Een data lake heeft overal veel aandacht gekregen in een modern opslagsysteem. Verder, nee, het is niet hetzelfde als datawarehouses. Veel mensen moeten misschien meer vertrouwd raken met de term data lakes en vragen zich misschien af wat het zijn. Maar mensen die zich bezighouden met datapraktijken moeten dit woord eerder hebben gehoord.
Het bedrijf gebruikt een nieuwe tool om grote hoeveelheden gegevens te genereren en te verwerken voor bewerkingen en machine-learningprojecten. Het wordt gebruikt om een oneindige hoeveelheid gegevens te beheren en te organiseren.
Deze blog bespreekt data lakes, hun voordelen en hoe je er voordeel uit kunt halen. Laten we beginnen.
Wat is een Data Lake?
Een data lake is een centrale, schaalbare opslagplaats die ruwe, ongeraffineerde big data uit veel verschillende bronnen en systemen in hun oorspronkelijke formaat bewaart.
Om te begrijpen wat data lakes zijn, kun je het zien als een meer waar het water bestaat uit ruwe data die binnenstroomt vanuit verschillende bronnen en wordt gebruikt voor verschillende interne en klantgerichte doeleinden. Het is veel groter dan een datawarehouse, zoals een huis-tank die schoon water opslaat, maar alleen voor één huis en niets anders.
Data lakes gebruiken het load-first, use-later idee, wat betekent dat de gegevens in de opslagplaats niet onmiddellijk gebruikt hoeven te worden. Het kan worden weggegooid of hergebruikt als er zakelijke behoeften ontstaan.
Voordelen van het Data Lake
Data lakes worden meestal gemaakt met goedkope hardware, dus ze zijn een uitstekende manier om terabytes of grotere hoeveelheden gegevens op te slaan. Data lakes bieden ook end-to-end services die het uitvoeren van datapijplijnen, streaming analytics en machine learning workloads eenvoudiger en goedkoper maken op elke cloud door tijd, arbeid en kosten te verminderen.
Data lakes bieden datawetenschappers een schat aan ruwe gegevens om te onderzoeken, te experimenteren en geavanceerde modellen te ontwikkelen, wat innovatie en ontdekking stimuleert. Hier zijn de belangrijkste voordelen van data lakes en hoe we er ons voordeel mee kunnen doen.
Verwijdert datasilo’s
Lange tijd hebben de meeste organisaties hun gegevens op veel verschillende plaatsen en op veel verschillende manieren bewaard zonder een gecentraliseerd toegangsbeheersysteem. Het maakte het moeilijk om bij de gegevens te komen en ze tot in detail te analyseren.
Data lakes hebben dit proces veranderd en datasilo’s overbodig gemaakt. Een gecentraliseerd data lake elimineert datasilo’s door data te combineren en te catalogiseren en één locatie te bieden voor alle databronnen. Het maakt het makkelijker om naar enorme hoeveelheden gegevens te kijken en uit te zoeken wat ze betekenen.
Flexibiliteit in schemaontwerp
Met data lakes zijn er geen vooraf gedefinieerde schema’s meer nodig. Data lakes gebruiken de eenvoud van Hadoop om hordes gegevens op te slaan in schema-loze schrijf- en schema-gebaseerde leesmodi, wat helpt bij de gegevensconsumptie.
Het feit dat er geen behoefte is aan vooraf gedefinieerde schema’s die uw organisatie kunnen helpen het maximale uit haar gegevens te halen, de beveiliging te verbeteren en de aansprakelijkheid voor gegevens te beperken. Data lakes doen dit door je organisatie een cloudgebaseerde intelligentiefunctie te geven die je een goedkope, schaalbare en veilige manier biedt om gegevens in veel verschillende formaten op te slaan en te analyseren.
Het beste voor moderne gebruikssituaties
Oude datawarehouse-oplossingen zijn duur, propriëtair en incompatibel met de meeste moderne use cases. Data lakes zijn gemaakt om dit probleem op te lossen en ervoor te zorgen dat ze permanent kunnen worden aangepast aan de veranderende behoeften van de meeste bedrijven.
De meeste bedrijven willen machine learning en geavanceerde analyses gebruiken op ongestructureerde gegevens. Data lakes bieden schaalbaarheid op exabyte-schaal. In tegenstelling tot data warehouses, die gegevens opslaan in bestanden en mappen, hebben data lakes het extra voordeel dat ze gegevens bewaren op platte architecturen en objectopslag.
Gegevens kunnen in elk formaat worden bewaard
Een van de belangrijkste voordelen van data lakes is dat ze de noodzaak voor datamodellering tijdens data ingestion wegnemen. Je kunt gegevens in een data lake opslaan in elk formaat, zoals RDBMS, NoSQL Databases, bestandssystemen, enz. Gegevens kunnen ook worden geüpload in hun oorspronkelijke formaat, zoals log, CSV, enz. zonder enige transformatie.
Een ander voordeel is dat de gegevens niet besmet zijn. Hiermee kan het bedrijf nieuwe inzichten krijgen uit dezelfde historische gegevens. Omdat gegevens in hun ruwe vorm worden opgeslagen, raken ze niet in de war.
De uitdagingen van het Data Lake
Hoewel data lakes inzichten kunnen opleveren, brengen ze ook uitdagingen met zich mee. Onopgeloste problemen kunnen voorkomen dat de voordelen ervan worden gerealiseerd en een “gegevensmoeras” creëren. Laten we eens kijken naar de grootste uitdagingen voor organisaties op het gebied van data lake.
Kwaliteit en betrouwbaarheid van gegevens
De ongestructureerde aard van een data lake-architectuur brengt uitdagingen met zich mee bij het handhaven van de datakwaliteit en -betrouwbaarheid, wat kan leiden tot een “datamoeras”. Het garanderen van accurate en betrouwbare gegevens in gestructureerde en ongestructureerde formats is essentieel voor effectieve analyses.
Bestuur en zichtbaarheid
Data lakes kunnen lijden onder een gebrek aan zichtbaarheid en goede bestuursmechanismen, waardoor het moeilijk is om data assets te beheren, te volgen en te beveiligen. Het implementeren van robuust gegevensbeheer en gegevenscatalogi is cruciaal voor het behouden van overzicht.
Complexiteit van beveiliging
Het beveiligen van gegevens die zijn opgeslagen in data lake-platforms, vooral wanneer deze worden ingezet op cloud data lakes, brengt uitdagingen met zich mee op het gebied van toegangscontrole, versleuteling en naleving van regelgeving. Datalekken en zorgen over gegevensprivacy moeten worden aangepakt om te voorkomen dat gevoelige informatie in gevaar komt.
Prestaties en schaalbaarheid
De prestaties van het Data Lake kunnen afnemen naarmate de datavolumes groeien door slechte datapartitionering, metadata-overhead en indexeringsproblemen. De juiste optimalisatiestrategieën zijn nodig voor efficiënte query’s en analyses.
Evenwicht tussen flexibiliteit en structuur
Het blijft een uitdaging om de juiste balans te vinden tussen het toestaan dat gegevens in hun ruwe vorm worden opgeslagen en het opleggen van een bepaalde mate van structuur voor effectieve analyse. Deze balans beïnvloedt de bruikbaarheid van gegevens, de vindbaarheid en de flexibiliteit van datagestuurde inzichten.
Data Lake vs. Data Warehouse
Laten we eens duiken in de belangrijkste verschillen tussen data lakehouses en data warehouses om te begrijpen hoe ze in het data-ecosysteem passen.
| Geen | Onderwerp | Datameer | Gegevensmagazijn |
| 01 | Datastructuur en -schema | Een data lake omarmt een schema-on-read aanpak, waardoor gegevens kunnen worden opgenomen en opgeslagen in hun ruwe formaat zonder vooraf een structuur te definiëren. | Een datawarehouse gebruikt een schema-on-write strategie, waarbij gegevens worden gestructureerd en georganiseerd in vooraf gedefinieerde schema’s voordat ze worden opgenomen. |
| 02 | Gegevensvariëteit | Data lakes bieden een uniforme opslagplaats voor alle soorten gegevens, variërend van traditionele gestructureerde gegevens tot moderne ongestructureerde en semigestructureerde gegevens, zoals berichten in sociale media, afbeeldingen en logbestanden. | Datawarehouses blinken uit in het verwerken van gestructureerde gegevens uit transactiesystemen, waardoor ze geschikt zijn voor operationele rapportage en bedrijfsanalyse. |
| 03 | Gegevensverwerking | Data lakes ondersteunen verschillende verwerkingsmogelijkheden, waaronder batchverwerking, real-time analyses en machine learning. | De meeste datawarehouses zijn geoptimaliseerd voor snelle SQL-queries en zijn op maat gemaakt voor business intelligence en operationele rapportagetaken. |
| 04 | Wendbaarheid en verkenning | Dankzij de flexibele schema’s stelt een data lake gebruikers in staat om gegevens te verkennen en te analyseren zonder vooraf schemabeperkingen op te leggen, wat de flexibiliteit en het experimenteren bevordert. | Datawarehouses bieden minder flexibiliteit als het gaat om het verkennen van nieuwe gegevensbronnen of het aanpassen aan veranderende gegevensstructuren. |
| 05 | Kosten en schaalbaarheid | Data lakes maken gebruik van schaalbare oplossingen voor objectopslag, waardoor organisaties grote hoeveelheden gegevens kosteneffectief kunnen verwerken. | Het schalen van een datawarehouse kan duur worden naarmate de datavolumes toenemen, waardoor vaak extra hardware en resources nodig zijn. |
Hoe er voordeel uit te halen (use cases)
Nu je weet wat een data lake is, hebben we ook de voordelen besproken. Er zijn verschillende voordelen verbonden aan het gebruik van een data lake in je project of organisatie. Laten we enkele use cases bespreken voor meer informatie.
Proof of concepts (POC’s)
Data lake storage is perfect voor proof-of-concept projecten. Een proof of concept (POC) is een oefening waarbij wordt nagegaan of een idee werkelijkheid kan worden.
Het kan nuttig zijn voor gebruikssituaties zoals tekstclassificatie, die gegevenswetenschappers of gegevensingenieurs niet kunnen doen met relationele databases (tenminste niet zonder gegevens vooraf te bewerken om te voldoen aan schemavereisten). Het data lake kan ook dienen als zandbak voor andere big data analytics-projecten.
Dit kan van alles zijn, van het maken van grootschalige dashboards tot het helpen met IoT-apps, die meestal realtime streaming gegevens nodig hebben. Nadat het doel en de waarde van de gegevens zijn achterhaald, kunnen ze worden verwerkt met Extract, Load, Transform (ELT) om te worden opgeslagen in een datawarehouse.
Back-up en herstel van gegevens
Data lakes kunnen worden gebruikt als een alternatief voor gegevensopslag voor disaster recovery omdat ze veel ruimte hebben en niet veel kosten. Omdat gegevens in hun native formaat worden opgeslagen, kan het ook helpen bij audits om de kwaliteit van gegevens te garanderen.
Het kan nuttig zijn als een datawarehouse de juiste documentatie moet hebben over hoe het gegevens verwerkt, omdat het teams het werk van eerdere data-eigenaren laat controleren.
Tot slot, omdat gegevens in een data lake niet onmiddellijk gebruikt hoeven te worden, kan het gebruikt worden om koude of inactieve gegevens tegen lage kosten op te slaan. Deze gegevens kunnen nuttig zijn voor regelgevende onderzoeken of nieuwe analyses in de toekomst.
Dus als we data lakes op de juiste manier gebruiken, kunnen we veel voordelen behalen. Hiervoor hoeven we alleen maar een data lake op de juiste manier te gebruiken.
Conclusie
Met een data lake kan uw bedrijf nieuwe en opkomende use cases verwerken. Als een alternatieve manier om gegevens te beheren, stelt een data lake gebruikers in staat om meer gegevens uit een breder scala aan bronnen te gebruiken zonder dat ze eerst gegevens moeten voorbewerken of transformeren. Met meer beschikbare gegevens stellen data lakes gebruikers in staat om al uw gegevens op nieuwe manieren te analyseren, waardoor ze meer inzichten en efficiëntie kunnen vinden.
Organisaties over de hele wereld gebruiken kennismanagementsystemen en -oplossingen zoals InsightsHub om gegevens beter te beheren, sneller inzichten te krijgen en historische gegevens meer te gebruiken, waardoor kosten worden bespaard en de ROI wordt verhoogd.
Het data lake is jouw manier om alle verschillende soorten gegevens van vele andere plaatsen te organiseren. En als je klaar bent om met een data lake te gaan spelen, kunnen we je helpen om aan de slag te gaan met QuestionPro InsightHub.
Veel gestelde vragen (FAQ)
Een data lake is een gecentraliseerde opslagplaats voor diverse gestructureerde en ongestructureerde gegevens, waarbij het oorspronkelijke formaat behouden blijft voor flexibele analyse.
Een data lake implementeert robuuste governance, metadata tagging en datakwaliteitscontroles om datamoerassen te voorkomen en betrouwbare en bruikbare data te garanderen.
Data Lakehouse combineert data lakes en data warehouses en biedt transactionele opslaglagen voor diverse analyses, data science en rapportagemogelijkheden.
Data lake-technologieën omvatten tools zoals cloudoplossingen, Apache Hadoop en Apache Spark, die essentieel zijn voor het effectief bouwen, beheren en analyseren van een data lake.
Data lake stream-integratie omvat het gebruik van datastreamingtechnologieën zoals Apache Kafka om real-time data op te nemen, te verwerken en te analyseren binnen data lakes.
