數據湖：它是什麼以及如何利用它
已發表: 2022-11-05在現代存儲系統中，數據湖無處不在。 此外，不，它與數據倉庫不同。 許多人可能需要更加熟悉術語數據湖，因此他們可能想知道它們是什麼。 但從事數據實踐的人一定聽過這個詞。
該公司使用一種新工具為運營和機器學習項目生成和處理大量數據。 它用於管理和組織無限量的數據。
本博客將討論數據湖、它們的好處以及如何利用它們。 讓我們開始吧。
什麼是數據湖？
數據湖是一個核心的、可擴展的存儲庫，它以原始格式保存來自許多不同來源和系統的原始、未提煉的大數據。
要了解什麼是數據湖，請將其視為一個湖泊，其中的水是從不同數據捕獲源流入的原始數據，用於各種內部和麵向客戶的目的。 它比數據倉庫大得多，就像一個儲存乾淨水的水箱，但只用於一所房子，沒有別的。
數據湖使用先加載後使用的思想，這意味著存儲庫中的數據不必立即使用。 當業務需求出現時，它可以被丟棄作為重新利用。
數據湖的好處
數據湖通常由低成本硬件製成，因此它們是存儲 TB 或大量數據的絕佳方式。 數據湖還提供端到端服務，通過減少時間、勞動力和成本，使在任何云上運行數據管道、流分析和機器學習工作負載變得更容易、更便宜。
以下是數據湖最重要的好處以及我們如何利用它們。
消除數據孤島
長期以來，大多數組織在沒有集中訪問管理系統的情況下，將數據保存在許多不同的地方並以多種不同的方式保存。 這使得獲取數據並對其進行詳細分析變得困難。
數據湖改變了這一過程，消除了對數據孤島的需求。 集中式數據湖通過組合和分類數據並為所有數據源提供單一位置來消除數據孤島。 它使查看大量數據並弄清楚它們的含義變得更加容易。
不需要預定義的模式
有了數據湖，就不再需要預定義的模式。 數據湖利用Hadoop 的簡單性以無模式寫入和基於模式的讀取模式存儲大量數據，這有助於數據消費。
事實上，不需要預定義的模式來幫助您的組織充分利用其數據、提高安全性並限制其數據責任。 數據湖通過為您的組織提供基於雲的智能功能來實現這一點，該功能為您提供了一種低成本、可擴展且安全的方式來存儲和分析多種不同格式的數據。
適用於現代用例
舊的數據倉庫解決方案價格昂貴、專有且與大多數現代用例不兼容。 數據湖旨在解決這個問題，並確保可以永久更改它們以適應大多數企業不斷變化的需求。
大多數公司都希望對非結構化數據使用機器學習和高級分析。 數據湖提供 EB 級的可擴展性。 與將數據存儲在文件和文件夾中的數據倉庫不同，數據湖具有將數據保存在平面架構和對象存儲中的額外好處。
數據可以任何格式保存
數據湖最顯著的好處之一是它們消除了在數據攝取期間對數據建模的需要。 您可以將數據以任何格式存儲在數據湖中，例如 RDBMS、NoSQL 數據庫、文件系統等。
數據也可以以原始格式上傳，如日誌、CSV等，無需任何轉換。
另一個好處是數據沒有被污染。 它使公司可以從相同的歷史數據中獲得新的見解。 由於數據以其原始形式存儲，因此不會混亂。
如何利用它（用例）
既然您知道什麼是數據湖，我們還討論了它的好處。 在您的項目或組織中使用數據湖時，您可以獲得各種優勢。 讓我們討論一些用例以了解更多信息。
概念證明 (POC)
數據湖存儲非常適合概念驗證項目。 概念驗證 (POC) 是一項確定一個想法是否可以變為現實的工作。
它對文本分類等用例很有幫助，這是數據科學家無法使用關係數據庫完成的（至少在沒有預處理數據以適應模式要求的情況下不會這樣做）。 數據湖也可以作為其他大數據分析項目的沙箱。
它可以是任何東西，從製作大型儀表板到幫助使用通常需要實時流數據的物聯網應用程序。 在弄清楚數據的用途和價值後，可以經過提取、加載、轉換（ELT）處理，存儲在數據倉庫中。
數據備份與恢復
數據湖可用作災難恢復的存儲替代方案，因為它們擁有大量空間且成本不高。 由於數據以其本機格式存儲，因此它還可以幫助進行審計以確保質量。
如果數據倉庫需要有關於如何處理數據的正確文檔，這將是有益的。 因為它可以讓團隊檢查以前數據所有者的工作。
最後，由於數據湖中的數據不必立即使用，它可以用於以低成本存儲冷數據或非活動數據。 這些數據可能對未來的監管查詢或新分析有所幫助。
因此，如果我們正確使用數據湖，我們可以獲得很多優勢。 為此，我們唯一要做的就是正確利用數據湖。
結論
數據湖允許您的企業處理新出現的用例。 作為管理和存儲數據的另一種方式，數據湖允許用戶使用來自更廣泛來源的更多數據，而無需先進行任何預處理或數據轉換。 有了更多可用數據，數據湖允許用戶以新的方式分析數據，這有助於他們找到更多的見解和效率。
世界各地的組織使用 InsightsHub 等知識管理系統和解決方案來更好地管理數據、更快地獲得洞察力並更多地使用歷史數據，從而降低成本並提高投資回報率。
數據湖是您組織來自許多其他地方的所有不同類型數據的方式。 如果您準備好開始使用數據湖，我們可以幫助您開始使用 QuestionPro InsightHub。