Что такое озеро данных?
Озеро данных – это централизованное хранилище, которое позволяет хранить все структурированные и неструктурированные данные в любом масштабе. Вы можете хранить данные как есть, без необходимости их предварительного структурирования, и выполнять различные виды аналитики – от приборных панелей и визуализации до обработки больших данных, аналитики в реальном времени и машинного обучения – для принятия более эффективных решений.
Зачем вам озеро данных?
Организации, которые смогут успешно извлекать для бизнеса ценность из своих данных, превзойдут своих конкурентов. Опрос, проведенный компанией Aberdeen, показал, что естественный рост выручки в организациях, которые внедрили озера данных, составляет на 9 % больше, чем у аналогичных компаний, которые не используют эту технологию. Руководители этих компаний получили возможность использовать новые методы аналитики, такие как машинное обучение на основе новых источников, например файлов журналов, историй посещений, социальных сетей и подключенных к Интернету устройств, которые хранятся в озере данных. В результате они смогли быстрее выявлять и реализовывать возможности для роста бизнеса за счет привлечения и удержания клиентов, повышения производительности, упреждающего обслуживания устройств и принятия обоснованных решений.
Какие элементы необходимы для создания озера данных и аналитического решения?
При создании озер данных и аналитической платформы организациям необходимо учитывать ряд основных возможностей. Некоторые из них перечислены ниже.
Перемещение данных
В озера данных можно импортировать любые объемы данных, которые поступают в реальном времени. Данные собираются из нескольких источников и перемещаются в озеро данных в исходном формате. Таким образом, можно масштабировать данные любого объема, экономя при этом время на определение структур данных, схем и преобразований.
Безопасное хранение и каталогизация данных
В озерах данных можно хранить как реляционные (операционные базы данных и данные из бизнес-приложений), так и нереляционные данные (из мобильных приложений, устройств Интернета вещей и социальных сетей). Кроме того, они дают возможность разобраться в том, какие данные содержатся в озере, благодаря возможностям сбора данных, их каталогизации и индексирования. Наконец, для сохранности информационных активов необходимо организовать защиту данных.
Аналитика
С помощью озер данных различные сотрудники организации, например специалисты по работе с данными, разработчики данных и бизнес-аналитики, могут получить доступ к данным с помощью выбранных ими аналитических инструментов и платформ. Сюда относятся платформы с открытым исходным кодом, такие как Apache Hadoop, Presto и Apache Spark, а также коммерческие предложения от производителей хранилищ данных и систем бизнес-анализа. В озерах данных можно проводить аналитику без необходимости переносить данные в отдельную аналитическую систему.
Подробнее об аналитике данных »
Машинное обучение
Благодаря озерам данных организации могут получать различную информацию, в том числе отчеты по историческим данным, а также осуществлять машинное обучение, в рамках которого создаются модели, способные прогнозировать вероятные результаты и предлагать ряд предписанных действий для достижения оптимального результата.
Чем отличаются хранилище данных и озеро данных?
В зависимости от требований, для типичной организации может потребоваться как хранилище данных, так и озеро данных, поскольку они предназначены для различных целей и задач.
Хранилище данных – это база данных, оптимизированная для анализа реляционных данных, поступающих из транзакционных систем и бизнес-приложений. Структура и схема данных определяются заранее, чтобы оптимизировать их для быстрых запросов SQL, результаты которых обычно используются для оперативной отчетности и анализа. Данные очищаются, обогащаются и преобразуются, чтобы выступать в качестве «единого источника правды», которому пользователи могут доверять.
Подробнее о хранилищах данных »
Озеро данных отличается тем, что в нем хранятся реляционные данные из бизнес-приложений, а также нереляционные данные из мобильных приложений, устройств IoT и социальных сетей. В момент сбора данных структура или схема данных не определяются. Это означает, что вы можете хранить все свои данные без тщательного планирования и необходимости знать, на какие вопросы вам понадобятся ответы в будущем. Различные виды аналитики данных, такие как запросы SQL, аналитика больших данных, полнотекстовый поиск, аналитика в реальном времени и машинное обучение, могут использоваться для получения ценной информации.
По мере того как организации, располагающие хранилищами данных, видят преимущества озер данных, они модернизируют свои хранилища, добавляя в них озера данных и предоставляя разнообразные возможности для выполнения запросов, применения сценариев использования анализа данных и обнаружения новых информационных моделей. Компания Gartner называет эту эволюцию «Решение по управлению данными для аналитики», или DMSA.
Чтобы подробнее сравнить озера данных и хранилища данных, посетите эту страницу.
В чем ценность озер данных?
Благодаря возможности получать больше данных из большего количества источников за меньшее время, а также расширению возможностей пользователей по совместной работе и анализу данных различными способами можно принимать более качественные и быстрые решения. Дополнительные преимущества озер данных приведены ниже.
Улучшенное взаимодействие с клиентом
Озеро данных может объединить данные о клиентах из платформы CRM с аналитикой социальных сетей, маркетинговой платформы, содержащей историю покупок, и инцидентов. Таким образом, компания сможет определить контингент клиентов, приносящих наибольшую прибыль, причины их оттока, а также подобрать акции или вознаграждения, которые повысят лояльность.
Улучшение выбора инноваций для исследования и разработки
Озеро данных помогает научно-исследовательским группам проверять гипотезы, уточнять предположения и оценивать результаты, например выбирать правильные материалы при разработке продукта, что способствует повышению его производительности, проводить геномные исследования, в результате которых можно получить более эффективные лекарства, или понять готовность покупателей платить за различные атрибуты.
Повышение эффективности работы
Интернет вещей (IoT) предоставляет больше возможностей для сбора данных о таких процессах, как производство, причем данные поступают в реальном времени от устройств, подключенных к Интернету. В озере данных удобно хранить и анализировать данные IoT, генерируемые машинами, и находить способы снижения операционных затрат и повышения качества работы.
В чем заключаются недостатки озер данных?
Основная проблема архитектуры озера данных заключается в том, что необработанные данные хранятся без контроля за их содержимым. Чтобы использовать информацию в озере данных, в нем необходимо предусмотреть механизмы каталогизации и защиты данных. Без этих элементов невозможно найти данные или обеспечить их достоверность, что в результате порождает «болото данных». Для удовлетворения потребностей широкой аудитории озера данных должны соответствовать требованиям к управлению, семантической согласованности и контролю доступа.
Как развертывать озера данных в облаке?
Озера данных – идеальная рабочая нагрузка для развертывания в облаке, поскольку оно обеспечивает производительность, масштабируемость, надежность, доступность, разнообразный набор аналитических механизмов и огромную экономию за счет масштаба. По данным исследования ESG, 39 % респондентов рассматривают облако в качестве основного средства развертывания для аналитики, 41 % – для хранилищ данных и 43 % – для Spark. Основные причины, по которым клиенты считают облако преимуществом для озер данных, – это улучшенные меры безопасности, более быстрое развертывание, повышенная доступность, более частые обновления функций и возможностей, повышение эластичности, расширение географического охвата и плата по факту использования.
Как AWS может поддержать ваши требования к озерам данных?
AWS предоставляет набор максимально защищенных, масштабируемых, многофункциональных и при этом экономичных сервисов, которые дают пользователям возможность создавать собственные озера данных в облаке и анализировать любые данные, в том числе поступающие от устройств Интернета вещей, с применением различных аналитических подходов, включая машинное обучение. В результате с озерами данных и аналитикой организации работают на AWS больше, чем где-либо еще. Такие клиенты, как NETFLIX, Zillow, NASDAQ, Yelp, iRobot и FINRA, доверяют AWS выполнение своих критически важных аналитических рабочих нагрузок.
Создайте аккаунт AWS и начните работу с озерами данных уже сегодня.
AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
