Microsoft Fabric
Een data lake is een gecentraliseerde opslagplaats die grote hoeveelheden gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens op elke schaal opslaat. In tegenstelling tot traditionele databases of datawarehouses kan een data lake onbewerkte gegevens in de oorspronkelijke indeling bewaren totdat ze'nodig zijn voor analyse. Dankzij die flexibiliteit is het een krachtig basis voor moderne analyses, machine learning en bedrijfsinformatie.
Data lakes ondersteunen het verzamelen van gegevens uit uiteenlopende bronnen, zoals toepassingen voor ondernemingen, sociale media, Internet of Things (IoT)-apparaten en meer. Zodra de gegevens zijn opgeslagen, kun je die verkennen en transformeren met allerlei hulpprogramma's, van eenvoudige query's tot geavanceerde AI-ondersteunde analyses.
Een van de bepalende kenmerken van een data lake is de schema-bij-lezen-aanpak. In tegenstelling tot datawarehouses, die bij het wegschrijven van gegevens (schema bij schrijven) al een schema toepassen, stellen data lakes de toepassing van een schema uit totdat de data wordt gelezen. Dat betekent dat de datastructuur pas wordt gedefinieerd wanneer dat nodig is, waardoor teams meer flexibiliteit krijgen in hoe ze gegevens voorbereiden en analyseren.
Moderne data lakes zijn vaak gebouwd op cloudinfrastructuur en bieden elastische schaalbaarheid en geïntegreerde services voor gegevensopname, -verwerking en -beveiliging. Ze ondersteunen open gegevensindelingen zoals Parquet, ORC, Avro en JSON, die interoperabiliteit tussen verschillende systemen en analytische hulpprogramma's bevorderen.
In Microsoft Fabric is OneLake het uniforme data lake dat fungeert als de centrale opslaglaag onder elke data-ervaring. Samen brengt dit uitgebreide gegevensplatform gegevensbeheer en -analyses samen voor een betrouwbare bron van waarheid. Of je nu gegevens binnenhaalt via Fabric Data Factory, transformeert met Fabric Data Engineering of visualiseert in Power BI, alles komt samen in een geïntegreerde gegevensbasis. Een gedeeld, open data lake voor de hele organisatie vereenvoudigt governance, versterkt samenwerking en ondersteunt een echte gegevensgerichte cultuur.
Organisaties genereren enorme hoeveelheden gegevens die ze moeten opslaan en mee moeten werken. Data lakes spelen in op die behoefte met een schaalbare en kostenefficiënte manier om uiteenlopende gegevenstypes en -bronnen te verwerken, zonder directe structuur of transformatie.
Dit zijn de belangrijkste redenen waarom data lakes zo breed worden ingezet:
Omdat data lakes uiteenlopende gegevens breed toegankelijk maken, schema bij lezen ondersteunen en grote workloads kunnen opschalen, zijn ze ideaal om innovatie in AI, machine learning en realtime analyses te ondersteunen.
Data lakes helpen gefragmenteerde gegevens te verminderen door opslag over afdelingen en systemen heen te centraliseren, waardoor teams onderbouwde beslissingen kunnen nemen en met een betrouwbare bron van de waarheid kunnen werken. Effectieve gegevensbeheerpraktijken zorgen ervoor dat de gecentraliseerde gegevens veilig, compliant en betrouwbaar blijven.
Microsoft Fabric breidt deze voordelen uit door analytics-, database- en visualisatiehulpprogramma's boven op OneLake te integreren. Teams kunnen modellen bouwen, rapporten genereren en pijplijnen automatiseren zonder aparte systemen te beheren. Dankzij deze uniforme aanpak wordt de ontwikkeling versneld en de overhead verlaagd, terwijl consistente beveiliging en compliance worden bevorderd.
Data lakes worden in allerlei sectoren gebruikt om gegevens samen te brengen en beter toegankelijk te maken voor besluitvorming, analyses en innovatie. Door hun flexibiliteit zijn ze geschikt voor zowel operationele als strategische gebruiksscenario's.
Enkele voorbeelden zijn:
Wat is het verschil tussen een data lake en een datawarehouse? En wanneer kies je voor welke?
Hoewel data lakes en datawarehouses vergelijkbaar zijn omdat ze zowel gegevens opslaan als verwerken, hebben ze elk hun eigen specialisaties en dus hun eigen gebruiksscenario's. Daarom is het gebruikelijk dat een organisatie op ondernemingsniveau een data lake en een datawarehouse opneemt in het analyse-ecosysteem. Beide opslagplaatsen werken samen om een veilig, end-to-end systeem te vormen voor opslag, verwerking en snellere tijd tot inzicht.
Een data lake legt zowel relationele als niet-relationele gegevens vast uit verschillende bronnen, zoals zakelijke toepassingen, mobiele apps, IoT-apparaten, sociale media of streaming, zonder dat je de structuur of het schema van de gegevens hoeft te definiëren totdat deze worden gelezen. Als gevolg hiervan kunnen data lakes een groot aantal verschillende gegevenstypen bevatten, van gestructureerd tot semi-gestructureerd tot ongestructureerd, op elke schaal. Hun flexibele en schaalbare aard maakt ze essentieel voor het uitvoeren van complexe vormen van gegevensanalyse met behulp van verschillende soorten rekenverwerkingsprogramma's. Inzicht in de gegevensstroom tussen systemen is cruciaal voor efficiënte gegevensverwerking en analyse.
Een datawarehouse is daarentegen relationeel van aard. De structuur of het schema wordt gemodelleerd of vooraf gedefinieerd op basis van zakelijke en productvereisten die zijn gecureerd, conform gemaakt en geoptimaliseerd voor SQL-querybewerkingen. Hoewel een data lake gegevens van alle structuurtypen bevat, inclusief onbewerkte en niet-verwerkte gegevens, slaat een datawarehouse gegevens op die zijn behandeld en getransformeerd met een specifiek doel in gedachten. Dit maakt datawarehouses ideaal voor het produceren van meer gestandaardiseerde vormen van BI-analyse of voor het leveren van een zakelijk gebruiksscenario dat al is gedefinieerd.
Een data lakehouse combineert elementen van beide architecturen. Het combineert de flexibele opslag van een data lake met de mogelijkheden van gegevensbeheer die je in datawarehouses vindt, zoals transacties, schemahandhaving en prestatieoptimalisaties voor queryworkloads. Deze hybride aanpak maakt analyse- en machine learning-workflows op onbewerkte en gestructureerde gegevens mogelijk, zonder gegevens tussen systemen te hoeven verplaatsen of dupliceren.
Fabric gebruikt een data lakehouse-model, gebouwd op OneLake, een geïntegreerd data lake dat dient als de fundamentele opslaglaag voor alle gegevensworkloads in Fabric. Deze architectuur maakt het mogelijk om rechtstreeks boven op je gegevens in OneLake lakehouses, datawarehouses en databases te bouwen. Door open gegevensindelingen te ondersteunen en een gedeelde gegevensbasis te bieden, kun je gegevens binnen een geïntegreerde Fabric-omgeving binnenhalen, transformeren en analyseren. Deze gelaagde aanpak zorgt ervoor dat teams toegang hebben tot de juiste gegevens en ermee kunnen werken, of het nu gaat om verkennende analyse, operationele rapportage of geavanceerde AI-oplossingen, zonder dat gegevens verplaatst of gedupliceerd hoeven te worden.
Omdat gegevens blijven groeien in zowel volume als variatie, worden traditionele benaderingen voor dataopslag en analyse steeds minder houdbaar. Data lakes spelen in op de behoefte aan schaalbare, flexibele en uniforme opslagoplossingen door organisaties in staat te stellen onbewerkte gegevens uit uiteenlopende bronnen op te slaan, die op aanvraag te openen en een breed scala aan analyses en inzichten mogelijk te maken.
Vooruitkijkend worden data lakes een kernonderdeel van moderne gegevensstrategieën, nu organisaties steeds meer uitdagingen ervaren door organisch gegroeide, gefragmenteerde dataomgevingen, waaronder meerdere geïsoleerde lakes, overbodige opslagsystemen en inconsistente toegangsmodellen. Deze problemen leiden tot een wildgroei aan gegevens, duplicatie, complexiteit in governance en stijgende kosten, waardoor het voor teams moeilijk wordt om gegevens te vinden, te vertrouwen en efficiënt te gebruiken.
Fabric pakt deze uitdagingen aan met OneLake, een geïntegreerd, multi-cloud data lake dat in het platform is ingebouwd. OneLake werkt als 'OneDrive for Data': een volledig beheerde software-as-a-service (SaaS)-oplossing waardoor je geen aparte data lake-infrastructuur hoeft te bouwen en te onderhouden. Het fungeert als een organisatiebrede basis voor het ontdekken, opslaan en samenwerken aan gegevens in alle bedrijfsdomeinen en cloudomgevingen. Deze open, lake-centric aanpak vermindert duplicatie, verbetert governance en zorgt ervoor dat teams met dezelfde gegevens werken, wat betere samenwerking, snellere inzichten en slimmere AI-gestuurde beslissingen stimuleert.
Door opslag, opname, analyses en governance onder een dak te integreren, helpt Microsoft Fabric, met OneLake als het hart, organisaties sneller van onbewerkte gegevens naar inzicht te gaan. Het vereenvoudigt de architectuur, vermindert operationele frictie en maakt het makkelijker om schaalbare, toekomstbestendige gegevenssystemen te bouwen.
Voor fundamentele hulp over het veranderende gegevensecosysteem, ga je naar de Data voor dummy's-hub.
Volg Microsoft Fabric