دریاچه داده: تعریف، ساختار، کاربرد و تفاوت آن با انبار داده

دریاچه داده یک پلتفرم مقیاس ‌پذیر و ایمن را فراهم می‌‌کند که به شرکت ‌ها اجازه می‌‌دهد: هر داده‌ای را از هر سیستمی با هر سرعتی دریافت کنند. حتی اگر داده ‌ها از سیستم ‌های محاسبات داخلی و فضای مبتنی بر ابر به دست آمده باشند.

دریاچه داده و انبارهای داده همگی داده‌ها را در ظرفیتی ذخیره می‌کنند، هر کدام برای استفاده‌های متفاوت بهینه شده اند. آن‌ها را به جای رقیب یکدیگر به عنوان ابزارهای تکمیلی در نظر بگیرید، چرا که برخی مشاغل ممکن است به هر دو نیاز داشته باشند. انبارهای داده اغلب برای انواع گزارش ‌ها و تحلیل ‌های تکرار پذیر که در شیوه‌‌های تجاری رایج است، مانند گزارش‌‌های فروش ماهانه، ردیابی فروش در هر منطقه، یا ترافیک وب ‌سایت، ایده‌آل هستند.

مطالعه بیشتر: داده کاوی چیست؟

دریاچه داده چیست؟

یک مخزن متمرکز است که برای ذخیره، پردازش و ایمن سازی مقادیر زیادی از داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار طراحی شده است. می‌تواند داده‌ها را در قالب اصلی خود ذخیره و هر نوع آن را پردازش کند و محدودیت‌های اندازه را نادیده بگیرد.

مطالعه بیشتر: استانداردسازی داده‌ها چگونه انجام می‌شود و چرا مهم است؟

آیا به دریاچه داده نیاز دارید؟

هنگام تعیین اینکه آیا شرکت شما به دریاچه داده نیاز دارد، باید فاکتورهایی از جمله انواع داده‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنید، کاری که می‌خواهید با داده‌ها انجام دهید، پیچیدگی فرآیند جمع آوری داده‌ها و استراتژی خود برای مدیریت و حاکمیت داده همچنین ابزارها و مجموعه مهارت‌هایی که در سازمان شما وجود دارد را در نظر داشته باشید.

مطالعه بیشتر: حکمرانی داده چیست؟

شرکت ‌ها که عمدتاً برای رسیدگی به حجم زیادی از داده ‌های بزرگ توسعه یافته ‌اند، معمولاً می‌توانند داده‌‌های خام را از طریق دسته ‌ای و/یا جریان به دریاچه بدون تغییر آن منتقل کنند. شرکت‌ها به روش‌های کلیدی برای کمک به این عامل مهم تکیه می‌کنند:

• برای کاهش هزینه کل مالکیت
• ساده کردن مدیریت داده ها
• برای ترکیب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• افزایش سرعت تجزیه و تحلیل
• بهبود امنیت و حکومت

مطالعه بیشتر: مشاهده پذیری داده چیست؟

چرا سازمان‌ها از دریاچه‌های داده استفاده می‌کنند؟

دریاچه داده معمولاً مجموعه ‌ای از داده‌‌های بزرگ را ذخیره می‌ کنند که می‌‌تواند شامل ترکیبی از داده ‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختار باشد. چنین محیط‌هایی برای پایگاه داده‌های رابطه‌ای که اکثر انبارهای داده بر روی آن‌ها ساخته شده‌اند مناسب نیستند. سیستم ‌های رابطه ‌ای به یک مدل داده فشرده نیاز دارند که آن‌ها را به ذخیره داده‌‌های تراکنش ساخت ‌یافته محدود می‌‌کند. این نوع دریاچه‌ها انواع طرحواره‌ها را امکان پذیر می‌کنند و نیازی به تعریف از قبل ندارند. این به آن‌ها اجازه می‌دهد تا انواع مختلف داده‌ها را در قالب‌های مختلف پردازش کنند.

در نتیجه، دریاچه یک جزء کلیدی معماری داده در بسیاری از سازمان‌ها هستند. شرکت‌‌ها عمدتاً از آن‌‌ها به‌عنوان پلتفرمی برای تجزیه و تحلیل داده ‌های بزرگ و دیگر برنامه‌های کاربردی علم داده استفاده می‌‌کنند که به حجم زیادی از داده ‌ها نیاز دارند و شامل تکنیک ‌های تحلیلی پیشرفته، مانند داده ‌کاوی، مدل ‌سازی پیش‌ بینی ‌کننده و یادگیری ماشین هستند.

مطالعه بیشتر: علم داده چگونه کسب و کارها را بهتر می‌کند؟

معماری دریاچه داده

بسیاری از فناوری‌ها را می‌توان در این نوع دریاچه استفاده کرد و سازمان‌ها می‌توانند آن‌ها را به روش‌های مختلف ترکیب کنند. این بدان معناست که معماری دریاچه اغلب از سازمانی به سازمان دیگر متفاوت است.

همچنین، همه دریاچه‌های داده فقط داده‌های خام را ذخیره نمی‌کنند. برخی از مجموعه ‌های داده ممکن است فیلتر شده و برای تجزیه و تحلیل پردازش شوند. در این صورت معماری دریاچه باید آن را فعال کرده و ظرفیت ذخیره سازی کافی برای داده‌های آماده را داشته باشد.

مطالعه بیشتر: چگونه سواد داده در دنیای امروز نقش حیاتی ایفا می‌کند؟

موارد استفاده از دریاچه داده چیست؟

از آنجایی که این نوع دریاچه‌ها پایه و اساس تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند، مشاغل در هر صنعتی از آن‌ها برای افزایش درآمد، صرفه جویی در هزینه و کاهش ریسک استفاده می‌کنند.

1-رسانه و سرگرمی

شرکتی که پخش موسیقی، رادیو، و پادکست‌ها را ارائه می‌کند، می‌تواند با تقویت سیستم توصیه‌‌های خود، درآمد را بهبود بخشد، که به مصرف‌کنندگان اجازه می‌ دهد خدمات خود را بیشتر مصرف کنند و به شرکت اجازه می‌‌دهد تبلیغات بیشتری بفروشد.

2-مخابرات

یک شرکت مخابراتی چندملیتی می‌تواند با توسعه مدل‌های گرایش به ریزش مشتری در هزینه‌های خود صرفه‌جویی کند.

3-خدمات مالی

یک شرکت سرمایه ‌گذاری می‌‌تواند برای تقویت یادگیری ماشینی به دریاچه‌ای از داده تکیه کند، بنابراین می‌‌تواند ریسک ‌های پرتفوی را به محض دسترسی به داده‌‌های بازار در زمان واقعی مدیریت کند.

مطالعه بیشتر: چرا صاحبان مشاغل باید بر تجزیه و تحلیل کلان داده تمرکز کنند؟

دریاچه داده در مقابل انبار داده

بزرگترین تمایز بین دریاچه داده و انبارهای داده پشتیبانی آن‌ها از انواع داده و رویکرد آن‌ها به طرح واره است.

پلتفرم‌های فناوری: معماری انبار داده معمولاً شامل یک پایگاه داده رابطه‌ای است که روی یک سرور معمولی اجرا می‌شود، در حالی که یک دریاچه معمولاً در یک خوشه Hadoop یا سایر محیط ‌های کلان داده مستقر می‌‌شود.

منابع اطلاعات: داده ‌های انبار عمدتاً از سیستم ‌های پردازش تراکنش داخلی استخراج می‌‌شوند تا اطلاعات اولیه کسب ‌و کار (BI) و پرس ‌و جوهای گزارش ‌دهی را ارائه کنند که اغلب در بازارهای داده مرتبط ایجاد شده برای بخش‌ها و واحدهای تجاری خاص اجرا می‌شوند.

دریاچه‌ها معمولاً ترکیبی از داده ‌های برنامه ‌های تجاری و سایر منابع داخلی و خارجی مانند وب‌سایت ‌ها، دستگاه ‌های IoT، رسانه ‌های اجتماعی و برنامه ‌های تلفن همراه را ذخیره می‌‌کنند.

کاربران: انبارهای داده برای بررسی داده‌های انتخاب شده از سیستم‌های عملیاتی از طریق پرس و جوهایی که توسط تیم هوش تجاری یا تحلیلگران تجاری و همچنین سایر کاربران سلف سرویس BI ایجاد می‌شود، مفید هستند. از آنجایی که داده‌‌های موجود در دریاچه داده ‌ها اغلب نامشخص هستند و می‌توانند از منابع مختلفی سرچشمه بگیرند، معمولاً برای کاربر متوسط BI مناسب نیست. در عوض، دریاچه ‌ها برای استفاده توسط دانشمندان داده که مهارت مرتب ‌سازی داده‌‌ها و استخراج معنی از آن را دارند، مناسب ‌تر هستند.

کیفیت داده: داده‌‌های موجود در انبار داده عموماً به‌ عنوان منبع منفرد حقیقت قابل اعتماد هستند، زیرا برای یافتن و رفع خطاها ادغام، پیش پردازش و پاکسازی شده ‌اند. داده‌های موجود در دریاچه کمتر قابل اعتماد هستند، زیرا اغلب از منابع مختلف استخراج می‌ شوند و در حالت خام باقی می‌‌مانند بدون اینکه ابتدا از نظر دقت و سازگاری بررسی شوند.

چابکی و مقیاس پذیری: دریاچه‌‌ها پلت ‌فرم ‌های بسیار چابکی هستند: از آنجایی که از سخت‌افزار کالا استفاده می‌کنند، اکثر آن‌ها می‌‌توانند در صورت نیاز پیکربندی و گسترش داده شوند تا نیازهای داده‌ای در حال تغییر و نیازهای تجاری را برآورده کنند. انبارهای داده به دلیل طرحواره سفت و سخت و مجموعه داده‌های آماده، انعطاف کمتری دارند.

امنیت: انبارهای داده دارای حفاظت‌های امنیتی بالغ‌تری هستند، زیرا مدت طولانی‌تری وجود داشته و معمولاً مبتنی بر فناوری‌های جریان اصلی هستند که به همین ترتیب برای دهه‌ها وجود داشته اند. اما روش‌‌های امنیتی دریاچه‌ها در حال بهبود هستند و چارچوب ‌ها و ابزارهای امنیتی مختلفی اکنون برای محیط‌های کلان داده در دسترس هستند.

به دلیل تفاوت ‌هایی که این دو دارند، بسیاری از سازمان ‌ها هم از دریاچه و هم از انبار داده استفاده می‌‌کنند. به جای جایگزینی یک انبار داده، دریاچه‌ها اغلب برای تکمیل معماری داده سازمان و استراتژی مدیریت داده‌های سازمانی استفاده می‌شوند.

مطالعه بیشتر: چگونه تصمیم گیری داده محور به شرکت‌ها مزیت رقابتی می‌دهد؟

مزایای دریاچه داده چیست؟

این نوع دریاچه ها، پایه‌ای برای علم داده و برنامه‌های کاربردی تجزیه و تحلیل پیشرفته فراهم می‌کنند. با انجام این کار، آن‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا به طور مؤثرتری عملیات تجاری را مدیریت و روندها و فرصت‌های تجاری را شناسایی کنند. به عنوان مثال، یک شرکت می‌تواند از مدل‌های پیش بینی رفتار خرید مشتری برای بهبود کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی آنلاین خود استفاده کند. تجزیه و تحلیل در دریاچه همچنین می‌تواند به مدیریت ریسک، کشف تقلب، تعمیر و نگهداری تجهیزات و سایر عملکردهای تجاری کمک کند.

مانند انبارهای داده، دریاچه ‌ها هم با ترکیب مجموعه داده ‌های سیستم ‌های مختلف در یک مخزن، به تجزیه سیلوهای داده کمک می‌ کنند. این امر به تیم‌های علم داده دید کاملی از داده‌های موجود می‌دهد و فرآیند یافتن داده‌های مربوطه و آماده سازی آن‌ها را برای استفاده‌های تحلیلی ساده می‌کند. همچنین می‌تواند با حذف پلت فرم‌های داده‌های تکراری در یک سازمان به کاهش هزینه‌های فناوری اطلاعات و مدیریت داده کمک کند.