세상은 더블 그 크기는 매년 디지털 세계로 변모합니다. 크기는 데이터의 필요성에 따라 결정됩니다. 매일, 2.5 조 바이트 이상의 데이터 전 세계적으로 생성되며 5.2 년까지 2025 제타 바이트 증가 예상. 전염병은 2020 년의 급증에도 영향을 미칩니다. 대량의 데이터를 관리하려면 데이터 레이크와 같은 솔루션이 필요합니다.
현대 기업은 방대하고 다양한 데이터에 크게 의존하고 있습니다. 데이터 센터 빅 데이터를 생산하는 열쇠입니다. 데이터의 90 % 이상이 반 구조화 또는 비 구조화로 두 가지 문제가 발생했습니다. 따라서 비즈니스 소유자의 95 %는 구조화되지 않은 데이터를 관리 할 방법을 찾고 있습니다. 이들 모두는 영향력있는 조직 데이터 및 정보의 안전을 보장하기 위해 독점적이고 체계적인 솔루션이 필요합니다. 또한 더 빠른 처리 시설로 용량을 유지해야합니다. 따라서 데이터 레이크는 완벽한 솔루션이 될 수 있습니다.
데이터 레이크 란?
데이터 레이크는 기업에서 사용할 때까지 원본의 빅 데이터를 원래 형식으로 보관하는 중앙 스토리지 저장소입니다. 데이터는 구조화, 반 구조화 또는 비 구조화 될 수 있으며 향후에 사용할 수있는 유연성이 있습니다. 이를 통해 데이터 레이크가 다양한 포인트 및 형태의 원시 데이터와 결합되어 고객의 요구 사항을 충족하는 사용자 지정에 유용한 통찰력을 제공합니다.
데이터 레이크에 데이터를 저장하면 빠른 구조를 위해 식별자 및 메타 데이터 태그와 연결됩니다. 여기에는 데이터베이스 및 SaaS 플랫폼을 포함한 운영 소스의 시뮬레이션 데이터를 저장하기위한 수백 테라 바이트 또는 페타 바이트가 포함됩니다. 데이터 레이크는 고급 분석을위한 빠른 탐색을 통해 데이터를 이해할 수있는 데이터 스토리지 및 지원 도구를 지원하는 소스 플랫폼으로도 사용할 수 있습니다. 계보, 부과 된 보안 및 표준을 유지하는 중앙 집중식 감사를 추적합니다.
누가 그것을 필요로합니까?
토마스 H. 대번 포트, 한때 IT 및 경영학 대통령의 저명한 교수 말했다, "모든 회사는 미래에 빅 데이터를 보유하고 있으며 모든 회사는 결국 데이터 비즈니스에 참여하게 될 것입니다." 이것은 합리적이고 상승 가능한 서비스의 집합체로 구성되어 있기 때문에 데이터 레이크에서 데이터 저장이 익숙해지는 방식입니다. 기업은 인프라 관리를위한 중앙 집중식 공간을 만드는 데 도움이되는 데이터 레이크의 영향을받습니다. 모든 조직은 호수에 버려진 데이터를 관리, 저장, 분석 및 분류 할 수 있습니다. 온-프레미스 또는 클라우드에 존재하기 때문에 항상 추가 필요에 사용할 수 있습니다.
조직에서 생성된 비즈니스 데이터에서 가치를 추가하면 동료를 능가할 가능성이 높습니다. Aberdeen 설문 조사에 따르면 조직은 데이터 레이크에 구현하여 다른 조직보다 9%의 매출 성장을 달성했습니다. 그들은 데이터 레이크에 저장된 새로운 소스에서 머신 러닝과 같은 새로운 분석을 가능하게 하는 리더가 되었습니다. 고객 유치 및 유지, 생산성 향상, 사전 예방적 장치 유지 관리 및 정보에 입각한 의사 결정을 통해 더 빠른 비즈니스 성장을 위한 특정 기회를 만들었습니다.
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— 케이스웨어(@CaseWare) 2020 년 11 월 10 일
장점
기업을위한 데이터 레이크의 이점은 다음과 같습니다.
- 데이터는 계속 사용할 수 있으며 직원이 필요할 때마다 액세스할 수 있습니다.
- 방대한 데이터를 저장할 수있는 저렴한 접근성은 처리 및 분석을위한 공식적인 오리엔테이션이 필요하더라도 비즈니스에 재정적 가치를 더합니다.
- 데이터 레이크는 변형을 제공하며 회사는 기본 형식으로 저장되므로 제한없이 여러 번 사용하고 추가 할 수 있으므로 향후 데이터를 저장할 수 있습니다.
- 데이터 기술의 발전에 따른 고유 한 변화에 적응하면 향후 필요한 데이터를보다 쉽게 복구 할 수 있습니다.
- 데이터 레이크를 활용하면 비즈니스의 의사 결정 분석을 강조하는 양질의 데이터와 딥 러닝 알고리즘을 제공하여 실시간 분석이 가능합니다.
- SQL 및 기타 프로그래밍 언어를 지원하는 유연성은 고급 요구 사항을 충족합니다.
- 데이터 레이크에 저장된 데이터는 다양한 소스와 여러 미디어, 채팅, 소셜 데이터, 바이너리 또는 기타 형식을 가질 수 있으므로 수완은 또 다른 이점입니다.
스토리지와 컴퓨터 소유는 분리되어 나머지 데이터를 예산이 책정 된 개체 스토리지에 보관합니다. 하둡 온 프레미스 또는 아마존 S3. 다음과 같은 다양한 도구 및 서비스 아파치 프레스토, 탄성 검색및 아마존 아테나 데이터 쿼리에 사용할 수 있습니다.
데이터 레이크는 약간의 노력으로 레이크에 데이터를 수집하는 "지금 저장하고 나중에 분석"하는 접근 방식을 시작했습니다. 여러 분석 서비스를 요구하는 빅 데이터 구조로 정의되는 경우가 많습니다. 그러나 여전히 귀중한 엔터프라이즈 데이터를 저장 및 액세스하고 비즈니스 임계 값을 높이고 사용자에게 혜택을주는 단일 속도를 제공합니다.
YouTube : 설명 : Adam Kocoloski, IBM
사진 크레딧 : 기능 영상 에 의해 점령되었다 베카 테이 퍼트. 기사 본문의 인포 그래픽은 TechAcute의 저자에 의해 작성되었습니다.
출처 : Jacquelyn Bulao (테크저리) / 데이터 이데올로기 / 애버딘
