Ο κόσμος γίνεται διπλασιαστεί το μέγεθός του κάθε χρόνο και μετατρέπεται σε ψηφιακό σύμπαν. Το μέγεθος καθορίζεται από την αναγκαιότητα των δεδομένων. Κάθε μέρα, πάνω από 2.5 quintillion byte δεδομένων παράγεται σε όλο τον κόσμο και είναι αναμένεται να αυξηθεί 5.2 zettabytes έως το 2025. Η πανδημία επηρεάζει επίσης την ταχεία αύξηση το 2020. Για τη διαχείριση μεγάλου αριθμού δεδομένων απαιτείται μια λύση όπως μια λίμνη δεδομένων.
Οι σύγχρονες επιχειρήσεις εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τεράστια και διαφορετικά δεδομένα, και κέντρα δεδομένων είναι το κλειδί για την παραγωγή μεγάλων δεδομένων. Περισσότερο από το 90% των δεδομένων είναι ημι-δομημένα ή μη δομημένα που έχουν ξεκινήσει μια διπλή πρόκληση. Ως εκ τούτου, το 95% των ιδιοκτητών επιχειρήσεων αναζητούν έναν τρόπο διαχείρισης μη δομημένων δεδομένων. Όλοι τους χρειάζονται μια αποκλειστική και οργανωμένη λύση για να διασφαλίσουν την ασφάλεια των σημαντικών οργανωτικών δεδομένων και πληροφοριών. Αυτό απαιτεί επίσης τη διατήρηση της χωρητικότητας με ταχύτερη εγκατάσταση επεξεργασίας. Επομένως, η λίμνη δεδομένων μπορεί να είναι μια τέλεια λύση.
Τι είναι μια λίμνη δεδομένων;
Η λίμνη δεδομένων είναι ένα κεντρικό αποθετήριο αποθήκευσης που κρατά τα μεγάλα δεδομένα από τις πηγές στην αρχική του μορφή έως ότου το χρησιμοποιούν οι επιχειρήσεις. Τα δεδομένα μπορούν να είναι δομημένα, ημι-δομημένα ή μη δομημένα με ευελιξία στη χρήση στο μέλλον. Αυτό καθιστά μια λίμνη δεδομένων σε συνδυασμό με διάφορα σημεία και σχήματα πρωτογενών δεδομένων, παρέχοντας χρήσιμες πληροφορίες για την προσαρμογή ώστε να ανταποκρίνονται στις ανάγκες των πελατών.
Η αποθήκευση δεδομένων στη λίμνη δεδομένων συσχετίζεται με αναγνωριστικά και ετικέτες μεταδεδομένων για γρήγορη διάσωση. Περιλαμβάνει εκατοντάδες terabytes ή petabytes για την αποθήκευση προσομοιωμένων δεδομένων από λειτουργικές πηγές, συμπεριλαμβανομένων βάσεων δεδομένων και SaaS. Μια λίμνη δεδομένων μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί ως πλατφόρμα πηγής που επιτρέπει την αποθήκευση δεδομένων και τα εργαλεία υποστήριξης για την κατανόηση των δεδομένων μέσω γρήγορης εξερεύνησης για προηγμένες αναλύσεις. Παρακολουθεί τη γενεαλογία, την επιβαλλόμενη ασφάλεια καθώς και τον κεντρικό έλεγχο διατηρώντας τα πρότυπα του.
Ποιος το χρειάζεται;
Thomas H. Davenport, ο Διακεκριμένος Καθηγητής του Προέδρου Πληροφορικής και Διοίκησης μία φορά είπε"Κάθε εταιρεία έχει μεγάλα δεδομένα στο μέλλον της και κάθε εταιρεία θα είναι τελικά στην επιχείρηση δεδομένων." Αυτός είναι ο τρόπος με τον οποίο η αποθήκευση δεδομένων συνηθίζεται στη λίμνη δεδομένων επειδή αποτελείται από ένα συγκρότημα εύλογων και ανιχνεύσιμων υπηρεσιών. Οι επιχειρήσεις επηρεάζονται από τις λίμνες δεδομένων καθώς βοηθούν στη δημιουργία ενός κεντρικού χώρου για τη διαχείριση της υποδομής. Κάθε οργανισμός μπορεί να διαχειριστεί, να αποθηκεύσει, να αναλύσει και να ταξινομήσει τα δεδομένα του που απορρίπτονται στη λίμνη. Μπορούν πάντα να το χρησιμοποιήσουν για περαιτέρω ανάγκη, επειδή είτε υπάρχει εντός του χώρου είτε στο cloud.
Εάν ο οργανισμός σας προσθέτει αξία από τα δημιουργημένα επιχειρηματικά δεδομένα, τότε οι πιθανότητες είναι υψηλές να νικήσετε τους συνομηλίκους σας. Σύμφωνα με μια έρευνα του Aberdeen, οι οργανισμοί κέρδισαν 9% αύξηση εσόδων από τους άλλους για την εφαρμογή σε μια λίμνη δεδομένων που είχε καλύτερη απόδοση. Έγιναν οι ηγέτες για να επιτρέψουν νέες αναλύσεις όπως η μηχανική μάθηση από νεότερες πηγές που ήταν αποθηκευμένες στη λίμνη δεδομένων. Δημιούργησε ορισμένες ευκαιρίες για ταχύτερη επιχειρηματική ανάπτυξη προσελκύοντας και διατηρώντας πελάτες, ενισχύοντας την παραγωγικότητα, προληπτική συντήρηση συσκευών και ενημερωμένη λήψη αποφάσεων.
Τι είναι μια λίμνη δεδομένων και πώς θα μπορούσε να είναι επωφελής για την εταιρεία σας; https://t.co/fVMuCSzSAx #μεγάλα δεδομένα #ασφάλεια δεδομένων #datalake #tech pic.twitter.com/wuqtP1QABf
- CaseWare (@CaseWare) Νοέμβριος 10, 2020
Oφέλη
Τα οφέλη μιας λίμνης δεδομένων για τις επιχειρήσεις περιλαμβάνουν:
- Τα δεδομένα παραμένουν διαθέσιμα και διασφαλίζουν ότι οι εργαζόμενοι μπορούν να έχουν πρόσβαση όποτε το χρειάζονται.
- Η φθηνή προσιτότητα αποθήκευσης τεράστιων δεδομένων προσθέτει οικονομική αξία στις επιχειρήσεις, παρόλο που απαιτεί κάποιο επίσημο προσανατολισμό για επεξεργασία και ανάλυση.
- Η λίμνη δεδομένων προσφέρει παραλλαγές και οι εταιρείες μπορούν να συσσωρεύουν δεδομένα στο μέλλον καθώς αποθηκεύονται σε εγγενή μορφή, ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν και να προστεθούν πολλές φορές χωρίς περιορισμούς.
- Προσαρμοσμένη στις εγγενείς αλλαγές σύμφωνα με την πρόοδο της τεχνολογίας δεδομένων, καθιστά ευκολότερη την ανάκτηση των απαραίτητων δεδομένων στο μέλλον.
- Η μόχλευση των δεδομένων επιτρέπει τη δυνατότητα ανάλυσης σε πραγματικό χρόνο με την παροχή ποιοτικών δεδομένων και αλγορίθμων βαθιάς μάθησης για να τονίσει τα αναλυτικά στοιχεία της επιχείρησης.
- Η ευελιξία υποστήριξης της SQL και άλλων γλωσσών προγραμματισμού προσαρμόζει τις προηγμένες απαιτήσεις.
- Η επινοητικότητα είναι ένα άλλο πλεονέκτημα καθώς τα δεδομένα που αποθηκεύονται στη λίμνη δεδομένων μπορούν να έχουν διαφορετικές πηγές και πολλαπλά μέσα, συνομιλία, κοινωνικά δεδομένα, δυαδικά ή οποιαδήποτε άλλη μορφή.
Αποθήκευση και κατοχή υπολογιστή χωρίζονται για να διατηρήσουν τα υπόλοιπα δεδομένα στον προϋπολογισμό αποθήκευσης αντικειμένων όπως Hadoop επί τόπου ή Amazon S3. Διάφορα εργαλεία και υπηρεσίες όπως Apache Presto, Ελαστική αναζήτησηΤο HIFU, ή Υψηλής Έντασης Εστιασμένος Υπέρηχος, στοχεύει επίσης στο πρόσωπο και τον λαιμό. Προσφέρει θεραπεία σε γρήγορες εκπομπές, γεγονός που κάνει τις συνεδρίες θεραπείας συντομότερες. Αμαζόν Αθηνά μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ένα ερώτημα δεδομένων.
Η λίμνη δεδομένων ξεκίνησε την προσέγγιση «αποθήκευση τώρα, ανάλυση αργότερα» με λίγη προσπάθεια απορρόφησης δεδομένων στη λίμνη. Συχνά ορίζεται ότι είναι μια μεγάλη δομή δεδομένων για την υποχρέωση πολλαπλών αναλυτικών υπηρεσιών. Αλλά εξακολουθεί να δίνει έναν μόνο ρυθμό για να αποθηκεύσετε και να αποκτήσετε πρόσβαση σε πολύτιμα επιχειρηματικά δεδομένα και να αυξήσετε το όριο των επιχειρήσεων καθώς και οφέλη για τους χρήστες του.
YouTube: Επεξήγηση από τον Adam Kocoloski, IBM
Κάνοντας κλικ στην αναπαραγωγή, αποδέχεστε τους όρους του YouTube Όροι παροχής υπηρεσιών Πολιτική Απορρήτου. Τα δεδομένα ενδέχεται να κοινοποιηθούν στο YouTube/Google.
Φωτογραφικές πιστώσεις: Η δυνατότητα εικόνα έχει ληφθεί από Μπέκα Τάπερτ. Το infographic στο σώμα του άρθρου έχει δημιουργηθεί από τον συγγραφέα του TechAcute.
Πηγές: Jacquelyn Bulao (Τεχνολογία) / Ιδεολογία δεδομένων / Αμπερντίν
