دریاچه داده یا Data Lakes چیست؟
دریاچه داده به شما امکان می دهد تمام داده های ساختاریافته و بدون ساختار خود را در یک مخزن متمرکز و در هر مقیاسی ذخیره کنید. با دریاچه داده، می‌توانید داده‌های خود را همانطور که هست ذخیره کنید، بدون نیاز به ساختاربندی داده‌ها، بر اساس سؤالات احتمالی که ممکن است در آینده داشته باشید.
دریاچه های داده همچنین به شما امکان می‌دهند انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل‌ها را روی داده‌های خود اجرا کنید، مانند جستارهای SQL، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، جستجوی متن کامل، تجزیه و تحلیل بلادرنگ، و یادگیری ماشینی برای هدایت تصمیم‌های بهتر.
چرا به دریاچه داده نیاز دارید؟
سازمان هایی که با موفقیت از داده های خود ارزش تجاری ایجاد می کنند، از همتایان خود بهتر عمل می کنند. یک نظرسنجی آبردین نشان داد که سازمان‌هایی که Data Lake را پیاده‌سازی کرده‌اند، در رشد درآمد ارگانیک 9 درصد از شرکت‌های مشابه پیشی گرفتند.
این رهبران قادر به انجام انواع جدیدی از تجزیه و تحلیل‌ها مانند یادگیری ماشینی از منابع جدید مانند فایل‌های گزارش، داده‌های جریان کلیک، رسانه‌های اجتماعی و دستگاه‌های متصل به اینترنت ذخیره‌شده در دریاچه داده بودند.
این به آنها کمک کرد تا با جذب و حفظ مشتریان، افزایش بهره‌وری، نگهداری فعالانه دستگاه‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه، فرصت‌های رشد کسب‌وکار را سریع‌تر شناسایی کرده و بر اساس آنها عمل کنند.
دریاچه های داده در مقایسه با انبارهای داده (Data Warehouses)
بسته به الزامات، یک سازمان معمولی به انبار داده و دریاچه داده نیاز دارد زیرا نیازهای مختلف و موارد استفاده را برآورده می کنند.
انبار داده یک پایگاه داده است که برای تجزیه و تحلیل داده های رابطه ای که از سیستم های تراکنش و خط برنامه های تجاری به دست می آید بهینه شده است. ساختار داده و طرحواره از قبل برای بهینه سازی پرس و جوهای سریع SQL تعریف شده اند، جایی که نتایج معمولاً برای گزارش گیری و تجزیه و تحلیل عملیاتی استفاده می شوند.
داده ها پاک می شوند، غنی می شوند و تبدیل می شوند تا بتوانند به عنوان «منبع واحد حقیقت» که کاربران می توانند به آن اعتماد کنند عمل کند.
دریاچه داده متفاوت است، زیرا داده‌های رابطه‌ای را از خط برنامه‌های تجاری و داده‌های غیرمرتبط را از برنامه‌های تلفن همراه، دستگاه‌های IoT و رسانه‌های اجتماعی ذخیره می‌کند. ساختار داده یا طرحواره هنگام جمع‌آوری داده‌ها تعریف نمی‌شود.
این بدان معنی است که می توانید تمام داده های خود را بدون طراحی دقیق یا نیاز به دانستن اینکه در آینده برای چه سؤالاتی نیاز به پاسخ دارید، ذخیره کنید. انواع مختلف تجزیه و تحلیل بر روی داده های شما مانند پرس و جوهای SQL، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، جستجوی متن کامل، تجزیه و تحلیل بلادرنگ، و یادگیری ماشینی می توانند برای کشف بینش استفاده شوند.
از آنجایی که سازمان‌های دارای انبار داده مزایای دریاچه‌های داده را می‌بینند، انبار خود را به گونه‌ای توسعه می‌دهند که شامل دریاچه‌های داده باشد و قابلیت‌های جستجوی متنوع، موارد استفاده از علم داده و قابلیت‌های پیشرفته را برای کشف مدل‌های اطلاعاتی جدید فعال می‌کنند. گارتنر این تکامل را “راه حل مدیریت داده برای تجزیه و تحلیل” یا “DMSA” نامگذاری می کند.
عناصر ضروری یک راه حل Data Lake و Analytics
از آنجایی که سازمان ها در حال ساخت دریاچه های داده و یک پلت فرم آنالیتیکس هستند، باید تعدادی از قابلیت های کلیدی از جمله:
حرکت داده ها
Data Lakes به شما امکان می دهد هر مقدار داده ای را که می تواند در زمان واقعی دریافت کنید وارد کنید. داده ها از چندین منبع جمع آوری شده و در قالب اصلی خود به دریاچه داده منتقل می شوند. این فرآیند به شما امکان می دهد تا داده ها را با هر اندازه ای مقیاس کنید، در حالی که در زمان تعریف ساختارهای داده، طرحواره و تبدیل ها صرفه جویی می کنید.
داده ها را ایمن ذخیره و فهرست کنید
دریاچه‌های داده به شما امکان می‌دهند داده‌های رابطه‌ای – پایگاه‌های اطلاعاتی عملیاتی، و داده‌ها از خط برنامه‌های تجاری و داده‌های غیرمرتبط – برنامه‌های تلفن همراه، دستگاه‌های IoT و رسانه‌های اجتماعی را ذخیره کنید. آنها همچنین به شما این توانایی را می دهند که از طریق خزیدن، فهرست نویسی و نمایه سازی داده ها، درک کنید که چه داده هایی در دریاچه وجود دارد. در نهایت، برای اطمینان از محافظت از دارایی های داده شما، داده ها باید ایمن شوند.
تجزیه و تحلیل
دریاچه های داده به نقش های مختلف در سازمان شما مانند دانشمندان داده، توسعه دهندگان داده و تحلیلگران تجاری اجازه می دهد تا با انتخاب ابزارها و چارچوب های تحلیلی به داده ها دسترسی داشته باشند. این شامل چارچوب‌های منبع باز مانند Apache Hadoop، Presto و Apache Spark و پیشنهادات تجاری از انبار داده و فروشندگان اطلاعات تجاری است. Data Lakes به شما این امکان را می دهد که Analytics را بدون نیاز به انتقال داده های خود به یک سیستم تجزیه و تحلیل جداگانه اجرا کنید.
فراگیری ماشین
دریاچه‌های داده به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که انواع مختلفی از بینش‌ها از جمله گزارش‌دهی در مورد داده‌های تاریخی، و انجام یادگیری ماشینی را که در آن مدل‌ها برای پیش‌بینی نتایج احتمالی ساخته شده‌اند، تولید کنند و طیفی از اقدامات تجویز شده را برای دستیابی به نتیجه مطلوب پیشنهاد کنند.
ارزش یک دریاچه داده
توانایی استفاده از داده‌های بیشتر، از منابع بیشتر، در زمان کمتر و توانمندسازی کاربران برای همکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها به روش‌های مختلف منجر به تصمیم‌گیری بهتر و سریع‌تر می‌شود. نمونه هایی که در آن Data Lakes ارزش افزوده دارد عبارتند از:
| تعاملات با مشتری بهبود یافته است
یک Data Lake می‌تواند داده‌های مشتری از یک پلتفرم CRM را با تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی و یک پلتفرم بازاریابی که شامل تاریخچه خرید و بلیط‌های رویداد است ترکیب کند تا کسب‌وکار را برای درک سودآورترین گروه مشتری، علت ریزش مشتری، و تبلیغات یا تبلیغات، تقویت کند. پاداش هایی که باعث افزایش وفاداری می شود.
|
انتخاب های نوآوری تحقیق و توسعه را بهبود بخشید
یک دریاچه داده می‌تواند به تیم‌های تحقیق و توسعه شما کمک کند تا فرضیه‌های خود را آزمایش کنند، فرضیات را اصلاح کنند و نتایج را ارزیابی کنند – مانند انتخاب مواد مناسب در طراحی محصول شما که منجر به عملکرد سریع‌تر می‌شود، انجام تحقیقات ژنومی منجر به درمان موثرتر، یا درک تمایل مشتریان به برای ویژگی های مختلف پرداخت کنید
|
افزایش کارایی عملیاتی
اینترنت اشیا (IoT) روش‌های بیشتری را برای جمع‌آوری داده‌ها در فرآیندهایی مانند تولید، با داده‌های بی‌درنگ از دستگاه‌های متصل به اینترنت معرفی می‌کند. یک دریاچه داده ذخیره و اجرای تجزیه و تحلیل بر روی داده های اینترنت اشیاء تولید شده توسط ماشین برای کشف راه هایی برای کاهش هزینه های عملیاتی و افزایش کیفیت را آسان می کند.
|
چالش های دریاچه های داده
چالش اصلی با معماری دریاچه داده این است که داده های خام بدون نظارت بر محتویات ذخیره می شوند. برای اینکه یک دریاچه داده بتواند داده ها را قابل استفاده کند، باید مکانیسم های تعریف شده ای برای فهرست نویسی و ایمن سازی داده ها داشته باشد. بدون این عناصر، داده‌ها را نمی‌توان یافت، یا نمی‌توان به آن اعتماد کرد که منجر به ایجاد «باتلاق داده‌ها» می‌شود. برای برآوردن نیازهای مخاطبان گسترده‌تر، دریاچه‌های داده نیاز به حاکمیت، سازگاری معنایی و کنترل‌های دسترسی دارند.
استقرار دریاچه های داده در فضای ابری
دریاچه‌های داده یک حجم کاری ایده‌آل برای استقرار در فضای ابری هستند، زیرا ابر عملکرد، مقیاس‌پذیری، قابلیت اطمینان، در دسترس بودن، مجموعه متنوعی از موتورهای تحلیلی و صرفه‌جویی در مقیاس عظیم را ارائه می‌دهد. تحقیقات ESG نشان داد که 39٪ از پاسخ دهندگان، ابر را به عنوان استقرار اصلی خود برای تجزیه و تحلیل، 41٪ برای انبارهای داده و 43٪ برای Spark در نظر می گیرند. مهمترین دلایلی که مشتریان ابر را به عنوان یک مزیت برای Data Lakes درک می‌کنند، امنیت بهتر، زمان سریع‌تر برای استقرار، در دسترس بودن بهتر، به‌روزرسانی‌های مکرر ویژگی/عملکرد، کشش بیشتر، پوشش جغرافیایی بیشتر و هزینه‌های مرتبط با استفاده واقعی است.
دریاچه های داده خود را در ابر در AWS بسازید
AWS امن‌ترین، مقیاس‌پذیرترین، جامع‌ترین و مقرون‌به‌صرفه‌ترین مجموعه خدماتی را ارائه می‌کند که مشتریان را قادر می‌سازد تا داده‌های خود را در فضای ابری بسازند، تمام داده‌های خود، از جمله داده‌های دستگاه‌های IoT را با انواع رویکردهای تحلیلی از جمله یادگیری ماشینی تجزیه و تحلیل کنند. در نتیجه، تعداد سازمان‌هایی که داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های خود را بر روی AWS اجرا می‌کنند، بیش از هر جای دیگری است و مشتریانی مانند NETFLIX، Zillow، NASDAQ، Yelp، iRobot و FINRA به AWS برای اجرای بارهای کاری تجزیه و تحلیل حیاتی کسب‌وکار خود اعتماد دارند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.