دریاچه داده چیست؟ – هوش تجاری Vitray

دریاچه داده یک سیستم داده یا مخزن متمرکز است که به شما امکان می دهد تمام داده های ساختاریافته و بدون ساختار را با هر اندازه ذخیره کنید. می توانید داده های خود را همانطور که هست و بدون ساختار نگه دارید و تجزیه و تحلیل های مختلفی انجام دهید. از داشبورد و تجسم داده ها گرفته تا پردازش کلان داده، تجزیه و تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشینی برای تصمیم گیری بهتر.

چرا به دریاچه داده نیاز دارید؟

سازمان هایی که از داده ها برای افزایش ارزش تجاری خود استفاده می کنند از رقبای خود بهتر عمل می کنند. بر اساس یک مطالعه آبردین، سازمان‌هایی که دریاچه داده را پیاده‌سازی کرده‌اند از نظر رشد درآمد ۹ درصد از همتایان خود پیشی گرفتند، زیرا قادر به استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند یادگیری ماشینی از منابع جدید مانند گزارش‌ها، داده‌های کلیک، رسانه‌های اجتماعی و دستگاه‌های متصل استفاده از اینترنت بودند. در دریاچه داده ذخیره می شود. این به سازمان‌ها کمک کرده تا با جذب و حفظ مشتریان، افزایش بهره‌وری، حمایت فعالانه از دستگاه‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه، فرصت‌های رشد را پیدا کنند و سریع‌تر عمل کنند.

مقایسه دریاچه داده با انبار داده – دو رویکرد متفاوت

از آنجایی که دریاچه داده و انبار داده کاربردهای متفاوتی دارند، یک سازمان به هر دو نیاز دارد.

انبار داده یک پایگاه داده است که برای تجزیه و تحلیل داده های رابطه ای به دست آمده از سیستم های تراکنش و برنامه های تجاری بهینه شده است. ساختار داده و طرح واره برای بهینه سازی پرس و جوهای سریع SQL که در آن نتایج برای گزارش گیری و تحلیل عملیاتی استفاده می شود، از پیش تعریف شده اند. داده ها پاک، غنی شده و تبدیل می شوند.

دریاچه داده داده های ارتباطی را از برنامه های تجاری و داده های غیر ارتباطی از برنامه های تلفن همراه، دستگاه های اینترنت اشیا و شبکه های اجتماعی را ذخیره می کند. هیچ ساختار یا طرح از پیش تعیین شده ای وجود ندارد. این بدان معناست که شما می توانید تمام داده های خود را بدون طراحی دقیق ذخیره و استفاده کنید. تجزیه و تحلیل های مختلف داده های شما، مانند پرس و جوهای SQL، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، تجزیه و تحلیل بلادرنگ، و یادگیری ماشینی را می توان برای کشف بینش استفاده کرد.

همانطور که سازمان‌های مجهز به انبار داده در مورد مزایای دریاچه داده می‌آموزند، انبار خود را گسترش می‌دهند تا دریاچه داده را نیز در بر بگیرد و انواع قابلیت‌های جستجو، کاربردهای علم داده و قابلیت‌های پیشرفته را برای کشف مدل‌های اطلاعاتی جدید فعال می‌کنند.

از آنجایی که سازمان ها یک پلت فرم داده و تجزیه و تحلیل ایجاد می کنند، باید چندین قابلیت کلیدی را در نظر بگیرند:

انتقال اطلاعات

دریاچه داده به شما امکان می دهد هر مقدار داده ای را که می توانید در زمان واقعی به آن دسترسی داشته باشید ذخیره کنید. داده ها از چندین منبع جمع آوری شده و در قالب اصلی به دریاچه داده منتقل می شود. این فرآیند به شما امکان می دهد داده ها را با هر اندازه ای مقایسه کنید و در زمان تعریف ساختار داده ها، طرحواره ها و تبدیل ها صرفه جویی کنید.

ذخیره سازی و نمایه سازی داده ها

دریاچه داده به شما امکان می دهد داده های رابطه ای مانند پایگاه های داده عملیاتی و داده های رابطه ای از برنامه های کاربردی تجاری و داده های غیرمرتبط مانند برنامه های کاربردی تلفن همراه، دستگاه های اینترنت اشیا و شبکه های اجتماعی را ذخیره کنید. دریاچه داده همچنین شما را قادر می سازد تا با فهرست نویسی و نمایه سازی داده ها با داده های موجود در دریاچه داده آشنا شوید. در نهایت، برای محافظت از داده های تجاری ارزشمند خود، داده ها باید ایمن باشند.

تحلیل و بررسی

دریاچه داده به دانشمندان داده، توسعه دهندگان داده و تحلیلگران رشد کسب و کار اجازه می دهد تا با استفاده از ابزارها و چارچوب های تحلیلی انتخابی خود به داده ها دسترسی داشته باشند. دریاچه داده به شما امکان می دهد بدون نیاز به انتقال داده های خود به یک سیستم تجزیه و تحلیل جداگانه، تجزیه و تحلیل را اجرا کنید.

فراگیری ماشین

دریاچه داده به سازمان‌ها اجازه می‌دهد بینش‌های مختلفی تولید کنند، از جمله گزارش‌دهی در مورد داده‌های تاریخی و انجام یادگیری ماشین، که در آن مدل‌هایی برای پیش‌بینی نتایج احتمالی ساخته می‌شوند و برای دستیابی به نتیجه بهتر اقدام می‌کنند.

ارزش دریاچه داده

امکان استفاده از داده های بیشتر، از منابع بیشتر، در زمان کمتر و توانمند ساختن کاربران برای همکاری و تجزیه و تحلیل داده ها با روش های مختلف منجر به تصمیم گیری سریعتر و بهتر می شود. دریاچه داده به چند دلیل ارزشمند است:

بهبود تعامل با مشتری

یک دریاچه داده می تواند داده های مشتری را از یک پلت فرم CRM (مدیریت ارتباط با مشتری) با تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی و موارد دیگر ترکیب کند. بنابراین می توان با سودآورترین مشتریان، دلیل خروج مشتری، پیشرفت کار و سود آشنا شد و وفاداری مشتریان را افزایش داد.

بهبود انتخاب برای نوآوری و توسعه

یک دریاچه داده می تواند به تیم های تحقیق و توسعه سازمان شما کمک کند تا مفروضات آنها را بررسی کنند، در صورت لزوم آنها را اصلاح کنند و نتایج را ارزیابی کنند. به عنوان مثال، انتخاب مواد مناسب در طراحی که منجر به کار سریعتر می شود یا انجام تحقیقات ژنومی که منجر به درمان موثرتر می شود.

افزایش بهره وری عملیاتی

اینترنت اشیا (IoT) علاوه بر داده‌های بلادرنگ از دستگاه‌های متصل به اینترنت، راه‌های بیشتری را برای جمع‌آوری داده‌ها در فرآیندهایی مانند تولید معرفی می‌کند. یک دریاچه داده ذخیره و انجام تجزیه و تحلیل بر روی داده های اینترنت اشیاء تولید شده توسط ماشین را برای کاهش هزینه های عملیاتی و افزایش کارایی آسان می کند.

چالش های دریاچه داده ها

چالش اصلی معماری دریاچه داده این است که داده های خام بدون نظارت بر محتوای آن ذخیره می شوند. برای اینکه یک دریاچه داده بتواند داده ها را قابل استفاده کند، باید مکانیسم مشخصی برای فهرست نویسی و حفاظت از داده ها داشته باشد. بدون این عناصر، داده ها را نمی توان یافت یا به آنها اعتماد کرد و یک باتلاق داده ایجاد می کند. برآوردن نیازهای مخاطبان گسترده‌تر مستلزم آن است که دریاچه داده سازماندهی شده و از نظر معنایی سازگار باشد و بتواند اعتبارسنجی‌های لازم را انجام دهد.

ایجاد دریاچه داده در ابر

ویژگی ها عبارتند از دریاچه داده عملکرد، مقیاس پذیری، قابلیت اطمینان، در دسترس بودن، مجموعه متنوعی از موتورهای تجزیه و تحلیل، و صرفه جویی در مقیاس عظیم. بنابراین برای استقرار ابری ایده آل است. تحقیقات ESG نشان می دهد که 39 درصد از پاسخ دهندگان، ابر را برای تجزیه و تحلیل، 41 درصد برای انبارهای داده و 43 درصد برای Spark در نظر می گیرند. برخی از مهم‌ترین دلایلی که مشتریان ابر را یک مزیت برای Data Lake می‌دانند عبارتند از امنیت بهتر، زمان استقرار سریع‌تر، دسترسی بهتر، به‌روزرسانی‌های مکرر ویژگی‌ها و عملکرد، پاسخ‌دهی بیشتر و پوشش جغرافیایی بیشتر و هزینه‌های بلادرنگ.