BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Услуги

  • Переход на отечественные BI и DWH системы
  • Консалтинг
    • Проект внедрения российской BI-платформы
  • План обучения и сертификации
  • Бесплатное обучение
  • Пилотный проект
  • Сопровождение и поддержка
  • Технические задания
  • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
  • Аудит BI приложений и DWH
  • Разработка BI Стратегии
  • Styleguide для BI-системы
  • Выделенная команда
  • Как выбрать подходящую современную BI-систему
  • Настойка и поддержка баз данных

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс Современная архитектура хранилища данных » Что такое «озера данных» и почему они должны быть чистыми?

Что такое «озера данных» и почему они должны быть чистыми?

«Озеро данных» (data lake) — это элемент инфраструктуры Big Data, хранилище большого объема неструктурированных данных, генерированных или собранных одной компанией или госучреждением. Данные в озерах хранятся, как правило, в несистематизированном виде. Проще говоря, это те данные, которые «и выбросить жалко, и надеть некуда».

Компании создают озера данных по нескольким причинам, среди которых: необходимость иметь все материалы на случай проверки, потенциальная ценность данных в будущем, требования закона и другие.

Озера данных могут находиться на серверах самой компании или в облачном хранилище. Доступ к данным имеют, как правило, все сотрудники, а степень защищенности озер низкая. Содержание такого репозитория обходится недорого.

Хранением и администрированием озер данных сегодня занимаются специализированные фирмы: Teradata, Zaloni, HVR, Podium Data, Snowflake и другие. Большинство компаний предоставляют не только мощности для хранения, но и инструменты для структуризации озер и обработки данных.

Согласно прогнозу Markets and Markets, к 2021 году рынок озер данных вырастет до $8,81 млрд с годовым темпом роста 28,3%. Сегодня озера являются необходимой частью любой корпоративной инфраструктуры Big Data.

Главная проблема озер данных, как и природных водоемов, в том, что они могут загрязняться и превращаться в болота. Иными словами, хранилища бывают настолько неструктурированы и завалены неоднородными данными, что разобраться во всем этом и тем более извлечь ценную информацию не представляется возможным.

Руководитель облачной платформы и дата-менеджмента в компании SAP Кен Тсай называет это явление «диссонансом данных».

«При диссонансе данные нельзя привести в упорядоченный и совместимый вид без глубокой проработки всех массивов. В таком хранилище одни виды данных нельзя сопоставить и сгруппировать с другими», — говорит Кен Тсай.

В такой ситуации данные компании могут дублироваться из отдела в отдел или, наоборот, теряться.

Подобные озера необходимо «чистить» и структурировать, чтобы хранилище не превращалось в свалку мертвой информации.

«Диссонанс данных происходит из-за того, что вся информация сбрасывается в озеро без какой-либо предварительной обработки и систематизации. Массивам не присваиваются никакие метаданные (описания времени создания, инициатора, источника и прочая служебная информация – ред.). Не предусматривается гибкое взаимодействие данных из озера с другими хранилищами и архивами. В конце концов компания не получает от такого озера никакой пользы», — говорит представитель SAP.

Кен Тсай дает четыре основных совета для того, чтобы не допустить превращения озера данных в болото.

 

  1. Доверьте работу специалистам

Если ваша компания только собирается завести собственное озеро, доверьте это дело профессионалам. На рынке существует достаточное количество специализированных фирм, которые за небольшую плату займутся структурированием и правильным хранением озер данных. Эффект от этого может окупить все затраты.

 

  1. Определитесь, для чего вам озера данных

Какие специалисты / отделы и как часто будут обращаться за информацией в озеро данных? Как будут использоваться те или иные виды данных? Какого результата вы ждете? Все эти вопросы необходимо решить, прежде чем начать заливать свой информационный водоем и выпускать в него рыбу.

 

  1. Составьте план хранения данных

Важнейшая составляющая «чистого» озера данных – метаданные. Это служебная информация, которая содержит дату и время создания и изменения файлов, имена последних пользователей и другие сведения. Кроме того, метаданные указывают структурную принадлежность данных, их вид и тип. Основываясь на этой информации, любой массив данных можно легко выловить из озера и применить на благо компании. Все это требует четкого плана хранения.

 

  1. Решите, сколько озер вам нужно

Возможно, компании не нужно заводить одно озеро, куда будут сваливаться данные всех отделов и производственных процессов. Нередко организации заводят отдельное озеро для каждого отдела и направления. Это может быть удобно как для самих сотрудников, так и для того, кто будет управлять репозиториями их заниматься их очисткой.

Соблюдая эти простые правила, можно не только сохранить первозданную чистоту озер данных, но и получить от них немалую выгоду в будущем.

 

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Что такое Data Lake
Следующая статья →
Нужно ли нам озеро данных? А что делать с хранилищем данных?
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • "Уральский банк реконструкции и развития" входит в топ-25 крупнейших банков России и список значимых кредитных организаций на рынке платежных услуг по версии ЦБ РФ.

  • Компания ООО "Комус" - один из лидеров российского рынка оптовых продаж офисных товаров и техники. Компания поставляет широкий ассортимент продукции - от канцелярских принадлежностей до компьютерной техники и офисной мебели.

  • «Балтийский лизинг» — первая компания в России, получившая лицензию № 0001 от Министерства экономики РФ на лизинговую деятельность, лицензия зарегистрирована 2 сентября 1996 года. «Балтийский лизинг» работает на российском рынке 33 года: компания представлена 79 филиалами по всей стране, сегодня в штате более 1300 сотрудников. За последние десять лет компания профинансировала имущество для 80 000 клиентов.

  • АО «Новосибирскэнергосбыт» является единственным гарантирующим поставщиком электроэнергии на территории г. Новосибирска и Новосибирской области. Предприятие отвечает за электроснабжение клиентов, закупая электроэнергию на оптовом рынке, регулируя поставку электроэнергии через договорные отношения с сетевыми организациями.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.