Какое решение по хранение и анализу данных лучше всего выбрать
Внимательно изучите возможные стратегии управления данными и то, как они соответствуют различным критериям выбора, таким как стоимость, объем данных, интеграция данных, безопасность и соответствие нормативным требованиям.
Управление данными - это постоянно меняющаяся область, но на протяжении всей истории ее развития несколько стратегий стабильно приводили к впечатляющим результатам. Ниже приведен список ключевых аспектов, обеспечивающих максимально эффективное управление данными:
- Принятие решений на основе проверенной информации;
- Соблюдение нормативных требований;
- Повышение эффективности;
- Качество и безопасность данных;
- Конкурентные преимущества
Поскольку объем данных в организациях неуклонно растет, соответствующие технологии вынуждены постоянно развиваться и адаптироваться, чтобы соответствовать новым требованиям. Традиционно большая часть данных консолидировалась в централизованно управляемой платформе, более известной как data warehouse. Однако за последнее десятилетие появились новые технологии и стратегии работы с данными, направленные на создание более экономически эффективных решений. В качестве альтернативы традиционному хранилищу данных появились две новые парадигмы: озеро данных (data lake) и дом озера данных (data lakehouse).
В этой статье мы расскажем о том, что подразумевает каждая из этих стратегий управления данными, и как эти стратегии соотносятся с различными критериями выбора, такими как стоимость, объем данных, интеграция данных, безопасность и соответствие требованиям, простота в использовании и т.д.
Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Lakehouse
На протяжении многих лет data warehouse играли важнейшую роль в деятельности организаций, ориентированных на работу с данными. Однако по мере роста объемов данных интегрированные хранилища не могли эффективно масштабироваться при условии минимальных затрат. Это привело к появлению data lake, в которых акцент был сделан на масштабируемые объектные хранилища, а не на высокооптимизированные решения. Data lake позволили хранить огромные объемы данных, включая неструктурированные и полуструктурированные данные. Однако эффективность ввода данных и интеграция с традиционными инструментами по-прежнему оставляли желать лучшего …
Для того, чтобы преодолеть разрыв между хранилищами и озерами данных, в 2019 году был введен термин "data lakehouse". Его целью являлось создание единой платформы для структурированных и неструктурированных данных, благоприятствующей сотрудничеству между различными специалистами в области данных. В таблице ниже приведены основные аспекты принятия решений в различных архитектурах управления данными.
|
СРАВНЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ АРХИТЕКТУР УПРАВЛЕНИЯ данными |
|||
|---|---|---|---|
|
Критерий |
Data Warehouse |
Data Lake |
Data Lakehouse |
|
Поддерживаемый тип данных |
Преимущественно структурированные данные |
Различные типы данных (структурированные, полуструктурированные, неструктурированные) |
Различные типы данных (структурированные, полуструктурированные, неструктурированные) |
|
Принудительное применение схемы |
Принудительная схема |
Schema-on-read |
Струтурированная и гибкая |
|
Обработка данных |
Высокопроизводительный SQL |
Гибкость при ad hoc исследованиях |
Высокопроизводительный SQL + высокая эффективность исследований |
|
Интеграция данных |
Структурированные ETL-операции |
Поддержка возможности пакетного ввода данных и ввода данных в режиме реального времени |
Поддержка возможности пакетного ввода данных и ввода данных в режиме реального времени |
|
Хранение данных |
Структурированное, колоночное |
Сырые данные в «родном» формате |
Сырые данные в структурированном формате |
|
Качество данных и data governance |
Жесткое управление данными |
Необходимо аккуратное правление данными |
Жесткое, при этом гибкое управление данными |
|
Способы применения |
Структурированная аналитика, сложнее отчеты |
Исследование данных, машинное обучение, обработка сырых данных |
Сочетание структурированной аналитики и исследования данных |
|
Обработка запросов |
Высокая скорость, низкая задержка |
В зависимости от используемых инструментов и настроек |
Высокая производительность и гибкость |
|
Исторический анализ |
да |
да |
да |
|
Масштабируемость |
Ограниченна для очень больших объемов данных |
Горизонтальное масштабирование |
Масштабирование с учетом роста объема данных |
|
Экономическая эффективность |
Может быть дорогостоящим |
Экономично при условии хранения сырых данных |
Баланс между стоимостью и производительностью |
|
Соблюдение нормативных требований |
Как правило, поддерживается |
Данная опция должна быть дополнительно внедрена в систему |
Поддерживается |
|
Экосистема вендоров |
Сформированная |
Разнообразная и постоянно расширяющаяся |
Развивающаяся и постоянно расширяющаяся |
|
Профили пользователей |
Аналитики данных, BI-специалисты |
Дата-инженеры и ученые по данным, аналитики |
Дата-инженеры и ученые по данным, аналитики |
|
Аналитика в режиме реального времени |
Возможна, но есть определенные ограничения |
Зависит от используемых инструментов |
Поддерживается |
|
Развитие схемы |
Требуется изменение схемы |
Гибкость при изменении схемы |
Поддерживают как изменения схемы, так и ее структуры |
|
Исследование данных |
Ограниченные возможности |
Гибкость при исследованиях |
Поддержка аналитики и исследований |
|
Гибридная архитектура |
Можно интегрировать с data lake |
Можно комбинировать data warehouse |
Сочетает в себе оба элемента |
Data Warehouse
Хранилища данных отлично справляются с обработкой структурированных данных с четко определенной схемой. Благодаря этим ограничениям хранилище данных предлагает высокоэффективные возможности для выполнения запросов. Кроме того, они хорошо интегрируются с инструментами бизнес-аналитики и обеспечивают надежную интегрированную поддержку качества данных и управления. В следующей таблице приведен обзор аспектов хранилища данных и того, как они могут помочь (или помешать) в каждом конкретном случае:
|
ОпИСАНИЕ основных АСПЕКТОВ DATA WAREHOUSE |
||
|---|---|---|
|
Аспект |
Преимущества |
Недостатки |
|
Структурированные данные |
Эффективное хранение и управление |
Ограниченная поддержка неструктурированных данных |
|
Оптимизированные запросы |
Высокопроизводительная обработка запросов |
Дорогостоящий процесс |
|
Согласованность данных |
Усиленная согласованность данных |
Негибкая схема |
Преимущества использования Data Warehouse
Ключевые преимущества:
- Эффективное хранение и управление структурированными данными, возможность проведения сложной аналитики благодаря предопределенным схемам;
- Высокопроизводительная обработка запросов, позволяющая выполнять сложные аналитические задачи и поддерживать высокую скорость обработки запросов по мере увеличения объема данных;
- Приоритет согласованности данных за счет применения структурированных схем и внедрения надежных мер по управлению данными, обеспечивающих целостность и надежность данных.
Недостатки использования Data Warehouse
Основные недостатки использования хранилища данных – это высокая стоимость, жесткая схема и ограниченная поддержка неструктурированных данных. Внедрение и обслуживание хранилища данных может стать дорогостоящим решением, поскольку оно требует значительных первоначальных и текущих эксплуатационных расходов. Зависимость от предопределенной схемы снижает способность данной архитектуры адаптироваться к изменениям в структуре данных или к новым источникам данных. Кроме того, хранилища данных в первую очередь предназначены для структурированных данных, что ограничивает их возможности по эффективной обработке неструктурированных или полуструктурированных данных, а это, в свою очередь, может привести к упущению ценной информации.
Data Lake
Архитектура озера данных возникла в ответ на рост затрат на эксплуатацию хранилища данных. Основной целью данной разработки было снижение стоимости хранения огромных объемов данных. Хотя озера данных и обеспечивают низкую стоимость хранения, они все же лишены некоторых функций, которые разрабатывались в хранилищах данных на протяжении многих лет. Ниже приведены некоторые компромиссы, которые необходимо учитывать при создании озера данных:
|
описание основных аспектов DATA LAKE |
||
|---|---|---|
|
Аспект |
Преимущества |
Недостатки |
|
Масштабируемость |
Высокая масштабируемость, работа с огромными объемами данных |
Проблемы, связанные с качеством данных |
|
Экономическая эффективность |
Оптимально при хранении сырых данных |
Сложности при обработке данных |
|
Хранение сырых и неструктурированных данных |
Работает с разными типами данных |
Потенциальные "силосы" данных |
Преимущества использования Data Lake
Архитектура озера данных обеспечивает организациям, стремящимся использовать свои данные максимально эффективно, ряд очевидных преимуществ:
- Исключительная масштабируемость - позволяют без особого труда обрабатывать огромные объемы данных по мере роста бизнеса;
- Экономическая эффективность – обеспечивает бюджетное решение для хранения необработанных данных в их «родном» формате;
- Превосходно справляются с хранением данных, позволяя организациям без труда получать и управлять различными типами данных, включая неструктурированные и полуструктурированные данные.
Такая универсальность позволяет компаниям использовать всю экосистему данных, способствуя развитию инноваций и принятию решений на основе данных.
Недостатки использования Data Lake
Несмотря на ряд преимуществ, у архитектуры озера данных все же есть определенные слабые места. Так, данная архитектура зачастую усложняет обработку данных, поскольку гибкость, которую она гарантирует, может привести к трудностям в организации данных, обеспечении их надлежащего качества и интеграции. Кроме того, существует риск возникновения потенциальных "силосов" данных внутри озера данных, где данные могут стать фрагментированными, что значительно затруднит получение ценных сведений. Кроме того, возникает проблема обнаружения данных. Таким образом, для того, чтобы максимально использовать все преимущества data lake, организации должны тщательно планировать стратегии управления своими данными.
Data Lakehouse
Данная парадигма призвана сбалансировать преимущества и недостатки хранилища данных и озера данных. Смысл состоит в том, чтобы обеспечить масштабируемость, гибкость и экономические преимущества озера данных и гарантировать при этом производительность, эффективное управление данными и удобство использования хранилища данных.
|
описание основных аспЕктов DATA LAKEHOUSE |
||
|---|---|---|
|
Аспект |
Преимущества |
Недостатки |
|
Гибридная архитектура |
Объединяет возможности хранилища данных и озера данных |
Сложность архитектуры |
|
Гибкость соотношения цены и качества |
Экономичная масштабируемость и высокая производительность |
Потенциальные проблемы с производительностью |
|
Аналитика в режиме реального времени |
Поддерживает возможность аналитики в режиме реального времени |
Меняющийся технологический ландшафт |
Преимущества использования Data Lakehouse
Данная архитектура представляет собой привлекательное решение для организаций, стремящихся раскрыть весь потенциал своих данных. В ней органично сочетаются надежные функции хранилища данных и гибкость озера данных, что позволяет создать комплексную экосистему управления данными. Одно из его преимуществ - гибкость в соотношении цены и производительности, позволяющая предприятиям эффективно балансировать потребности в хранении и обработке данных, оптимизируя как экономическую эффективность, так и производительность.
Кроме того, data lakehouse предоставляет организациям возможности аналитики в режиме реального времени, позволяя им принимать решения на основе данных и оперативно реагировать на меняющиеся тенденции. Такое функциональное сочетание делает data lakehouse универсальным и мощным инструментом для решения современных задач по управлению данными и аналитике.
Недостатки использования Data Lakehouse
У data lakehouse есть определенные ограничения. Одним из них является сложность архитектуры ввиду интеграции разнообразных функций. Их сочетание может привести к потенциальным проблемам с производительностью, поэтому организациям необходимо тщательно оптимизировать процесс обработки данных.
Кроме того, для получения всех преимуществ от использования data lakehouse необходимо всегда быть в курсе последних событий и передовых технологий. Несмотря на все эти ограничения, data lakehouse предоставляет комплексные решения для обработки данных, что очень удобно для организаций, стремящихся использовать весь потенциал своих информационных активов.
Будущее хранения данных
В будущем управление и хранение данных ожидают кардинальные изменения, обусловленные различными тенденциями. Одной из главных тенденций является обеспечение совместимости существующих архитектур данных. Организации осознают необходимость интеграции этих технологий для эффективного использования всего спектра своих информационных активов. Кроме того, управление данными и их высокое качество становятся первостепенными задачами, что обусловлено экспоненциальным ростом объемов данных и повышением важности соблюдения нормативных требований и точности данных.
В целом, будущее управления и хранения данных будет связано с достижением гармоничного взаимодействия между различными архитектурами данных, подкрепленного надежными методами управления данными для обеспечения надежности и целостности информационных активов в постоянно развивающейся цифровой экосистеме.
Развивающиеся технологии
Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта будут играть ключевую роль в автоматизации обработки и анализа данных, позволяя организациям извлекать максимальную пользу из имеющихся информационных ресурсов. Кроме того, развитие Интернета вещей (IoT) потребует возможности управления данными в режиме реального времени, что приведет к повсеместному внедрению облачных решений и распределенных архитектур данных. Надежные системы управления данными станут обязательным условием, обеспечивающим соблюдение организациями меняющихся нормативных требований и защиту конфиденциальных данных.
Сотрудничество между отделами и культура управления данными будут иметь решающее значение, а демократизация данных позволит более широкому кругу сотрудников использовать данные для принятия обоснованных решений. Способность быстро адаптироваться к появляющимся технологиям и тенденциям управления данными станет краеугольным камнем успеха в будущем, основанном на данных.
Гибридные решения
Гибридные решения в архитектуре управления данными позволяют преодолеть ограничения различных типов хранилищ данных. Подобные решения становятся все более и более популярными и приводят к появлению совершенно новых конструкций. Модель, иллюстрирующая эту концепцию, предполагает не просто разделение вычислений и хранения, как это часто бывает в озерах данных, но также и отдельную платформу хранения, интегрированную отдельно от вычислительного слоя. Наиболее наглядно это проявилось в появлении открытых форматов таблиц, таких как Iceberg, Hudi или Delta Lake.
Заключение
Выбор между data warehouse, data lake или data lakehouse предполагает ряд компромиссов. Data warehouse отлично подходит для структурированной аналитики, но совершенно не подходит для использования различных типов данных. Data lake обеспечивает могофункциональность, но при этом требует тщательного управления данными. Сравнительно новая концепция data lakehouse стремится сбалансировать все эти компромиссы, сочетая в себе функции обеих систем и предлагая единую платформу; однако данная парадигма не является панацеей. Организации должны взвесить все за и против каждой архитектуры и адаптировать свои стратегии управления данными, учитывая такие факторы, как разнообразие типов данных, масштабируемость, стоимость и меняющийся технологический ландшафт. Кроме того, ключевым моментом является осознание важности постоянной адаптации к постоянно меняющимся тенденциям в динамичном мире управления данными.
