За последние несколько лет стало очевидным, что тема или технология больших данных набирает обороты. Этот термин означает чрезвычайно большие наборы данных, которые используются для анализа шаблонов, тенденций и связей между точками данных, чтобы можно было выявить такие свойства, как поведение и взаимодействие. Однако если углубиться в тему, можно увидеть еще два разных термина: озера данных и хранилища данных, которые необходимы организациям для хранения больших данных. Суть статьи состоит в том, чтобы различать эти два термина, чтобы нам было легко принимать обоснованные решения о том, как управлять большими данными.

Многие из нас, кто занимается наукой о данных и анализом, наверняка слышали об этих терминах, и большинство дискуссий о решениях для данных ведутся на стороне озер данных. Становится сложно объяснить эти термины тем, кто ничего не слышал о хранилищах данных и озерах данных. Итак, давайте начнем с объяснения этих терминов по отдельности.

Что такое хранилища данных?

Согласно многим источникам, хранилища данных можно считать центральными репозиториями данных, сгенерированных одним или несколькими источниками. Данные могут быть текущими или старыми и могут использоваться для создания отчетов.

Приведенное выше определение описывает назначение хранилищ данных. Чтобы достичь этой цели хранилища данных, нам необходимо знать следующие свойства хранилищ данных.

  • Хранилища данных представляют собой абстрактную картину бизнеса.
  • Данные на складах можно трансформировать и структурировать.
  • Сохраняемые данные в хранилище данных должны иметь некоторую степень удобства использования.
  • Структура хранилища данных обычно соответствует определенной методологии.

Давайте познакомимся с озерами данных.

Что такое озера данных?

Озера данных также являются центральным хранилищем больших данных из многих источников, но в необработанном гранулированном формате. Мы используем его для хранения всех типов данных (неструктурированных, структурированных или полуструктурированных). Мотивом применения озер данных является повышение гибкости доступа к данным для будущего использования. Обычно новые данные связываются озерами данных с идентификаторами и тегами метаданных, чтобы ускорить процесс поиска.

Свойства озер данных следующие:

  • Все данные хранятся непосредственно из исходной системы.
  • Данные, хранящиеся в озерах, находятся в необработанном или почти необработанном виде.
  • Схема применяется, чтобы сделать данные доступными и преобразованными для данных.

По приведенным выше определениям мы можем понять эти термины. Давайте обсудим моменты, которые различают их.

Хранение данных

Как правило, для применения хранилищ данных в любом процессе требуются транзакционные системы, и для описания этих систем в хранилищах данных используются метрики. Данные из таких источников, как веб-серверы, данные датчиков и сетевая активность, игнорируются в случае хранилищ данных. Варианты использования таких данных существуют, но их хранение становится дорогим и сложным.

Такие данные могут храниться в озерах данных. Даже в озерах данных мы можем хранить любые данные и извлекать их при необходимости. В хранилищах данных этот подход называется «схема при чтении» и «схема при записи».

Поддержка данных

С точки зрения бизнеса организации используют лишь небольшой объем данных для получения показателей производительности и отчетов о продажах. Для таких целей требуется хранить данные в подходящем формате. Как правило, хранилища данных являются эффективным способом выполнения этих работ, поскольку они структурированы, просты в использовании и понимании.

Когда речь идет о науке о данных, машинном обучении и глубоком анализе данных, нам необходимо исследовать все виды данных, чтобы возможности данных могли быть реализованы наилучшим образом. В такой ситуации организации применяют озера данных, потому что они могут хранить любые данные. Эти данные можно легко извлечь и преобразовать из озер данных.

Принятие к изменениям

Одна из основных проблем с хранилищем данных заключается в том, что его разработка занимает много времени, а после разработки также требуется время для изменения схем и архитектуры. Как правило, хранилища данных ограничены своей правильной архитектурой. Тем не менее, хорошее хранилище данных может принимать изменения, но прохождение через них нужных данных требует ресурсов разработчиков и занимает некоторое время.

Многие варианты использования данных требуют быстрого завершения и могут быть выполнены с использованием озер данных. Поскольку они могут хранить данные в любой форме и легко доступны для пользователей, это позволяет организациям сократить время на изменение архитектуры. Пользователи могут исследовать данные и, выполнив подходящее преобразование, решить варианты использования за короткое время.

Время отчета

Организациям всегда необходимо получать информацию из данных и составлять на их основе отчеты. Поскольку в озерах данных хранятся все виды данных, пользователи могут получить к ним доступ до преобразования, очистки и структурирования данных. Таким образом, это занимает меньше времени, чем традиционный подход к хранилищу данных.

Этот раздел можно считать результатом всех предыдущих разделов. Поскольку в случае хранилища данных внедрение затруднено, а поддержка всех типов данных не обеспечивается, то, когда дело доходит до создания отчетов из внешних данных, это требует изменений в архитектуре и делает обработку трудоемкой.

Заключительные слова

В этой статье мы обсудили хранилища данных и озера данных. Поскольку оба являются центральным хранилищем данных, непросто понять, что нам следует использовать. Одно из основных различий между ними — размер, поскольку хранилища данных ограничены хранением небольшого количества значений из данных, а с озерами данных таких ограничений нет. Предлагается использовать озера данных, когда данные развертываются в процессах машинного обучения, и связывать их с хранилищем функций, чтобы могла происходить передача только необходимых данных.

В одной из наших статей мы обсуждали хранилище функций UnifyAI, которое помогает хранить только необходимые функции для обработки модели или обработки EDA. Эта флагманская платформа DSW | Data Science Wizards реализует свое хранилище функций с озерами данных, чтобы можно было поддерживать очень быстрый перенос необходимых данных из озер данных, что позволяет нам повторно использовать эти функции, чтобы данные можно было использовать в нескольких процессах.

О ДСВ

Data Science Wizards (DSW) — это стартап в области искусственного интеллекта и науки о данных, который в первую очередь предлагает платформы, решения и услуги для использования данных в качестве стратегии с помощью решений для ИИ и анализа данных, а также консультационных услуг, чтобы помочь предприятиям принимать решения, основанные на данных. .

Флагманская платформа DSW UnifyAI — это комплексная платформа с поддержкой ИИ, позволяющая корпоративным клиентам создавать, развертывать, управлять и публиковать свои модели ИИ. UnifyAI помогает вам создать бизнес-вариант использования, используя возможности ИИ и улучшая результаты аналитики.

Свяжитесь с нами по адресу [email protected] и посетите нас на www.datasciencewizards.ai