Data Lake: Was es ist und wie man es nutzt

Ein Data Lake hat überall in einem modernen Speichersystem viel Aufmerksamkeit erregt. Außerdem, nein, es ist nicht dasselbe wie ein Data Warehouse . Viele Menschen müssen sich möglicherweise mit dem Begriff Data Lakes vertraut machen, sodass sie sich fragen, was sie sind. Aber Leute, die mit Datenpraktiken zu tun haben, müssen dieses Wort schon einmal gehört haben.

Das Unternehmen nutzt ein neues Tool, um große Datenmengen für Operations- und Machine-Learning - Projekte zu generieren und zu verarbeiten. Es wird verwendet, um eine unendliche Menge an Daten zu verwalten und zu organisieren.

In diesem Blog werden Data Lakes, ihre Vorteile und ihre Nutzung erörtert. Lass uns anfangen.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales, skalierbares Speicher-Repository, das rohe, nicht verfeinerte Big Data aus vielen verschiedenen Quellen und Systemen in seinem ursprünglichen Format enthält.

Um zu verstehen, was Data Lakes sind, stellen Sie sich einen See vor, in dem das Wasser aus Rohdaten besteht, die aus verschiedenen Datenerfassungsquellen einfließen und für verschiedene interne und kundenorientierte Zwecke verwendet werden. Es ist viel größer als ein Data Warehouse , wie ein Haustank, der sauberes Wasser speichert, aber nur für ein Haus und sonst nichts.

Data Lakes verwenden die Idee „Zuerst laden, später verwenden“, was bedeutet, dass die Daten im Repository nicht sofort verwendet werden müssen. Es kann verworfen und wiederverwendet werden, wenn geschäftliche Anforderungen entstehen.

Vorteile von Daten ein See

Data Lakes werden in der Regel mit kostengünstiger Hardware erstellt und eignen sich daher hervorragend zum Speichern von Terabytes oder größeren Datenmengen. Data Lakes bieten auch End-to-End-Dienste, die es einfacher und kostengünstiger machen, Datenpipelines, Streaming-Analysen und Arbeitslasten für maschinelles Lernen in jeder Cloud auszuführen, indem sie Zeit, Arbeit und Kosten reduzieren.

Hier sind die wichtigsten Vorteile von Data Lakes und wie wir sie nutzen können.

1. Beseitigt Datensilos

Lange Zeit haben die meisten Organisationen ihre Daten an vielen verschiedenen Orten und auf viele verschiedene Arten ohne ein zentrales Zugriffsverwaltungssystem aufbewahrt. Es machte es schwierig, an die Daten heranzukommen und sie im Detail zu analysieren.

Data Lakes haben diesen Prozess verändert und die Notwendigkeit von Datensilos beseitigt. Ein zentralisierter Data Lake eliminiert Datensilos, indem er Daten kombiniert und katalogisiert und einen einzigen Speicherort für alle Datenquellen bereitstellt. Es macht es einfacher, riesige Datenmengen zu betrachten und herauszufinden, was sie bedeuten.

1. Keine Notwendigkeit für vordefinierte Schemas

Mit Data Lakes sind keine vordefinierten Schemas mehr erforderlich. Data Lakes nutzen die Einfachheit von Hadoop , um Unmengen von Daten in schemalosen Schreib- und schemabasierten Lesemodi zu speichern, was beim Datenverbrauch hilft.

Die Tatsache, dass keine vordefinierten Schemas erforderlich sind, die Ihrem Unternehmen helfen können, das Beste aus seinen Daten herauszuholen, die Sicherheit zu verbessern und die Haftung für Daten zu begrenzen. Data Lakes tun dies, indem sie Ihrem Unternehmen eine Cloud-basierte Intelligenzfunktion zur Verfügung stellen, die Ihnen eine kostengünstige, skalierbare und sichere Möglichkeit bietet, Daten in vielen verschiedenen Formaten zu speichern und zu analysieren.

1. Geeignet für moderne Anwendungsfälle

Alte Data-Warehouse-Lösungen sind teuer, proprietär und mit den meisten modernen Anwendungsfällen nicht kompatibel. Data Lakes wurden entwickelt, um dieses Problem zu lösen und sicherzustellen, dass sie dauerhaft an die sich ändernden Anforderungen der meisten Unternehmen angepasst werden können.

Die meisten Unternehmen möchten maschinelles Lernen und erweiterte Analysen für unstrukturierte Daten verwenden. Data Lakes bieten Skalierbarkeit im Exabyte-Bereich. Im Gegensatz zu Data Warehouses, die Daten in Dateien und Ordnern speichern, haben Data Lakes den zusätzlichen Vorteil, dass Daten auf flachen Architekturen und Objektspeichern aufbewahrt werden.

1. Daten können in jedem beliebigen Format gespeichert werden

Einer der wichtigsten Vorteile von Data Lakes besteht darin, dass sie die Datenmodellierung während der Datenaufnahme überflüssig machen. Sie können Daten in einem Data Lake in jedem Format speichern, z. B. RDBMS, NoSQL-Datenbanken, Dateisysteme usw.

Daten können auch im Originalformat wie Log, CSV etc. ohne Transformation hochgeladen werden.

Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Daten nicht beschädigt werden. Es ermöglicht dem Unternehmen, neue Erkenntnisse aus denselben historischen Daten zu gewinnen. Da Daten in ihrer Rohform gespeichert werden, werden sie nicht durcheinander gebracht.

Wie Sie davon profitieren (Anwendungsfälle)

Nachdem Sie nun wissen, was ein Data Lake ist, haben wir auch seine Vorteile besprochen. Sie können verschiedene Vorteile erzielen, wenn Sie einen Data Lake in Ihrem Projekt oder Ihrer Organisation verwenden. Lassen Sie uns einige Anwendungsfälle besprechen, um mehr zu erfahren.

Proof of Concepts (POCs)

Data Lake Storage ist perfekt für Proof-of-Concept-Projekte. Ein Proof of Concept (POC) ist eine Übung, bei der daran gearbeitet wird, festzustellen, ob eine Idee in die Realität umgesetzt werden kann.

Dies kann für Anwendungsfälle wie die Textklassifizierung hilfreich sein, die Data Scientists mit relationalen Datenbanken nicht durchführen können (zumindest nicht ohne die Daten vorzuverarbeiten, um Schemaanforderungen zu erfüllen). Data Lakes können auch als Sandbox für andere Big-Data-Analytics-Projekte dienen.

Das kann alles sein, von der Erstellung umfangreicher Dashboards bis hin zur Unterstützung bei IoT-Apps, die normalerweise Echtzeit-Streaming-Daten benötigen. Nachdem der Zweck und der Wert der Daten ermittelt wurden, können sie durch die Extraktions-, Lade- und Transformationsverarbeitung (ELT) verarbeitet werden, um in einem Data Warehouse gespeichert zu werden.

Datensicherung und -wiederherstellung

Data Lakes können als Speicheralternative für die Notfallwiederherstellung verwendet werden, da sie viel Platz haben und nicht viel kosten. Da Daten in ihrem nativen Format gespeichert werden, können sie auch bei Audits helfen, die Qualität sicherzustellen.

Es kann von Vorteil sein, wenn ein Data Warehouse die korrekte Dokumentation darüber benötigt, wie es Daten verarbeitet. Weil es Teams ermöglicht, die Arbeit früherer Datenbesitzer zu überprüfen.

Da Daten in einem Data Lake nicht sofort verwendet werden müssen, können sie schließlich zum kostengünstigen Speichern kalter oder inaktiver Daten verwendet werden. Diese Daten können für künftige behördliche Anfragen oder neue Analysen hilfreich sein.

Wenn wir also Data Lakes richtig nutzen, können wir viele Vorteile erzielen. Dazu müssen wir Data Lakes nur richtig nutzen.

Fazit

Ein Data Lake ermöglicht Ihrem Unternehmen, neue und aufkommende Anwendungsfälle zu handhaben. Als alternative Möglichkeit zum Verwalten und Speichern von Daten ermöglichen Data Lakes den Benutzern, mehr Daten aus einer breiteren Palette von Quellen zu verwenden, ohne zuvor eine Vorverarbeitung oder Datentransformation durchführen zu müssen. Da mehr Daten verfügbar sind, ermöglichen Data Lakes Benutzern, Daten auf neue Weise zu analysieren, was ihnen hilft, mehr Erkenntnisse und Effizienz zu gewinnen.

Organisationen auf der ganzen Welt nutzen Wissensmanagementsysteme und -lösungen wie InsightsHub, um Daten besser zu verwalten, schneller Erkenntnisse zu gewinnen und historische Daten stärker zu nutzen, um Kosten zu senken und den ROI zu steigern.

Der Data Lake ist Ihre Art, all die verschiedenen Arten von Daten aus vielen anderen Orten zu organisieren. Und wenn Sie bereit sind, mit einem Data Lake zu spielen, können wir Ihnen beim Einstieg mit QuestionPro InsightHub helfen.

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