אגם נתונים זכה לתשומת לב רבה בכל מקום במערכת אחסון מודרנית. יתר על כן, לא, זה לא אותו דבר כמו מחסני נתונים. אנשים רבים עשויים להזדקק להכיר טוב יותר את המונח אגמי נתונים, ולכן הם עשויים לתהות מה הם. אבל אנשים המעורבים בתרגול נתונים בוודאי שמעו את המילה הזו בעבר.
החברה משתמשת בכלי חדש כדי ליצור ולעבד כמויות גדולות של נתונים עבור פרויקטים של תפעול ולמידת מכונה. הוא משמש לניהול וארגון כמות אינסופית של נתונים.
בלוג זה ידון באגמי נתונים, היתרונות שלהם וכיצד לנצל אותם. בואו נתחיל.
מהו אגם נתונים?
אגם נתונים הוא מאגר אחסון ליבה וניתן להרחבה המכיל ביג דאטה גולמי ולא מזוקק ממקורות ומערכות רבים ושונים במתכונתו המקורית.
כדי להבין מהם אגמי נתונים, חשבו עליהם כעל אגם שבו המים הם נתונים גולמיים הזורמים פנימה ממקורות שונים של לכידת נתונים ומשמשים למטרות פנימיות ופונות ללקוח שונות. הוא הרבה יותר גדול ממחסן נתונים, כמו מיכל ביתי שאוגר מים נקיים אבל רק לבית אחד ולא לשום דבר אחר.
אגמי נתונים משתמשים ברעיון 'טען תחילה, השתמש מאוחר יותר', מה שאומר שאין צורך להשתמש בנתונים במאגר באופן מיידי. ניתן להשליך אותו כשינוי ייעוד כאשר מתעוררים צרכים עסקיים.
היתרונות של אגם הנתונים
אגמי נתונים מיוצרים בדרך כלל עם חומרה בעלות נמוכה, ולכן הם דרך מצוינת לאחסן טרה-בייטים או כמויות גדולות יותר של נתונים. אגמי נתונים מציעים גם שירותים מקצה לקצה שהופכים את הפעלת צינורות הנתונים, ניתוח זרימה ועומסי עבודה של למידת מכונה לקלים וזולים יותר בכל ענן על ידי הפחתת זמן, עבודה ועלות.
כמו כן, אגמי נתונים מציעים למדעני נתונים שפע של נתונים גולמיים כדי לחקור, להתנסות ולפתח מודלים מתקדמים, המטפחים חדשנות וגילוי. להלן היתרונות החשובים ביותר של אגמי נתונים וכיצד אנו יכולים לנצל אותם.
הסרת ממגורות נתונים ממגורות
במשך זמן רב, רוב הארגונים שמרו את הנתונים שלהם במקומות רבים ושונים ובדרכים רבות ושונות ללא מערכת ניהול גישה מרכזית. זה הקשה להגיע לנתונים ולנתח אותם בפירוט רב.
אגמי נתונים שינו תהליך זה וביטלו את הצורך במאגרי נתונים. אגם נתונים מרכזי מבטל מאגרי נתונים מבודדים על-ידי שילוב וקטלוג נתונים ומתן מיקום יחיד לכל מקורות הנתונים. זה מקל על התבוננות בכמויות עצומות של נתונים ולהבין מה משמעותם.
גמישות בעיצוב סכימה
עם אגמי נתונים, אין עוד צורך בסכימות מוגדרות מראש. אגמי נתונים משתמשים בפשטות של Hadoop כדי לאחסן המוני נתונים במצבי כתיבה ללא סכימה וקריאה מבוססת סכימה, מה שמסייע בצריכת נתונים.
העובדה שאין צורך בסכימות מוגדרות מראש שיכולות לעזור לארגון שלך להפיק את המרב מהנתונים שלו, לשפר את האבטחה ולהגביל את חבות הנתונים שלו. אגמי נתונים עושים זאת על-ידי מתן תכונת בינה מבוססת ענן לארגון שלך המספקת לך דרך זולה, מדרגית ומאובטחת לאחסן ולנתח נתונים בתבניות רבות ושונות.
מתאים במיוחד למקרי שימוש מודרניים
פתרונות מחסן נתונים ישנים הם יקרים, קנייניים ואינם תואמים לרוב מקרי השימוש המודרניים. אגמי נתונים נוצרו כדי לפתור בעיה זו ולהבטיח שניתן יהיה לשנות אותם לצמיתות כך שיתאימו לצרכים המשתנים של רוב העסקים.
רוב החברות רוצות להשתמש בלמידת מכונה ובניתוח מתקדם על נתונים לא מובנים. אגמי נתונים מציעים מדרגיות בקנה מידה של exabyte. שלא כמו מחסני נתונים, המאחסנים נתונים בקבצים ותיקיות, לאגמי נתונים יש יתרון נוסף של שמירת נתונים בארכיטקטורות שטוחות ואחסון אובייקטים.
ניתן לשמור נתונים בכל פורמט
אחד היתרונות המשמעותיים ביותר של אגמי נתונים הוא שהם מבטלים את הצורך במידול נתונים במהלך קליטת נתונים. ניתן לאחסן נתונים באגם נתונים בכל פורמט, כגון RDBMS, מסדי נתונים NoSQL, מערכות קבצים וכו '. ניתן גם להעלות נתונים בפורמט המקורי שלהם, כגון יומן, CSV וכו ', ללא כל שינוי.
יתרון נוסף הוא שהנתונים אינם נגועים. זה מאפשר לחברה לקבל תובנות חדשות מאותם נתונים היסטוריים. מכיוון שהנתונים מאוחסנים בצורתם הגולמית, הם לא מתבלבלים.
האתגרים של Data Lake
בעוד אגמי נתונים יכולים לחשוף תובנות, הם גם מציבים אתגרים. קשיים בלתי פתורים יכולים למנוע את מימוש היתרונות שלהם וליצור "ביצת נתונים". בואו נחקור את אתגרי אגם הנתונים הגדולים ביותר העומדים בפני ארגונים.
איכות ואמינות הנתונים
האופי הבלתי מובנה של ארכיטקטורת אגם הנתונים מציב אתגרים בשמירה על איכות ואמינות הנתונים, מה שעלול להוביל ל"ביצת נתונים". הבטחת נתונים מדויקים ומהימנים בפורמטים מובנים ולא מובנים חיונית לניתוח יעיל.
משילות ונראות
אגמי נתונים עלולים לסבול מחוסר נראות ומנגנוני ממשל נאותים, מה שמקשה על ניהול, מעקב ואבטחה של נכסי נתונים. יישום ניהול נתונים חזק וקטלוג נתונים הוא חיוני לשמירה על פיקוח.
מורכבויות אבטחה
אבטחת נתונים המאוחסנים בפלטפורמות אגם נתונים, במיוחד בעת פריסה באגמי נתונים בענן, מציבה אתגרים בבקרות גישה, הצפנה ותאימות לתקנות. יש לטפל בהפרות נתונים ובחששות בנוגע לפרטיות נתונים כדי להימנע מפגיעה במידע רגיש.
ביצועים ומדרגיות
ביצועי אגם הנתונים עלולים להיפגע ככל שנפחי הנתונים גדלים עקב חלוקת נתונים לקויה למחיצות, תקורה של מטה-נתונים ובעיות יצירת אינדקס. יש צורך באסטרטגיות אופטימיזציה נכונות כדי להבטיח שאילתות וניתוחים יעילים.
איזון בין גמישות למבנה
מציאת האיזון הנכון בין מתן אפשרות לאחסון נתונים בצורתם הגולמית לבין כפיית רמה מסוימת של מבנה לניתוח יעיל נותרה אתגר. איזון זה משפיע על שימושיות הנתונים, יכולת הגילוי והזריזות של תובנות מונחות נתונים.
Data Lake לעומת Data Warehouse
בואו נצלול לתוך ההבדלים העיקריים בין בתי אגם נתונים ומחסני נתונים כדי להבין כיצד כל אחד מהם משתלב במערכת האקולוגית של הנתונים.
| לא | נושא | אגם הנתונים | מחסן נתונים |
| 01 | מבנה נתונים וסכימה | אגם נתונים מאמץ גישה של סכימה על קריאה, המאפשרת לבלוע נתונים ולאחסן אותם בפורמט הגולמי שלהם מבלי להגדיר מראש מבנה. | מחסן נתונים משתמש באסטרטגיית סכימה על כתיבה, שבה הנתונים מובנים ומאורגנים בסכימות מוגדרות מראש לפני שהם נבלעים. |
| 02 | מגוון נתונים | אגמי נתונים מספקים מאגר מאוחד לכל סוגי הנתונים, החל מנתונים מובנים מסורתיים ועד לנתונים מודרניים לא מובנים ומובנים למחצה, כגון פוסטים במדיה חברתית, תמונות וקבצי יומן. | מחסני נתונים מצטיינים בטיפול בנתונים מובנים ממערכות טרנזקציות, מה שהופך אותם למתאימים לדיווח תפעולי וניתוח עסקי. |
| 03 | עיבוד נתונים | אגמי נתונים תומכים ביכולות עיבוד מגוונות, כולל עיבוד אצווה, ניתוח בזמן אמת ולמידת מכונה. | רוב מחסני הנתונים ממוטבים עבור שאילתות SQL מהירות ומותאמים למשימות בינה עסקית ודיווח תפעולי. |
| 04 | זריזות וחקירה | עם גמישות הסכימה שלו, אגם נתונים מאפשר למשתמשים לחקור ולנתח נתונים ללא אילוצי סכימה מראש, ומקדם זריזות וניסויים. | מחסני נתונים מציעים פחות זריזות בכל הנוגע לחקר מקורות נתונים חדשים או להסתגלות למבני נתונים מתפתחים. |
| 05 | עלות ומדרגיות | אגמי נתונים ממנפים פתרונות אחסון אובייקטים מדרגיים, המאפשרים לארגונים לטפל בכמויות עצומות של נתונים בצורה חסכונית. | שינוי קנה מידה של מחסן נתונים עשוי להיות יקר ככל שנפחי הנתונים גדלים, ולעתים קרובות דורשים חומרה ומשאבים נוספים. |
כיצד לנצל את זה (מקרי שימוש)
עכשיו שאתה יודע מה זה אגם נתונים, דנו גם היתרונות שלו. באפשרותך לקבל יתרונות שונים בעת שימוש באגם נתונים בפרוייקט או בארגון שלך. בואו נדון בכמה מקרי שימוש כדי ללמוד עוד.
הוכחת מושגים (POC)
אחסון אגם הנתונים מושלם לפרויקטים של הוכחת היתכנות. הוכחת היתכנות (POC) היא תרגיל שבו נעשית עבודה כדי לקבוע אם ניתן להפוך רעיון למציאות.
זה יכול להיות שימושי עבור מקרי שימוש כמו סיווג טקסט, אשר מדעני נתונים או מהנדסי נתונים לא יכולים לעשות עם מסדי נתונים יחסיים (לפחות לא ללא עיבוד מראש של נתונים כדי להתאים לדרישות סכימה). אגם הנתונים יכול לשמש גם כארגז חול לפרויקטים אחרים של ניתוח ביג דאטה.
זה יכול להיות כל דבר, החל מיצירת לוחות מחוונים בקנה מידה גדול ועד עזרה עם אפליקציות IoT, שבדרך כלל זקוקות לנתוני סטרימינג בזמן אמת. לאחר הבנת מטרת הנתונים וערכם, הם יכולים לעבור עיבוד חילוץ, טעינה, המרה (ELT) לאחסון במחסן נתונים.
גיבוי ושחזור נתונים
אגמי נתונים יכולים לשמש כחלופה לאחסון נתונים להתאוששות מאסון, מכיוון שיש להם הרבה מקום והם לא עולים הרבה. מכיוון שהנתונים מאוחסנים בפורמט המקורי שלהם, הם יכולים גם לסייע בביקורות כדי להבטיח את איכות הנתונים.
זה יכול להיות מועיל אם מחסן נתונים צריך את התיעוד הנכון על האופן שבו הוא מעבד נתונים מכיוון שהוא מאפשר לצוותים לבדוק את עבודתם של בעלי נתונים קודמים.
לבסוף, מכיוון שאין צורך להשתמש בנתונים באגם נתונים באופן מיידי, ניתן להשתמש בהם לאחסון נתונים קרים או לא פעילים בעלות נמוכה. נתונים אלה עשויים להיות שימושיים עבור שאלות רגולטוריות או ניתוחים חדשים בעתיד.
לכן, אם נשתמש נכון באגמי נתונים, נוכל לקבל יתרונות רבים. לשם כך, הדבר היחיד שעלינו לעשות הוא לנצל אגם נתונים כראוי.
מסקנה
אגם נתונים מאפשר לעסק שלך לטפל במקרי שימוש חדשים ומתפתחים. כדרך חלופית לניהול נתונים, אגם נתונים מאפשר למשתמשים להשתמש ביותר נתונים ממגוון רחב יותר של מקורות מבלי שיצטרכו לבצע תחילה עיבוד מקדים או המרת נתונים. עם יותר נתונים זמינים, אגמי נתונים מאפשרים למשתמשים לנתח את כל הנתונים שלך בדרכים חדשות, מה שעוזר להם למצוא תובנות ויעילות נוספות.
ארגונים ברחבי העולם משתמשים במערכות ניהול ידע ובפתרונות כמו InsightsHub כדי לנהל נתונים טוב יותר, לקבל תובנות מהר יותר ולהשתמש יותר בנתונים היסטוריים, ובכך לחסוך בעלויות ולהגדיל את החזר ההשקעה.
אגם הנתונים הוא הדרך שלך לארגן את כל סוגי הנתונים השונים ממקומות רבים אחרים. ואם אתה מוכן להתחיל לשחק עם אגם נתונים, אנחנו יכולים לעזור לך להתחיל עם QuestionPro InsightHub.
שאלות נפוצות (FAQ)
אגם נתונים הוא מאגר מרכזי לאחסון נתונים מובנים ולא מובנים מגוונים, תוך שמירה על הפורמט המקורי שלו לניתוח גמיש.
אגם נתונים מיישם פיקוח חזק, תיוג מטה-נתונים ובקרות איכות נתונים כדי למנוע ביצות נתונים, ומבטיח נתונים אמינים ושמישים.
Data Lakehouse משלבת אגמי נתונים ומחסני נתונים, ומציעה שכבות אחסון טרנזקציות למגוון יכולות ניתוח, מדעי נתונים ודיווח.
טכנולוגיות אגם נתונים כוללות כלים כמו פתרונות ענן, Apache Hadoop ו- Apache Spark, החיוניים לבנייה, ניהול וניתוח יעיל של אגם נתונים.
שילוב זרם אגם הנתונים כרוך בשימוש בטכנולוגיות הזרמת נתונים כמו אפאצ'י קפקא כדי לבלוע, לעבד ולנתח נתונים בזמן אמת בתוך אגמי נתונים.
