot iz zgodovinskih podatkov, kar zagotavlja pravočasno sprejemanje odločitev in izboljšanje splošne poslovne agilnosti. 

Upravljanje podatkov in upravljanje kakovosti v Data Lakehouses 

Upravljanje in kakovost podatkov sta dva ključna vidika arhitekture podatkovnega jezera – zajemata različne ključne komponente, kot so uveljavljanje sheme, metapodatki upravljanje in upravljanje podatkov. 

Uveljavljanje sheme igra ključno vlogo pri ohranjanju konsistentnosti in zanesljivosti podatkov v podatkovnem jezeru. Vključuje definiranje in uveljavljanje vnaprej določenih shem za različne nize podatkov, da se zagotovi, da sta struktura in oblika podatkov v skladu s posebnimi standardi. Z uveljavljanjem pravil sheme lahko organizacije preprečijo nedoslednosti ali neskladja v svojih naborih podatkov, kar omogoča brezhibno integracijo in analizo. 

Upravljanje metapodatkov je še ena bistvena komponenta, ki pomaga pri organizaciji in opisovanju podatkov, shranjenih v podatkovnem jezeru. Vključuje zajemanje celovitih metapodatkov, vključno z informacijami o viru, strukturi, odnosih in vzorcih uporabe podatkov. Učinkovito upravljanje metapodatkov omogoča boljše razumevanje in odkrivanje razpoložljivih naborov podatkov, hkrati pa omogoča učinkovite operacije poizvedovanja in iskanja. 

Upravljanje podatkov je sestavni del zagotavljanja skladnosti z regulativnimi zahtevami, pravilniki o zasebnosti, varnostnimi ukrepi in etičnimi vidiki. Vključuje vzpostavitev politik, postopkov, vlog, odgovornosti in okvirov za upravljanje splošnega upravljanja podatkov v organizaciji. Upravljanje podatkov zagotavlja, da so vzpostavljene ustrezne kontrole za nadzor dostopa, avtorizacijske mehanizme, revizijske sledi, politike hrambe in druge vidike, povezane z varnostjo podatkov.

Integriran mehanizem poizvedb in poenoten dostop do podatkov

Integrirani poizvedovalni mehanizem omogoča brezhibno poizvedovanje in obdelavo velikih količin podatkov, shranjenih v podatkovnem jezeru. To organizacijam omogoča izvajanje analitike v realnem času na različnih naborih podatkov, ne da bi jih bilo treba premakniti ali preoblikovati v ločen sistem. 

Poleg tega funkcija poenotenega dostopa do podatkov zagotavlja, da je mogoče dostopati do vseh vrst podatkov z uporabo enega poizvedovalnega jezika ali vmesnika. To poenostavi celoten proces upravljanja podatkov in skrajša krivuljo učenja za analitike in inženirje. 

Napredne zmogljivosti za analitiko in varnost

Arhitektura podatkovnega jezera vključuje napredne analitične zmogljivosti in varnostne funkcije. Eden od ključnih vidikov je zmožnost izkoriščanja pretočnih podatkov v realnem času, kar organizacijam omogoča obdelavo in analizo informacij, ko pritekajo, kar omogoča pravočasno sprejemanje odločitev. 

Integracija ML je še en pomemben sestavni del arhitekture podatkovnega jezera, ki organizacijam omogoča, da odkrijejo dragocene vzorce in trende, pridobijo uporabne vpoglede in naredijo natančne napovedi. 

Z naraščajočimi primeri kršitev vdora podatkov in zasebnosti so varnostni ukrepi glavna prednostna naloga globalnih organizacij. Jezera podatkov zagotavljajo napredne varnostne ukrepe, kot so napredne metode šifriranja, nadzor dostopa na podlagi vlog, zmožnosti revizije in skladnost z industrijskimi standardi. 

Kakšne so prednosti arhitekture Data Lakehouse?

Tukaj je povzetek ključnih prednosti podatkovnega jezera:

• Centralizirano shranjevanje podatkov: Ta funkcija ponuja številne prednosti za izboljšano upravljanje podatkov in poenostavljeno integracijo podatkov. S centraliziranim pristopom lahko organizacije shranijo ogromne količine strukturiranih in nestrukturiranih podatkov na enem samem mestu, s čimer odpravijo potrebo po več ločenih sistemih. 

• Dostop do več podatkovnih virov: Podatke iz različnih oddelkov, aplikacij in zunanjih virov je mogoče zaužiti v podatkovnem jezeru, kar ustvari celovit pogled na informacijska sredstva organizacije. Organizacije lahko uveljavijo dosledne politike in kontrole za vse shranjene informacije, s čimer zagotovijo skladnost z regulativnimi zahtevami. 

• Izboljšano upravljanje kakovosti podatkov: Postopke čiščenja in preoblikovanja podatkov je mogoče uporabiti enotno.     

• Razširljivost in prilagodljivost: Razširljivost in prilagodljivost arhitekture podatkovnega jezera omogoča organizacijam, da sprostijo moč stroškovno učinkovitega upravljanja podatkov. S podatkovnim jezerom lahko podjetja enostavno shranjujejo in obdelujejo ogromne količine različnih naborov podatkov brez potrebe po obsežnih transformacijah ali vnaprej določenih shemah. 

• Prednost oblaka: Z izkoriščanjem platform, ki temeljijo na oblaku, lahko organizacije dinamično prilagajajo svoje pomnilniške in računalniške vire glede na povpraševanje, optimizirajo stroške in hkrati ohranjajo visoko raven zmogljivosti. 

• Analitika v realnem času in hitrejše odločanje: Sprejetje arhitekture podatkovnega jezera prinaša prednosti pri analitiki v realnem času in hitrejše procese odločanja. Analitika v realnem času postane mogoča, ko se podatki zaužijejo in obdelujejo skoraj v realnem času, kar odpravlja potrebo po zamudnem ETL. S konsolidacijo strukturiranih in nestrukturiranih podatkov v enem samem repozitoriju podatkovno jezero podjetjem omogoča hiter in učinkovit dostop do ogromnih količin informacij.

• Izboljšano sodelovanje in demokratizacija podatkov: Arhitektura podatkovnega jezera ponuja tudi izboljšane funkcije sodelovanja. V tradicionalnih podatkovnih arhitekturah podatkovni silosi pogosto ovirajo komunikacijo in sodelovanje med različnimi oddelki ali ekipami znotraj organizacije. Vendar pa so pri podatkovnem jezeru vsi podatki shranjeni v centraliziranem repozitoriju, kar odpravlja te silose in spodbuja sodelovanje. 

• Optimizirana uporaba virov in zmogljivosti ML: Podatkovno jezero izkorišča moč računalništva v oblaku za učinkovito shranjevanje in obdelavo ogromnih količin podatkov v njihovi surovi obliki. S konsolidacijo strukturiranih in nestrukturiranih podatkov v en sam repozitorij lahko podjetja kar najbolje izkoristijo svoje obstoječe vire. 

Kakšna je prihodnost arhitekture Data Lakehouse?

Podatkovni inženiring bo imel ključno vlogo pri oblikovanju prihodnost podatkovnega jezera. Podatkovni inženirji igrajo ključno vlogo pri načrtovanju, izgradnji in vzdrževanju infrastrukture, ki je potrebna za uspešne implementacije podatkovnega jezera. Odgovorni so za razvoj razširljivih in učinkovitih podatkovnih cevovodov, ki zajemajo, preoblikujejo in shranjujejo ogromne količine strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/