دریاچه داده در مقابل انبار داده: راه حل های مدیریت داده نهایی

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
در عصر تصمیم گیری مبتنی بر داده، انتخاب راه حل مناسب برای ذخیره سازی داده ها برای کسب و کارها بسیار حیاتی است. اگرچه ممکن است دو گزینه برجسته، Data Lakes و Data warehouse شبیه هم به نظر برسند، اما رویکردهای متمایزی برای مدیریت داده ارائه می دهند. با این حال، مانند هر انتخاب مهم، مانند دریاچه داده در مقابل انبار داده، ملاحظات دقیقی را شامل می شود.

همانطور که گفتم، دریاچه داده یک مخزن ذخیره سازی است که تمام داده های یک سازمان را، چه ساختار یافته یا بدون ساختار، در خود نگه می دارد. از سوی دیگر، یک انبار داده فقط حاوی داده های تاریخی ساختار یافته است که برای اهداف خاص پردازش شده اند. بنابراین، بسته به نیازها – درک چنین تکنیک های ذخیره سازی برای ایجاد یک خط لوله ذخیره سازی داده قوی برای مشاغل بسیار مهم است.

بنابراین، این وبلاگ این دو گزینه را با هم مقایسه می کند و به شما کمک می کند تا بهترین راه حل مدیریت داده های نسل بعدی را انتخاب کنید. (اگر می خواهید در وقت خود صرفه جویی کنید و برای کاوش بیشتر یک تماس مشاوره رزرو کنید، اینجا هستیم)

دریاچه داده چیست؟

همانطور که قبلاً می دانید، دریاچه داده یک مخزن متمرکز است که به کسب و کارها اجازه می دهد تمام داده های ساختاریافته و بدون ساختار را در هر مقیاسی ذخیره کنند. به همین ترتیب، شرکت‌ها می‌توانند داده‌های خود را همانطور که هستند، بدون نیاز به ساختار اولیه ذخیره کنند. علاوه بر این، آن‌ها می‌توانند انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل‌ها را از داشبورد و تصویرسازی گرفته تا پردازش کلان داده را اجرا کنند.

علاوه بر این، از تجزیه و تحلیل بلادرنگ و یادگیری ماشینی استفاده می کند تا رهبران تجاری مانند شما را راهنمایی کند تا تصمیمات بهتری بگیرند.

ویژگی های دریاچه های دادهاکنون، در اینجا برخی از ویژگی های کلیدی دریاچه های داده آورده شده است:

طرحواره روی خواندن

برای شروع، زمانی که داده ها خوانده می شوند یا تجزیه و تحلیل می شوند، یک طرحواره اعمال می شود که انعطاف پذیری در نحوه استفاده از داده ها ارائه می دهد.

بر این اساس، دریاچه‌های داده از رویکرد طرحواره در خواندن استفاده می‌کنند، به این معنی که داده‌ها به شکل خام و بدون طرح‌واره از پیش تعریف‌شده ذخیره می‌شوند. بعلاوه، این رویکرد امکان ذخیره انواع داده های مختلف و توانایی رسیدگی به نیازهای در حال تحول داده را فراهم می کند.

ذخیره سازی داده ها

یکی از مزایای اصلی دریاچه داده، توانایی آن در ذخیره انواع مختلف داده است:

داده های خام: داده ها در قالب اصلی خود بدون هیچ تغییری وارد می شوند.داده های بدون ساختار: شامل فایل های متنی، تصاویر، ویدئوها و سایر محتوای چند رسانه ای است.داده های نیمه ساختاریافته: علاوه بر این، شامل فایل های JSON، XML و CSV نیز می شود که دارای برخی ویژگی های سازمانی هستند.داده های ساختاریافته: همچنین فرمت های داده های سنتی مانند جداول و پایگاه های داده با طرحواره تعریف شده نیز می توانند ذخیره شوند.در نتیجه، این تطبیق پذیری، دریاچه های داده را برای طیف وسیعی از نیازهای ذخیره سازی داده مناسب می کند.

مقیاس پذیری و انعطاف پذیری

این به گونه ای طراحی شده است که به صورت افقی، پتابایت داده را بدون تغییرات قابل توجهی در زیرساخت در خود جای دهد. علاوه بر این، این امر از طریق چارچوب‌های ذخیره‌سازی و پردازش توزیع شده به دست می‌آید که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد قابلیت‌های ذخیره‌سازی داده‌های خود را به طور یکپارچه گسترش دهند. علاوه بر این، انعطاف پذیری دریاچه های داده به آنها اجازه می دهد تا از طیف گسترده ای از چارچوب های کاربردی وب پشتیبانی کنند، مانند:

هادوپجانگولاراولSpringBoot

*موارد استفاده از دریاچه های داده *اکنون، مطابق با بحث ما بین دریاچه داده در مقابل انبار داده – لازم است موارد استفاده خاص آنها را درک کنیم تا بتوان آنها را به طور کارآمد استفاده کرد.

به همین ترتیب، در این بخش خواهیم دید که دریاچه های داده چگونه مزایای خود را به نمایش می گذارند:

*تجزیه و تحلیل داده های بزرگ *

یک مورد استفاده اولیه برای دریاچه های داده، زیرا زیرساخت های لازم برای ذخیره و مدیریت داده های متنوع را فراهم می کنند. پس از آن، این قابلیت برای کسب و کارها برای به دست آوردن بینش از داده های خود برای هدایت تصمیمات استراتژیک بسیار مهم است.

با این گفته، در اینجا چند روش خاص برای استفاده از دریاچه های داده برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ آورده شده است:

مدیریت حجم زیاد داده: دریاچه‌های داده برای مدیریت پتابایت داده طراحی شده‌اند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهند داده‌ها را از منابع متعدد جذب و ذخیره کنند. در نتیجه، تضمین می‌کند که کسب‌وکارها می‌توانند مجموعه داده‌های جامعی را حفظ کنند که همه جنبه‌های عملیات آنها را منعکس می‌کند.

جذب و ادغام داده ها: این برنامه از جذب و ادغام داده ها از منابع متعدد، هم به صورت دسته ای و هم در زمان واقعی پشتیبانی می کند. علاوه بر این، این قابلیت به کسب و کارها اجازه می دهد تا داده ها را در یک مخزن واحد ادغام کنند و انجام تجزیه و تحلیل های جامع را آسان تر می کند.

کاوش داده های پیشرفته: رویکرد طرحواره روی خواندن که توسط داده‌ها استفاده می‌شود، به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را بدون محدودیت‌های طرح‌واره‌های از پیش تعریف‌شده بررسی کنند. همچنین، پرس و جو و کاوش داده ها را فعال می کند و به کسب و کارها امکان می دهد الگوها، همبستگی ها و بینش های جدید را کشف کنند.

تجزیه و تحلیل زمان واقعی: علاوه بر این، می‌تواند داده‌های جریانی را در زمان واقعی پردازش و تجزیه و تحلیل کند، و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا بینش‌های فوری به دست آورند و تصمیم‌های به موقع بگیرند. همچنین، در سناریوهایی که واکنش سریع بسیار مهم است، مانند تشخیص تقلب، نظارت بر شبکه و قیمت گذاری پویا، ارزشمند است.به طور کلی، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ یک راه حل بسیار قدرتمند و سازگار ارائه می دهد. این به عنوان یک مرکز ذخیره سازی عظیم عمل می کند و به کسب و کارها برای حفظ، مدیریت و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از اطلاعات قدرت می دهد.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

دریاچه های داده با مدیریت و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده های متنوع برای بینش های پیشرفته، از یادگیری ماشینی و ابتکارات هوش مصنوعی پشتیبانی می کنند. در اصل، در اینجا آمده است که چگونه دریاچه های داده، برنامه های کاربردی ML و AI را تسهیل می کنند:

مخزن داده متمرکز: این یک مخزن متمرکز ارائه می دهد که در آن مشاغل می توانند مجموعه داده های خام و متنوع را ذخیره کنند. در نتیجه، این تمرکز یک ویژگی کلیدی است، زیرا به دانشمندان داده اجازه می دهد تا به مجموعه داده های جامع دسترسی داشته باشند و آنها را به سیستم های هوش مصنوعی تغذیه کنند. پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی ها قبل از آموزش مدل های ML، داده ها اغلب به پیش پردازش و مهندسی ویژگی نیاز دارند. به همین ترتیب، دریاچه‌های داده با ذخیره‌سازی داده‌ها به شکل خام این امکان را فراهم می‌کنند و به دانشمندان داده اجازه می‌دهند تا تغییرات لازم را انجام دهند. علاوه بر این، ابزارها و چارچوب های ادغام شده با دریاچه های داده، مانند Apache Spark یا Databricks، این فرآیندها را به طور موثر تسهیل می کنند.آموزش و آزمایش مدل با دسترسی به مجموعه داده های بزرگ و متنوع، دریاچه های داده از آموزش و آزمایش مدل گسترده پشتیبانی می کنند. دانشمندان داده می توانند با استفاده از داده های جامع ذخیره شده در دریاچه، الگوریتم های مختلف را آزمایش کنند، فراپارامترها را تنظیم کنند و مدل ها را اعتبار سنجی کنند. علاوه بر این، این فرآیند تکراری به توسعه مدل‌های ML دقیق‌تر و قوی‌تر کمک می‌کند.

مدل‌ها و تحلیل‌های هوش مصنوعی پیشرفته: دریاچه های داده از تکنیک ها و مدل های پیشرفته تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی، از جمله یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی رایانه پشتیبانی می کنند. با ذخیره طیف گسترده ای از انواع داده، امکان توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی پیچیده مانند – تشخیص تصویر، تجزیه و تحلیل احساسات، و عوامل مکالمه را فراهم می کند.علاوه بر این، به مشاغلی که هدفشان استفاده از چنین مدل‌های تحلیلی قوی هوش مصنوعی است توصیه می‌شود – راهنمای ما را در مورد نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی برای مشاغل بررسی کنند.

اکتشاف و کشف داده در دریاچه های داده

اکتشاف و کشف داده‌ها دو جزء حیاتی تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند که به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند الگوها و روندهای پنهان از مجموعه داده‌ها را کشف کنند. به همین ترتیب، دریاچه‌های داده به دلیل انعطاف‌پذیری و توانایی آن‌ها در مدیریت انواع داده‌های مختلف، برای این فعالیت‌ها مناسب هستند.

از این رو، در اینجا آمده است که چگونه دریاچه های داده اکتشاف و کشف داده ها را تسهیل می کنند:

دریاچه های داده پرس و جوی موقت، پرس و جوی موقت را فعال می کنند و به کاربران این امکان را می دهند که پرس و جوها را روی مجموعه داده های بزرگ بدون نیاز به مدل های داده از پیش تعریف شده اجرا کنند. علاوه بر این، برای تجزیه و تحلیل اکتشافی ضروری است، به کاربران اجازه می دهد سوالات خاص بپرسند، فرضیه ها را آزمایش کنند و داده ها را کشف کنند.ادغام با ابزارهای اکتشاف داده: با ابزارهای مختلف کاوش و تجسم داده مانند Apache Zeppelin، Jupyter Notebooks و Tableau یکپارچه می شود. علاوه بر این، این ابزارها محیط های تعاملی را برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها فراهم می کنند و کاوش مجموعه داده ها را برای تحلیلگران آسان تر می کند.*مدیریت فراداده و فهرست نویسی داده ها: * کاوش موثر داده اغلب مستلزم درک بافت و ساختار داده ها است. دریاچه‌های داده می‌توانند با ابزارهای مدیریت فراداده و فهرست‌نویسی که اطلاعاتی در مورد منشاء، ساختار و کیفیت داده‌ها ارائه می‌دهند، ادغام شوند. به طور خلاصه، یک پلت فرم قوی برای کاوش داده ها با مدیریت انعطاف پذیر و ادغام با ابزارهای تحلیلی پیشرفته فراهم می کند. چنین توانایی هایی آن را به منبعی ارزشمند برای کشف بینش و هدایت تصمیم گیری آگاهانه در صنایع مختلف تبدیل می کند.

حال، در ادامه بحث ما، بیایید ببینیم که چگونه یک انبار داده با دریاچه های داده برابری می کند.

انبار داده چیست؟

انبارهای داده به نیروگاه هایی برای داده های ساختاریافته تبدیل می شوند و به طور فعال مقادیر زیادی را مدیریت و ذخیره می کنند تا پرس و جو و تجزیه و تحلیل کارآمد را تامین کنند. آنها به عنوان یک مرکز مرکزی عمل می کنند و داده ها را از منابع مختلف یکپارچه می کنند. پس از آن، این داده‌ها تحت یک فرآیند تبدیل دقیق قرار می‌گیرند، یکپارچه‌سازی، تمیز کردن و سازماندهی همه آن‌ها قبل از ذخیره‌سازی. همچنین، این آماده سازی دقیق تضمین می کند که داده ها برای پشتیبانی از ابتکارات هوش تجاری (BI) آماده تجزیه و تحلیل هستند.

ویژگی های انبار داده هابر این اساس، در اینجا برخی از ویژگی های کلیدی انبارهای داده آورده شده است:

طرحواره روی نوشتن

برخلاف دریاچه های داده، از یک رویکرد طرحواره روی نوشتار استفاده می کند، به این معنی که داده ها باید قبل از بارگیری در انبار تبدیل و ساختار داده شوند. متعاقباً، شامل تعریف طرحواره از قبل و سازماندهی داده ها برای تناسب با این طرح واره می شود. در نتیجه، این روش تضمین می‌کند که داده‌ها تمیز، سازگار و بهینه شده برای پرس‌وجو هستند. به علاوه، طرح واره از پیش تعریف شده امکان بازیابی و تجزیه و تحلیل داده ها کارآمد و قابل اعتماد را فراهم می کند.

ذخیره سازی داده های ساخت یافته به شیوه ای سازمان یافته

این داده ها را به شیوه ای بسیار ساختاریافته و سازماندهی شده، معمولاً با استفاده از مدل پایگاه داده رابطه ای ذخیره می کند. به همین ترتیب، داده ها در جداول، ستون ها و ردیف ها مرتب می شوند و روابط بین جداول به صراحت تعریف می شود. در نتیجه، این قالب ساختار یافته انجام پرس و جوها و تحلیل های پیچیده را آسان می کند.

بهینه سازی برای عملکرد پرس و جو

انبارهای داده برای عملیات خواندنی بهینه شده اند و به گونه ای طراحی شده اند که پرس و جوهای پیچیده را به طور موثر مدیریت کنند. آنها از تکنیک های مختلفی برای بهبود عملکرد پرس و جو استفاده می کنند، مانند نمایه سازی، پارتیشن بندی و نماهای واقعی. بر این اساس، این بهینه‌سازی‌ها بازیابی سریع داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کنند و از بارهای کاری تحلیلی با کارایی بالا پشتیبانی می‌کنند و انبارهای داده را برای کاربردهای هوش تجاری ایده‌آل می‌سازند.

موارد استفاده از انبارهای دادهبنابراین، همانطور که به سمت پایان بحث تحلیلی خود حرکت می کنیم، زمان آن فرا رسیده است که برخی از موارد استفاده گسترده از انبارهای داده برای صنایع مختلف را بررسی کنیم.

با این گفته، در اینجا برخی از موارد استفاده اولیه برای انبارهای داده آورده شده است:

*هوش تجاری *

وجود انبارهای داده برای سیستم های هوش تجاری (BI) اساسی است و پایه و اساس گزارش، تجزیه و تحلیل و تجسم را فراهم می کند. از این گذشته، هدف BI پشتیبانی از تصمیم‌گیری بهتر تجاری با ارائه بینش‌های عملی از داده‌ها است. از این رو، انبارهای داده با خدمت به عنوان مخزن مرکزی برای داده های ساختاریافته، نقشی محوری در BI ایفا می کنند.

*حال بیایید بررسی کنیم که چگونه: *

گزارش عملیاتی: انبارهای داده امکان تشکیل گزارش های عملیاتی دقیق را فراهم می کند که بینش هایی را در مورد فعالیت های تجاری روزانه ارائه می دهد. این گزارش ها به مدیران کمک می کند تا عملکرد را نظارت کنند، معیارهای کلیدی را دنبال کنند و تصمیمات عملیاتی آگاهانه بگیرند.گزارشگری مالی: از الزامات گزارشگری مالی پیچیده مانند صورت های سود و زیان، ترازنامه ها و گزارش های جریان نقدی پشتیبانی می کند. پس از آن، این گزارش ها به سازمان ها کمک می کند تا الزامات نظارتی را برآورده کنند و تصمیمات مالی استراتژیک بگیرند.تقسیم بندی مشتری: با تجزیه و تحلیل داده های مشتری، کسب و کارها می توانند پایگاه مشتریان خود را بر اساس جمعیت شناسی، رفتار و سایر ویژگی ها به گروه های مجزا تقسیم کنند. این به توسعه کمپین های بازاریابی هدفمند و تجربیات شخصی مشتری کمک می کند.ادغام داده ها: کسب و کارها همچنین می توانند داده های سیستم های متفاوت مانند ERP، CRM و منابع داده خارجی را در یک مخزن ادغام کنند. در نتیجه، این تلفیق مدیریت داده ها را ساده می کند، با اجرای صحیح ERP، کسب و کارها می توانند به اطلاعات دقیق و به روز دسترسی داشته باشند.

علاوه بر این، ممکن است با کارشناسان ERP ما تماس بگیرید تا در مورد آن بیشتر بدانید. **گزارش گیری و داشبورد **

انبارهای داده به کسب و کارها اجازه می دهد تا گزارش های جامع و داشبوردهای تعاملی ایجاد کنند که بینش هایی را در مورد جنبه های مختلف کسب و کار ارائه می دهد. این دو بسیار حیاتی هستند زیرا توانایی تجسم، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌های خود را برای کسب‌وکارها فراهم می‌کنند.

بنابراین، بیایید نگاهی دقیق به نحوه پشتیبانی انبارهای داده از گزارش و داشبورد داشته باشیم:

گزارش های عملیاتی: از گزارش های عملیاتی پشتیبانی می کند و بینش هایی را در مورد فعالیت های تجاری روزانه ارائه می دهد. به همین ترتیب، گزارش‌ها می‌توانند حوزه‌هایی مانند عملکرد فروش، سطح موجودی، معیارهای تولید و معیارهای خدمات مشتری را پوشش دهند.سفارشی‌سازی و انعطاف‌پذیری: کاربران می‌توانند داشبوردها را برای نمایش معیارهایی که بیشترین ارتباط را با نقش‌ها و مسئولیت‌های آن‌ها دارند، سفارشی کنند. علاوه بر این، این انعطاف‌پذیری تضمین می‌کند که هر کاربر به اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم‌گیری آگاهانه دسترسی دارد.قابلیت‌های تمرینی: داشبوردها اغلب دارای قابلیت‌هایی هستند که به کاربران اجازه می‌دهند داده‌ها را با جزئیات بیشتری بررسی کنند. از این رو، با کلیک بر روی یک متریک، کاربران می توانند به داده های اساسی دسترسی پیدا کنند و تجزیه و تحلیل عمیق تری انجام دهند.افزایش کارایی: گزارش گیری خودکار و داشبوردهای بلادرنگ زمان و تلاش مورد نیاز برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها را کاهش می دهد. در نتیجه، کارایی را افزایش می دهد و به کارکنان اجازه می دهد تا روی کارهای با ارزش بالاتر تمرکز کنند.به طور خلاصه، این قابلیت ها تصمیم گیری را بهبود می بخشد، دید را بهبود می بخشد، کارایی را افزایش می دهد و همکاری بین مشاغل را تسهیل می کند. در محیط کسب‌وکار مبتنی بر داده‌های امروزی، توانایی تولید گزارش‌ها و داشبوردهای دقیق و به موقع برای کسب‌وکارهای پر رونق حیاتی است.

تجزیه و تحلیل داده های تاریخیتحلیل داده هاقابل ذکر است، انبارهای داده برای ذخیره مقادیر زیادی از داده های تاریخی طراحی شده اند که آنها را برای تجزیه و تحلیل طولی ایده آل می کند. در نتیجه، کسب‌وکارها می‌توانند تغییرات و روندها را در طول زمان پیگیری کنند و درک عمیق‌تری از عملکرد و پویایی بازار به دست آورند.

بنابراین، بیایید نگاهی عمیق به نحوه پشتیبانی انبارهای داده از تجزیه و تحلیل داده های تاریخی داشته باشیم:

حفظ گسترده داده ها: داده ها را برای سال های طولانی حفظ می کند و تضمین می کند که اطلاعات تاریخی حفظ شده و برای تجزیه و تحلیل قابل دسترسی است. پس از آن، این ذخیره سازی طولانی مدت برای مشاغلی که نیاز به تجزیه و تحلیل روند داده ها در طول چندین سال یا چند دهه دارند، ضروری است.کیفیت داده‌های ثابت: استانداردهای کیفیت داده‌ها را از طریق فرآیندهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) اعمال می‌کند و اطمینان می‌دهد که داده‌های تاریخی دقیق، سازگار و قابل اعتماد هستند. در نهایت، این سازگاری برای تحلیل تاریخی معنادار بسیار مهم است.پیش‌بینی تقاضا: با استفاده از داده‌های تاریخی فروش، کسب‌وکارها می‌توانند تقاضای آینده برای محصولات را پیش‌بینی کنند تا موجودی را بهینه کنند و موجودی‌ها را کاهش دهند. علاوه بر این، پیش بینی دقیق تقاضا باعث بهبود رضایت مشتری و کاهش هزینه های حمل می شود.انطباق با مقررات: کسب و کارها می توانند از تجزیه و تحلیل داده های تاریخی برای اطمینان از انطباق با الزامات نظارتی، مانند بازل III و IFRS استفاده کنند. از آنجایی که داده های تاریخی به تأیید پایبندی به مقررات کمک می کند و از فرآیندهای حسابرسی پشتیبانی می کند.در مجموع، به عنوان یک مورد استفاده قدرتمند برای انبارهای داده عمل می کند و به شما امکان می دهد تا بینش های ارزشمند را از داده های گذشته باز کنید.

دریاچه داده در مقابل انبار داده: تفاوت های کلیدیدریاچه داده در مقابل پایگاه داده تحلیلیاکنون، به بخش مورد انتظار تحلیل رقابتی ما در مورد دریاچه داده در مقابل انبار داده می رسیم. بیایید درک کنیم که چگونه این راه حل های مدیریت داده به کسب و کارها کمک می کند تا بهترین مناسب برای نیازهای خود را تعیین کنند.

همانطور که قبلا ذکر شد، این دو رویکرد متمایز برای ذخیره و مدیریت داده ها هستند که هر کدام مجموعه ای از ویژگی های خاص خود را دارند. از این رو، درک کامل تفاوت های کلیدی آن برای مشاغل بسیار مهم است.

ساختار داده: داده های ساختاریافته در مقابل داده های ساختاریافتهیک دریاچه داده می‌تواند داده‌های خام را در قالب اصلی خود، از جمله داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار ذخیره کند. این شامل همه چیز از پایگاه داده ها و صفحات گسترده گرفته تا تصاویر، ویدئوها و فیدهای رسانه های اجتماعی است. به علاوه، انعطاف‌پذیری دریاچه‌های داده، آنها را برای مدیریت انواع داده‌ها بدون نیاز به طرح‌های از پیش تعریف‌شده ایده‌آل می‌کند.

در مقابل، یک انبار داده به طور فعال داده های بسیار ساختار یافته را که قبلاً پردازش شده و به دقت سازماندهی شده اند ذخیره می کند. قبل از بارگذاری، داده ها تحت یک فرآیند تمیز کردن، تبدیل و قالب بندی دقیق قرار می گیرند تا با یک طرح از پیش تعریف شده مطابقت داشته باشند. این رویکرد ساختاریافته به انبار داده قدرت می دهد تا قابلیت های پرس و جو و گزارش کارآمد را ارائه دهد.

رویکرد طرحواره: طرحواره در خواندن در مقابل طرحواره روی نوشتندریاچه های داده از رویکرد طرحواره در خواندن استفاده می کنند، به این معنی که طرح داده در زمان خواندن یا پرس و جو داده ها اعمال می شود. به همین ترتیب، انعطاف پذیری بیشتری را فراهم می کند، زیرا داده ها می توانند به صورت خام وارد شوند و بعداً در صورت نیاز برای انواع مختلف تجزیه و تحلیل ساختار شوند.

در حالی که انبارهای داده از یک رویکرد طرحواره در نوشتار استفاده می کنند، که در آن داده ها قبل از بارگیری بر اساس طرحی از پیش تعریف شده ساختار و سازماندهی می شوند. در نتیجه، سازگاری و بهینه سازی داده ها را برای عملکرد پرس و جو تضمین می کند، اما به یک طرح واره کاملاً تعریف شده از قبل نیاز دارد.

هزینه و مقیاس پذیری: تفاوت در هزینه های ذخیره سازی و محاسبه، جنبه های مقیاس پذیریبه طور معمول، دریاچه‌های داده بر روی راه‌حل‌های ذخیره‌سازی مقرون‌به‌صرفه، مانند پلت‌فرم‌های ذخیره‌سازی مبتنی بر ابر، مقیاس‌بندی افقی برای مدیریت داده‌های بزرگ ساخته می‌شوند. همچنین، جداسازی ذخیره‌سازی و محاسبه در دریاچه‌های داده امکان مقیاس‌پذیری انعطاف‌پذیر منابع را بر اساس تقاضا فراهم می‌کند.

از سوی دیگر، انبارهای داده اغلب به راه‌حل‌های ذخیره‌سازی گران‌تر و بهینه‌سازی شده برای عملکرد متکی هستند. همانطور که، آنها برای پرس و جوهای پرسرعت و تجزیه و تحلیل پیچیده طراحی شده اند، که می تواند منجر به هزینه های ذخیره سازی و محاسبه بالاتر شود.

عملکرد: عملکرد پرس و جو و زمان بازیابی داده هادریاچه های داده در ذخیره حجم عظیمی از داده های متنوع برتری دارند، اما پرس و جوهای پیچیده، به ویژه در داده های بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته، می توانند کند باشند. با این حال، ادغام پردازش داده ها با چارچوب های پیشرفته می تواند به طور قابل توجهی عملکرد پرس و جو را بهبود بخشد.

از سوی دیگر، انبارهای داده به طور خاص برای پرس و جو سریع و بازیابی کارآمد داده ها طراحی شده اند.

همچنین، آنها می توانند پرس و جوهای پیچیده روی داده های ساختاریافته را مدیریت کنند، و آنها را برای برنامه های کاربردی گزارش دهی و هوش تجاری ایده آل می کند.

حاکمیت داده و امنیتحاکمیت داده و امنیت در دریاچه های داده به دلیل انواع مختلف داده ها می تواند پیچیده تر باشد. از این رو، اجرای سیاست‌های قوی حاکمیت داده، کنترل‌های دسترسی و اقدامات امنیتی برای اطمینان از یکپارچگی و انطباق داده‌ها ضروری است.

با این وجود، انبارهای داده به دلیل ماهیت ساختاریافته و طرح‌واره‌های از پیش تعریف‌شده، چارچوب‌های حاکمیت و امنیت داده به خوبی تثبیت شده‌اند. آنها معمولاً شامل ویژگی هایی برای ممیزی داده ها، ردیابی نسب، کنترل دسترسی و انطباق با الزامات قانونی هستند.

انتخاب راه حل مناسب برای کسب و کار شما (دریاچه داده در مقابل انبار داده)مهمتر از همه، همانطور که ما به وضوح تفاوت های متمایز بین دو روش مدیریت داده را پوشش دادیم – در زمینه، زمان تعیین زمان (دریاچه داده در مقابل انبارهای داده) که راه حل مناسب برای کسب و کار شما است.

*ارزیابی نیازهای کسب و کار * با این گفته، بیایید برخی از عوامل زیر را برای تصمیم گیری آگاهانه ببینیم:

حجم و تنوع داده ها: اگر کسب‌وکار شما حجم زیادی از انواع داده‌های متنوع را مدیریت می‌کند، دریاچه داده ممکن است مناسب‌تر باشد. با این حال، اگر اساساً با داده های ساختاریافته کار می کنید و به عملکرد سریع پرس و جو نیاز دارید، انبار داده انتخاب بهتری است.*انواع تجزیه و تحلیل و گزارش مورد نیاز: ** برای مشاغلی که نیاز به تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی دارند، دریاچه داده سودمند است. اما، اگر تجارت شما به شدت به هوش تجاری، گزارش‌دهی و تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی متکی است، انبار داده مناسب‌تر است. **نیازهای سرعت و عملکرد: * دریاچه‌های داده مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری را ارائه می‌دهند، اما ممکن است عملکرد جستجوی کندتری داشته باشند، به خصوص با حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار. اما برای سناریوهایی که سرعت و عملکرد در آنها اهمیت دارد، مانند گزارش‌دهی بلادرنگ و داشبورد، یک انبار داده ایده‌آل است. بنابراین، در حالی که ترجیح می دهید دریاچه داده در مقابل انبار داده انتخاب کنید – راه حل مناسب مدیریت داده را بر اساس ارزیابی دقیق نیازهای خاص، ویژگی های داده و الزامات تحلیلی خود انتخاب کنید.

*رویکردهای ترکیبی *در نهایت، ترکیب دریاچه های داده و انبارهای داده راه حلی جامع ارائه می دهد که از نقاط قوت هر دو رویکرد استفاده می کند.

*بیایید نگاهی بیندازیم: *

دریاچه داده در مقابل انبار داده: یک ترکیبترکیب دریاچه های داده و انبارهای دادهاز دریاچه داده برای ذخیره داده های خام، بدون ساختار و نیمه ساختار یافته استفاده کنید. در نتیجه، امکان جذب داده های انعطاف پذیر و توانایی انجام طیف گسترده ای از پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها را فراهم می کند.

در حالی که، از یک انبار داده برای ذخیره داده های پردازش شده و ساختاریافته استفاده کنید که به پرس و جو و گزارش کارآمد نیاز دارد. بنابراین، عملکرد بالایی را برای وظایف هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تضمین می کند.

مزایای معماری داده های ترکیبیاکنون، در اینجا برخی از مزایای مزایای معماری داده ترکیبی آورده شده است:

مقیاس پذیری و انعطاف پذیری: یک رویکرد ترکیبی مقیاس پذیری و مقرون به صرفه بودن دریاچه های داده را برای ذخیره سازی و پردازش داده های خام ارائه می دهد. علاوه بر این، عملکرد و قابلیت اطمینان انبارهای داده را برای تجزیه و تحلیل داده های ساخت یافته افزایش می دهد.استفاده بهینه از منابع: با بهره گیری از نقاط قوت دریاچه های داده و انبارهای داده، کسب و کارها استفاده از منابع را بهینه می کنند و نیازهای داده های متنوع را برآورده می کنند. در نتیجه، تضمین می کند که داده ها به کارآمدترین و مقرون به صرفه ترین روش ذخیره و پردازش می شوند.قابلیت‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته: به علاوه، یک معماری ترکیبی از طیف گسترده‌ای از قابلیت‌های تحلیلی، از الگوریتم‌های پردازش داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند. به طور کلی، چنین قابلیت‌هایی یک پلتفرم تحلیلی جامع را ارائه می‌دهند که به موارد استفاده مختلف در صنایع می‌پردازد.

مطالعات موردیاکنون، با بررسی تمام زوایای بحث ما در مورد دریاچه داده در مقابل انبار داده – بیایید با مطالعات موردی عملی آن در سراسر صنایع عمیق تر کاوش کنیم. پس بزن که بریم:

نمونه هایی از شرکت هایی که از دریاچه های داده استفاده می کنندنتفلیکس از یک دریاچه داده برای ذخیره و پردازش حجم وسیعی از داده های متنوع استفاده می کند. آنها را قادر می سازد تا از تحلیل های پیشرفته و الگوریتم های یادگیری ماشین برای شخصی سازی توصیه های محتوا و بهبود تجربه کاربر استفاده کنند.

Uber همچنین از یک دریاچه داده برای مدیریت داده ها از منابع مختلف استفاده می کند، از تجزیه و تحلیل بلادرنگ پشتیبانی می کند و کارایی عملیاتی را بهبود می بخشد. همچنین، data lake به اوبر اجازه می دهد تا حجم زیادی از داده های تولید شده توسط پلتفرم خود را مدیریت کند.

نمونه هایی از شرکت هایی که از انبارهای داده استفاده می کنندآمازون از یک انبار داده برای تقویت هوش تجاری و قابلیت های گزارش دهی خود استفاده می کند. همچنین، انبار داده تجزیه و تحلیل کارآمد فروش، موجودی و داده های مشتری را امکان پذیر می کند و از تصمیم گیری استراتژیک پشتیبانی می کند.

بر این اساس، والمارت نیز از یک انبار داده برای مدیریت و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده های تراکنش استفاده می کند. علاوه بر این، از تصمیمات تجاری پشتیبانی می کند و با ارائه دسترسی سریع و قابل اعتماد به داده های ساخت یافته، عملیات زنجیره تامین را بهینه می کند.

نمونه هایی از شرکت هایی که از رویکرد ترکیبی استفاده می کنندجنرال الکتریک از معماری داده ترکیبی استفاده می کند و دریاچه های داده را برای پردازش IoT-Data با انبارهای داده برای هوش تجاری و گزارش ترکیب می کند. در نتیجه، این رویکرد به GE اجازه می دهد تا طیف گسترده ای از انواع داده ها و الزامات تحلیلی را مدیریت کند.

Airbnb همچنین از یک رویکرد ترکیبی برای مدیریت انواع داده‌های مختلف استفاده می‌کند و از مقیاس‌پذیری دریاچه‌های داده استفاده می‌کند. در نتیجه، به Airbnb اجازه می دهد تا از تجزیه و تحلیل پیشرفته پشتیبانی کند و بینش های عملیاتی را به دست آورد و استراتژی داده خود را تقویت کند.

بدون شک، این رویکرد یک سناریوی برد-برد را در زمینه انتخاب‌های دریاچه داده در مقابل انبار داده به ارمغان می‌آورد.

چگونه TheCodeWork می تواند به شما کمک کند؟سرویس توسعه هوش مصنوعیبنابراین، برای کسب‌وکارهایی که سعی در مدیریت داده‌های مدرن دارند، TheCodeWork می‌تواند به عنوان یک شریک کلیدی برجسته شود. در نهایت، درک تفاوت‌های بین دریاچه داده در مقابل انبار داده بسیار مهم است و TheCodeWork در هدایت این امر برتری دارد.

ما با پیاده‌سازی راه‌حل‌های دریاچه و انبار داده مقیاس‌پذیر که جذب، ذخیره و بازیابی کارآمد داده‌ها را تسهیل می‌کند، به کسب‌وکارها کمک می‌کنیم. همچنین، تیم ما به طور فعال راه‌حل‌های داده شما را برای یکپارچه‌سازی، تبدیل و تجزیه و تحلیل داده‌ها ساده می‌کند.

با استفاده از تخصص TheCodeWork، کسب‌وکارها می‌توانند به طور موثر در بحث دریاچه داده در مقابل انبار داده حرکت کنند. با تخصص ما، کسب‌وکارها می‌توانند با اطمینان بهترین راه‌حل مدیریت داده را مطابق با اهداف خود انتخاب کنند. برای هر گونه سوال در مورد راه حل های داده، برای راهنمایی شخصی و بهترین راه حل های مدیریتی با ما تماس بگیرید.

خط پایینخلاصه، همانطور که به پایان بحث خود در مورد دریاچه داده در مقابل انبار داده رسیدیم – انتخاب تا حد زیادی به نیازهای تجاری بستگی دارد، بر اساس ارزیابی دقیق حجم داده، تنوع و نیازهای تحلیلی.

با انجام یک انتخاب آگاهانه، کسب و کارها می توانند به طور موثر استراتژی داده خود را بهینه کنند. این بهینه‌سازی نه تنها فرآیندهای مدیریت داده‌ها را بهبود می‌بخشد، بلکه سازمان‌ها را برای استخراج بینش‌های عملی و تصمیم‌گیری استراتژیک توانمند می‌سازد. بنابراین، انتخاب راه‌حل مناسب مدیریت داده‌ها در پیشبرد یک کسب‌وکار، حفظ مزیت رقابتی در چشم‌انداز امروزی مؤثر است.

مقاله ابتدا در: TheCodeWork منتشر شد