Jezioro danych vs data warehouse

Różnice między jeziorem danych a warehouse

Chociaż oba podejścia mają na celu przechowywanie danych do analizy, istnieją między nimi istotne różnice, które wpływają na ich wykorzystanie w różnych kontekstach.

Jezioro danych przechowuje surowe, nieustrukturyzowane dane, które są gotowe do wykorzystania w przyszłości, podczas gdy jeziora danych organizują ustrukturyzowane i przetworzone dane do szybkiej analizy. Jezioro danych jest bardziej elastyczne, podczas gdy data warehouse jest zoptymalizowane pod kątem zapytań i raportów analitycznych.

1. Struktura danych

Jedną z kluczowych różnic między jeziorem danych a magazynem danych jest sposób, w jaki dane są organizowane i przechowywane na nim.

• Jezioro danych przechowuje nieprzetworzone dane, które umożliwiają przechowywanie plików audio, wideo, dokumentów tekstowych, danych w czasie rzeczywistym oraz innych formatów. Taka elastyczność jest odpowiednia dla przedsiębiorstw, które chcą analizować różne typy danych przed zdefiniowaniem ich ostatecznego zastosowania. Jeziora danych, często wbudowane w środowiska cloud computing, są użyteczne dla analityków, naukowców i programistów pracujących z dużymi, heterogenicznymi zbiorami danych. Na przykład, firma może tam scentralizować dane o klientach z różnych źródeł, takich jak sieci społecznościowe, ankiety satysfakcji i historie zakupów.
   
• W data warehouse, dane są wstępnie przetworzone i uporządkowane w ustrukturyzowanym formacie, często w formie tabel. Takie podejście pozwala zoptymalizować analizy, ale ogranicza wykorzystanie danych nieustrukturyzowanych. System ten jest bardziej odpowiedni dla firm, które regularnie sporządzają raporty, np. sklep, który musi uporządkować swoje tygodniowe dane sprzedaży w celu uzyskania statystyk.

2. Wykorzystanie danych

Sposób, w jaki dane są wykorzystywane, różni się również między jeziorem danych a przestrzenią dyskową data warehouse.

• Jezioro danych umożliwia eksplorację danych wykorzystywanych do analiz predykcyjnych, uczenia maszynowego i aplikacji sztucznej inteligencji. Przechowywanie danych w formacie nieprzetworzonym umożliwia analitykom ich przekształcanie i strukturyzowanie zgodnie z potrzebami poszczególnych projektów. Na przykład zespół data scientists pracujący nad modelami predykcyjnymi do wykrywania oszustw może wykorzystać dane z jeziora danych do testowania różnych algorytmów uczenia maszynowego.
   
• Data warehouse jest przeznaczony do precyzyjnych zapytań i raportów. Dane są tam organizowane i gotowe do analizy biznesowej lub raportowania biznesowego, dzięki czemu jest idealny dla firm poszukujących optymalnej wydajności na dobrze zdefiniowanych danych. Zapytania mogą być optymalizowane pod kątem potrzeb strategicznych, takich jak analiza sprzedaży, wydajność operacyjna i zmiany kosztów produkcji.

3. Koszt i przechowywanie

Koszty zarządzania danymi są różne w zależności od struktury danych, ilości danych do przetworzenia oraz stopnia złożoności wymaganych analiz.

• Jeziora danych wykorzystują ekonomiczne rozwiązania do przechowywania, zwłaszcza poprzez cloud computing, w celu przechowywania ogromnych ilości danych. Ta zdolność do zarządzania dużymi ilościami w niskiej cenie jest idealna dla firm, które chcą przechowywać surowe dane bez konieczności natychmiastowego inwestowania w infrastrukturę przetwarzania. Koszty mogą jednak wzrosnąć, jeśli potrzebne będą specjalistyczne narzędzia, zwłaszcza do analizy w czasie rzeczywistym, która może wymagać zaawansowanych usług przetwarzania danych.
   
• Przechowywanie danych jest droższe ze względu na strukturę danych. Koszty początkowe są wysokie, ale zwrot z inwestycji jest często szybszy dzięki ukierunkowanym analizom. Ponadto, ponieważ dane mają strukturę, w dłuższej perspektywie koszty ich przetwarzania są zazwyczaj niższe.

4. Bezpieczeństwo i zarządzanie

Wraz z pojawieniem się przepisów dotyczących prywatności i bezpieczeństwa danych, takich jak RODO (Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych), zarządzanie danymi stało się kluczowym aspektem, który należy wziąć pod uwagę w przypadku pracy z danymi wrażliwymi.

• Elastyczność jeziora danych może być źródłem wyzwań w zakresie bezpieczeństwa i zarządzania, ponieważ dane są organizowane w sposób mniej rygorystyczny. Przechowywanie surowych i nieustrukturyzowanych danych naraża je na podatności, zwłaszcza w przypadku danych wrażliwych. Rygorystyczna kontrola dostępu i polityka zarządzania prawami mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia integralności danych. Firmy muszą inwestować w konkretne narzędzia, aby chronić swoje jeziora przed cyberatakami i przestrzegać standardów zgodności.
   
• Warehouse data warehouse są zarządzane zgodnie z rygorystycznymi zasadami, dzięki czemu zyskujesz wyższy poziom bezpieczeństwa. Użytkownicy mają ograniczony dostęp w zależności od pełnionej przez siebie roli, co zmniejsza ryzyko błędów lub nieautoryzowanego dostępu. Ponadto nowoczesne narzędzia analityczne w chmurze, takie jak narzędzia OVHCloud, zapewniają zaawansowane funkcje zarządzania prawami dostępu, narzędzia do monitorowania i rozwiązania szyfrowania zwiększające bezpieczeństwo.

Przykłady jeziora danych

Oto kilka praktycznych przykładów zastosowania jeziora danych, aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób może być ono użyteczne:

• Analiza logów: firma cloud może przechowywać logi aktywności swoich systemów w jeziorze danych. Logi te, nieuporządkowane i nieuporządkowane, mogą być analizowane w celu wykrywania anomalii, identyfikacji usterek lub optymalizacji wydajności.
   
• Dane w czasie rzeczywistym: platforma e-commerce może przechowywać interakcje użytkowników w czasie rzeczywistym w jeziorze danych, aby analizować ich zachowanie i optymalizować konwersję. Dane mogą być wykorzystane do sformułowania spersonalizowanych rekomendacji produktów w oparciu o ostatnie interakcje użytkownika.
   
• Machine Learning: jezioro danych jest idealne do trenowania modeli machine learning. Przedsiębiorstwa, które wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia innowacji, mogą przechowywać nieustrukturyzowane dane, takie jak obrazy, filmy wideo czy dane tekstowe, aby tworzyć modele predykcyjne i optymalizować decyzje biznesowe.

Przykłady Data Warehouse

Z drugiej strony, oto kilka przypadków, w których data warehouse jest bardziej odpowiedni:

• Raporty finansowe: Firmy, takie jak banki, które muszą dostarczać precyzyjne raporty finansowe w czasie rzeczywistym korzystają z magazynów danych, aby zapewnić integralność i szybkość danych. Systemy te pozwalają na szybkie generowanie bilansów, analiz rentowności i prognoz budżetowych.
   
• Business Intelligence (BI): organizacje, które potrzebują ustrukturyzowanych danych do celów Business Intelligence, takich jak sprzedaż lub wydajność produkcji, wybierają data warehouse. Firma produkcyjna może na przykład wykorzystać go do monitorowania wydajności fabryki i analizowania wydajności linii produkcyjnych.