دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه کاربردی دارد

 

دریاچه های داده یک ذخیره کامل و معتبر داده را فراهم می کنند که می تواند تجزیه و تحلیل داده ها، هوش تجاری و یادگیری ماشین را تقویت کند.

 

دریاچه داده (Data lake) چیست؟

Data lake (دریاچه داده) مکانی مرکزی است که حجم زیادی از داده ها را در قالب اصلی و خام خود نگهداری می کند.

در مقایسه با یک انبار داده سلسله مراتبی، که داده ها را در فایل ها یا پوشه ها ذخیره می کند، یک دریاچه داده از یک معماری مسطح و ذخیره سازی اشیا برای ذخیره داده ها استفاده می کند. داده ها را در مناطق مختلف بازیابی می کند و عملکرد را بهبود می بخشد.

با استفاده از ذخیره سازی ارزان قیمت و فرمت های باز، دریاچه های داده بسیاری از برنامه ها را قادر می سازند تا از داده ها استفاده کنند.دریاچه های داده در پاسخ به محدودیت های انبارهای داده توسعه یافته اند.

Data lake (دریاچه داده)

در حالی که انبارهای داده تجزیه و تحلیل بسیار کارآمد و مقیاس پذیری را در اختیار کسب و کارها قرار می دهند، اما گران و اختصاصی هستند و نمی توانند موارد استفاده مدرنی را که بیشتر شرکت ها به دنبال آن هستند رسیدگی کنند. دریاچه‌های داده اغلب برای ادغام تمام داده‌های یک سازمان در یک مکان واحد مرکزی استفاده می‌شوند.

جایی که می‌توان آن‌ها را «همان‌طور که هست» ذخیره کرد، بدون نیاز به تحمیل یک طرح (به عنوان مثال، یک ساختار رسمی برای نحوه سازمان‌دهی داده‌ها) به بالا. مانند یک انبار داده جلو. داده‌ها در تمام مراحل فرآیند پالایش را می‌توان در یک دریاچه داده ذخیره کرد: داده‌های خام را می‌توان در کنار منابع داده‌های ساختاری و جدولی سازمان (مانند جداول پایگاه داده).

همچنین جداول داده‌های میانی تولید شده در فرآیند پالایش، جذب و ذخیره کرد. داده های خام برخلاف اکثر پایگاه‌های داده و انبارهای داده، دریاچه‌های داده می‌توانند انواع داده‌ها را پردازش کنند .

از جمله داده‌های بدون ساختار و نیمه ساختار یافته مانند تصاویر، ویدئو، صدا و اسناد – که برای یادگیری ماشین امروزی و موارد استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته حیاتی هستند.

 

برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید

 

چرا از دریاچه داده (Data lake) استفاده می کنید؟

اول از همه، دریاچه های داده فرمت باز هستند، بنابراین کاربران از قفل شدن در یک سیستم اختصاصی مانند یک انبار داده، که در معماری داده های مدرن اهمیت فزاینده ای پیدا کرده است، اجتناب می کنند.

دریاچه های داده نیز به دلیل توانایی آنها در مقیاس و افزایش ذخیره اشیاء، بسیار بادوام و کم هزینه هستند. به‌علاوه، تحلیل‌های پیشرفته و یادگیری ماشینی روی داده‌های بدون ساختار، برخی از استراتژیک‌ترین اولویت‌های شرکت‌های امروزی هستند.

توانایی منحصر به فرد دریافت داده های خام در فرمت های مختلف (ساختار یافته، بدون ساختار، نیمه ساختاریافته)، همراه با سایر مزایای ذکر شده، یک دریاچه داده را به گزینه ای واضح برای ذخیره سازی داده تبدیل می کند.

هنگامی که دریاچه های داده به درستی طراحی شوند، این توانایی را می دهند:

 

علم داده قدرت و یادگیری ماشین

دریاچه‌های داده به شما امکان می‌دهند داده‌های خام را به داده‌های ساختاری تبدیل کنید که برای تجزیه و تحلیل ، علم داده و یادگیری ماشین با تأخیر کم آماده هستند.

داده‌های خام را می‌توان با هزینه کم برای استفاده در آینده در یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل به مدت نامحدود نگهداری کرد.

 

 

داده های خود را متمرکز، ادغام و فهرست بندی کنید

یک دریاچه داده (Data lake) متمرکز مشکلات مربوط به سیلوهای داده (مانند تکرار داده ها، سیاست های امنیتی متعدد و مشکل در همکاری) را از بین می برد و به کاربران پایین دستی یک مکان واحد را برای جستجوی همه منابع داده ارائه می دهد.

 

 

منابع و فرمت های مختلف داده را به سرعت و بدون وقفه یکپارچه کنید

هر نوع داده ای را می توان به طور نامحدود در یک دریاچه داده جمع آوری و نگهداری کرد، از جمله داده های دسته ای و جریانی، ویدئو، تصویر، فایل های باینری و موارد دیگر.  از آنجایی که دریاچه داده یک منطقه فرود برای داده های جدید فراهم می کند، همیشه به روز است.

 

 

با ارائه ابزارهای سلف سرویس به کاربران، داده های خود را دموکراتیک کنید

دریاچه های داده بسیار انعطاف پذیر هستند و به کاربرانی که مهارت ها، ابزارها و زبان های کاملاً متفاوتی دارند. این امکان را می دهند تا وظایف تحلیلی مختلف را به طور همزمان انجام دهند.

 

 

چالش های دریاچه داده ها (Data lake)

علیرغم مزایای آنها، بسیاری از وعده‌های دریاچه‌های داده به دلیل فقدان برخی ویژگی‌های حیاتی محقق نشده‌اند: عدم پشتیبانی از تراکنش‌ها، عدم اجرای کیفیت داده یا حاکمیت، و بهینه‌سازی عملکرد ضعیف.

در نتیجه، بیشتر دریاچه های داده در شرکت به باتلاق داده تبدیل شده اند.

 

 

مسائل مربوط به قابلیت اطمینان

بدون ابزارهای مناسب، دریاچه‌های داده می‌توانند از مسائل مربوط به قابلیت اطمینان داده‌ها رنج ببرند که استدلال دانشمندان و تحلیلگران داده درباره داده‌ها را دشوار می‌کند.

این مشکلات می تواند از مشکل ترکیب داده های دسته ای و جریانی، خرابی داده ها و عوامل دیگر ناشی شود.

 

 

عملکرد کند

با افزایش اندازه داده ها در دریاچه داده، عملکرد موتورهای پرس و جو سنتی به طور سنتی کندتر می شود. برخی از تنگناها شامل مدیریت ابرداده، پارتیشن بندی نامناسب داده و موارد دیگر است.

 

 

کمبود امکانات امنیتی

به دلیل عدم دید و قابلیت حذف یا به‌روزرسانی داده‌ها، امنیت و مدیریت دریاچه‌های داده دشوار است.  این محدودیت ها برآوردن الزامات نهادهای نظارتی را بسیار دشوار می کند.

 

 

به این دلایل، یک دریاچه داده سنتی به تنهایی برای پاسخگویی به نیازهای کسب‌وکارهایی که به دنبال نوآوری هستند کافی نیست.

به همین دلیل است که کسب‌وکارها اغلب در معماری‌های پیچیده عمل می‌کنند و داده‌ها در سیستم‌های ذخیره‌سازی مختلف از بین می‌روند: انبارهای داده، پایگاه‌های داده و سایر ذخیره‌سازی‌ها. سیستم ها در سراسر شرکت ساده‌سازی این معماری با یکپارچه‌سازی تمام داده‌های شما در یک دریاچه داده،

اولین قدم برای شرکت‌هایی است که می‌خواهند از قدرت یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیروزی در دهه آینده استفاده کنند.

 

چگونه یک  Lakehouse  این چالش ها را حل می کند

پاسخ به چالش‌های دریاچه‌های داده، Lakehouse است که یک لایه ذخیره‌سازی تراکنشی در بالا اضافه می‌کند. Lakehouse که از ساختارهای داده و ویژگی‌های مدیریت داده مشابهی در انبار داده استفاده می‌کند.

اما در عوض آنها را مستقیماً روی دریاچه‌های داده ابری اجرا می‌کند. در نهایت، یک Lakehouse به تجزیه و تحلیل سنتی، علم داده و یادگیری ماشین اجازه می دهد تا در یک سیستم همزیستی داشته باشند، همه در یک قالب باز.

Lakehouse طیف وسیعی از موارد استفاده جدید را برای تجزیه و تحلیل در مقیاس سازمانی متقابل، BI و پروژه‌های یادگیری ماشینی امکان‌پذیر می‌کند که می‌تواند ارزش تجاری عظیمی را باز کند.

تحلیلگران داده می توانند با پرس و جو از دریاچه داده با استفاده از SQL، بینش های غنی را به دست آورند، دانشمندان داده می توانند به مجموعه داده ها بپیوندند و مدل های ML را با دقت بیشتر تولید کنند.

مهندسان داده می توانند خطوط لوله ETL خودکار بسازند، و تحلیلگران هوش تجاری می توانند داشبوردهای بصری و ابزارهای گزارش ایجاد کنند.

سریعتر و راحت تر از قبل همه این موارد استفاده می‌توانند به طور همزمان روی دریاچه داده انجام شوند، بدون اینکه داده‌ها را جابجا کنند، حتی زمانی که داده‌های جدید در جریان هستند.

 

ساخت Lakehouse  با Delta Lake

برای ساختن یک Lakehouse موفق، سازمان‌ها به Delta Lake روی آورده‌اند، یک لایه مدیریت داده با فرمت باز که بهترین‌ها را از هر دو دریاچه داده و انبار داده ترکیب می‌کند.

در سراسر صنایع، شرکت‌ها از دریاچه دلتا برای تقویت همکاری با ارائه یک منبع مطمئن و واحد از حقیقت استفاده می‌کنند.

Data Lake با ارائه کیفیت، قابلیت اطمینان، امنیت و عملکرد در دریاچه داده شما – هم برای عملیات جریانی و هم برای عملیات دسته‌ای – سیلوهای داده را حذف می‌کند و تجزیه و تحلیل‌ها را در سرتاسر سازمان در دسترس قرار می‌دهد.

با دلتا لیک، مشتریان می‌توانند یک Lakehouse مقرون‌به‌صرفه و مقیاس‌پذیر بسازند که سیلوهای داده را حذف می‌کند و تجزیه و تحلیل‌های خود-خدمت را برای کاربران نهایی فراهم می‌کند.

 

 

 

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و  هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها  تمرکز دارد.

 

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

.

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company