Какво е хранилище за необработени данни?

Организациите генерират огромни количества данни, които трябва да съхраняват и използват. Хранилищата за необработени данни отговарят на тази нужда, като предлагат мащабируем и икономичен начин за работа с разнообразни типове и източници на данни – без да се изисква незабавна структура или преобразуване.

Ето основните причини хранилищата за необработени данни да са широко възприети:

• Гъвкавост: Съхранявайте всички типове данни – като структурирани таблици, логове, изображения и видео – на едно място, без да е нужно предварително да определяте как ще се използват.
• Мащабируемост: Разширявайте капацитета си, за да съхранявате петабайти данни без значителни промени в архитектурата или производителността.
• Достъпност: Направете данните достъпни за широк кръг потребители и инструменти, за да подпомогнете отчетност, усъвършенствани анализи и разработка на ИИ.
• Икономичност: Използвайте нискобюджетни опции за съхранение и избягвайте разходите от често преместване или дублиране на данни.
• Готовност за иновации: Улеснете експериментирането на специалисти по данни, анализатори и разработчици, които могат да изследват и оформят данни в реално време.

Тъй като хранилищата за необработени данни правят разнообразните данни широко достъпни, поддържат „схема при четене“ и се мащабират, за да обработват големи натоварвания, те са идеални за стимулиране на иновации в ИИ, машинното обучение и анализите в реално време.

Хранилищата за необработени данни помагат да се премахне фрагментацията на данните, като централизират съхранението между отделите и системите, и помагат на екипите да вземат информирани решения и да работят с единна версия на истината за данните. Ефективните практики за управление на данните гарантират, че тези централизирани данни остават защитени, съобразени с изискванията и надеждни.

Microsoft Fabric разширява тези предимства, като интегрира инструменти за анализ, бази данни и визуализация върху OneLake. Екипите могат да създават модели, да генерират отчети и да автоматизират pipeline процеси, без да управляват отделни системи. Този унифициран подход ускорява разработката и намалява оперативната тежест, като същевременно осигурява последователна сигурност и съответствие.

Хранилищата за необработени данни се използват в различни индустрии, за да обединяват данните и да ги правят по-достъпни за вземане на решения, анализи и иновации. Тяхната гъвкавост ги прави подходящи както за оперативни, така и за стратегически случаи на употреба.

Често срещаните примери включват:

• Търговски анализи: Обединявайте данни от POS системи, клиентска обратна връзка, уеб логове и показатели за наличности в едно хранилище за необработени данни, за да разбирате поведението при пазаруване, да оптимизирате веригата за доставки и да персонализирате маркетинга.
• Здравни анализи: Обединявайте електронни здравни досиета, образни данни, резултати от клинични изпитвания и показатели от устройства за носене, за да подпомогнете медицинските изследвания и да подобрите резултатите за пациентите.
• Мониторинг на производството: Събирайте данни от IoT сензори, производствени логове и записи за поддръжка, за да откривате аномалии, да предвиждате повреди в оборудването и да оптимизирате работните процеси.
• Анализ на финансов риск: Съхранявайте записи за транзакции, пазарни данни и взаимодействия с клиенти на едно място, за да изграждате усъвършенствани модели за риск, да откривате измами и да осигурявате съответствие.
• Образование и изследвания: Обединявайте данни от анкети, системи за управление на обучението и модели на потребление на онлайн съдържание, за да повишите ангажираността на учащите и академичните резултати.
• Стрийминг медии: Компаниите за стрийминг на абонаментен принцип събират и анализират данни за поведението на клиентите, които могат да използват, за да подобрят своя алгоритъм за препоръки.
• Съхранение на IoT данни: Хардуерните сензори генерират огромни обеми полуструктурирани и неструктурирани данни за заобикалящия физически свят. Конекторите за данни улесняват безпроблемното интегриране на тези данни в езерото за анализ.
• Поддръжка на продажбите: Специалистите по данни и инженерите по продажби често изграждат прогнозни модели, за да предвидят поведението на клиентите и да намалят общия отлив.

Каква е разликата между хранилище за необработени данни и склад за данни? И кога е подходящо да изберете едното пред другото?

Въпреки че хранилищата за необработени данни и складовете за данни си приличат по това, че и двете съхраняват и обработват данни, всяко има своите силни страни и съответно свои сценарии на използване. Затова организациите често използват и двете като част от по-широка екосистема за анализи. Заедно те изграждат сигурна, цялостна система за съхранение, обработка и по-бързо достигане до прозрения.

Хранилищата за необработени данни събира както релационни, така и нерелационни данни от разнообразни източници – бизнес приложения, мобилни приложения, IoT устройства, социални мрежи или стрийминг потоци – без да е необходимо да се дефинира структурата или схемата на данните, преди да бъдат прочетени. В резултат хранилищата за необработени данни могат да съхраняват широк набор от типове данни – от структурирани до полуструктурирани и неструктурирани – в какъвто и да е мащаб. Гъвкавият и мащабируем характер ги прави незаменими за извършване на сложни видове анализ на данни с помощта на инструменти за обработка. Разбирането на потока на данни между системите е от решаващо значение за ефективната обработка и анализ на данни.

За разлика от него склад за данни има релационен характер. Структурата или схемата се моделира или предварително се дефинира според бизнес и продуктови изисквания и се подготвя, уеднаквява и оптимизира за SQL заявки. Докато хранилищата за необработени данни съхранява данни от всички типове структури, включително сурови и необработени данни, складът за данни пази данни, които са обработени и трансформирани с конкретна цел. Това прави складовете за данни идеални за създаване на стандартизирани отчети за бизнес разузнаване или за поддръжка на оперативни сценарии с ясно дефинирани модели на данни.

Къде се вписват хранилищата с инструменти за управление

Склад за данни съчетава елементи и от двете архитектури. То използва гъвкавото съхранение на хранилище за необработени данни и добавя възможностите за управление на данни, които обикновено се срещат в складовете за данни, като транзакции, налагане на схема и оптимизации на производителността за натоварвания с заявки. Този хибриден подход позволява аналитични и machine learning работни потоци върху сурови и структурирани данни, без да се налага данните да се преместват или дублират между системите.

Fabric използва модел хранилище с инструменти за управление, изграден върху OneLake – единно хранилище за необработени данни, който служи като основен слой за съхранение за всички натоварвания с данни във Fabric. Тази архитектура ви позволява да изграждате хранилища за необработени данни, складове за данни и бази данни директно върху данните си в OneLake. Като поддържа отворени формати на данни и осигурява споделена основа за данните, е възможно да се извършват събирането, трансформация и анализ на данни в една интегрирана среда на Fabric. Този многослоен подход гарантира, че екипите могат да имат достъп до правилните данни и да работят с тях – независимо дали става дума за проучвателен анализ, оперативно отчитане или усъвършенствани ИИ решения – без да се налага да ги преместват или дублират.

С продължаващия ръст на обема и разнообразието на данните традиционните подходи към съхранението и анализа на данни стават все по-неустойчиви. Хранилищата за необработени данни отговарят на нуждата от мащабируеми, гъвкави и унифицирани решения за съхранение, като позволяват на организациите да съхраняват сурови данни от разнообразни източници, да имат достъп до тях при поискване и да захранват широк набор от анализи и прозрения.

С поглед към бъдещето, хранилищата за необработени данни ще се превърнат в основен компонент на съвременните стратегии за данни, тъй като организациите се изправят пред все по-големи предизвикателства, свързани с органично израснали, фрагментирани среди от данни – включително множество изолирани lakes, излишни системи за съхранение и непоследователни модели за достъп. Тези проблеми водят до разрастване на данните, дублиране, сложност в управлението и нарастващи разходи, което затруднява екипите да намират, да се доверяват и да използват данните ефективно.

Fabric се справя с тези предизвикателства с OneLake – единно, хранилище за необработени данни в среда с много облаци, вграден в платформата. OneLake функционира като „OneDrive for Data“ – напълно управлявано SaaS решение, което елиминира нуждата от изграждане и поддръжка на отделна инфраструктура на хранилище за необработени данни. Той служи като единна основа за цялата организация за откриване, съхранение и сътрудничество върху данни във всички бизнес области и облачни среди. Този отворен, центриран около езерото подход намалява дублирането, подобрява управлението и позволява на екипите да работят с едни и същи данни – като подпомага по-добро сътрудничество, по-бързи прозрения и по-интелигентни решения, задвижвани от ИИ.

Като обединява съхранението, събирането, анализите и управлението под един покрив, Microsoft Fabric – и OneLake в основата му – помага на организациите да преминават по-бързо от сурови данни към прозрения. Това опростява архитектурата, намалява оперативните затруднения и улеснява изграждането на мащабируеми, готови за бъдещето системи за данни.

За основни насоки за развиващата се екосистема от данни разгледайте Data 101 hub.