Що таке озеро даних?

Організації генерують величезні обсяги даних, які потрібно зберігати й опрацьовувати. Озера даних відповідають цій потребі, пропонуючи масштабований та економічно ефективний спосіб обробки різноманітних типів і джерел даних без потреби в негайній структуризації чи перетворенні.

Нижче наведено причини широкого впровадження озер даних.

• Гнучкість: зберігайте всі типи даних, як-от структуровані таблиці, журнали, зображення та відео, в одному місці без потреби заздалегідь визначати, як вони використовуватимуться.
• Масштабованість: розширюйте сховище для зберігання петабайтів даних без суттєвих змін в архітектурі чи продуктивності.
• Доступність: забезпечте доступ до даних для широкого кола користувачів та інструментів, щоб підтримувати звітність, розширену аналітику й розробку штучного інтелекту.
• Економічна ефективність: використовуйте недорогі варіанти сховища й уникайте непрямих витрат, пов’язаних із частим переміщенням або дублюванням даних.
• Готовність до інновацій: сприяйте проведенню експериментів фахівцями з обробки даних, аналітиками й розробниками, які можуть досліджувати та формувати дані в реальному часі.

Оскільки озера даних роблять різноманітні дані широкодоступними, підтримують "схему-при-читанні" і масштабуються для великих робочих навантажень, вони ідеально підходять для підтримки інновацій у технологіях штучного інтелекту, машинному навчанні й аналітиці в реальному часі.

Озера даних усувають фрагментовані дані, централізуючи зберігання між підрозділами й системами, а також допомагають командам ухвалювати обґрунтовані рішення та працювати з єдиною версією достовірних даних. Ефективне керування даними гарантує, що ці централізовані дані залишатимуться захищеними, сумісними й надійними.

Microsoft Fabric доповнює ці переваги, додаючи аналітику, базу даних та інструменти візуалізації до озера даних OneLake. Команди можуть створювати моделі, генерувати звіти й автоматизувати конвеєри без керування окремими системами. Такий уніфікований підхід прискорює розробку й зменшує непрямі витрати, водночас забезпечуючи стабільний захист і відповідність вимогам.

Озера даних використовують у різних галузях, щоб об’єднувати дані та підвищувати їхню доступність для ухвалення рішень, аналітики й запровадження інновацій. Завдяки своїй гнучкості вони підходять як для операційних, так і для стратегічних сценаріїв використання.

Нижче наведено типові приклади.

• Аналітика роздрібної торгівлі: об’єднуйте дані точок продажу, відгуки клієнтів, журнали вебсайтів і показники запасів в одному озері даних, щоб розуміти поведінку покупців, оптимізувати ланцюги постачання та персоналізувати маркетинг.
• Аналітика в галузі охорони здоров’я: об’єднайте електронні медичні записи, дані візуалізації, результати клінічних випробувань і показники пристроїв, що носяться на тілі, для підтримки медичних досліджень і покращення результатів лікування пацієнтів.
• Моніторинг виробництва: збирайте дані з IoT-датчиків, виробничих журналів і записів про технічне обслуговування, щоб виявляти аномалії, прогнозувати відмови обладнання та оптимізувати робочі процеси.
• Аналіз фінансових ризиків: зберігайте в одному місці записи про транзакції, ринкові дані та інформацію про взаємодії з клієнтами, щоб запускати розширені моделі ризиків, виявляти шахрайство й забезпечувати відповідність вимогам.
• Освіта й дослідження: об’єднайте дані опитувань, системи керування навчанням і шаблони споживання вмісту в Інтернеті для покращення залученості студентів та академічних результатів.
• Потокове мультимедіа: компанії потокового передавання на основі підписки збирають і обробляють аналітичні дані про поведінку клієнтів, які вони можуть використовувати для вдосконалення алгоритмів рекомендацій.
• Зберігання даних Інтернету речей: апаратні датчики генерують величезні обсяги напівструктурованих і неструктурованих даних про навколишній фізичний світ. З’єднувачі з даними сприяють безперешкодній інтеграції цих даних в озеро для аналізу.
• Підтримка продажів: фахівці з обробки даних та інженери часто створюють прогнозні моделі, щоб краще визначати поведінку клієнтів і зменшувати загальний відтік.

Яка різниця між озером і сховищем даних? Коли доречно використовувати озеро замість сховища?

Хоча озера й сховища даних схожі тим, що вони зберігають та обробляють дані, кожне з них має свої особливості, а отже, і свої власні сценарії використання. Саме тому організації часто використовують обидва варіанти як частину ширшої аналітичної екосистеми. Разом вони формують захищену наскрізну систему для зберігання, обробки даних і швидшого отримання аналітичних висновків.

Озеро даних збирає як реляційні, так і нереляційні дані з різних джерел (бізнес-програм, програм для мобільних пристроїв, пристроїв IoT, соціальних мереж або потокового передавання) без необхідності визначати структуру чи схему даних до моменту їх читання. У результаті, озера даних можуть зберігати в будь-яких масштабах широкий спектр типів даних: від структурованих до напівструктурованих і неструктурованих.. Їхня гнучкість і масштабованість роблять їх незамінними для виконання складних видів аналізу даних за допомогою інструментів обробки. Розуміння потоку даних між системами має вирішальне значення для ефективної обробки й аналізу даних.

На відміну від цього, сховище даних, по суті, є реляційним. Структура або схема моделюється чи попередньо визначається відповідно до бізнес-вимог і вимог до продукту, які ретельно відбираються, узгоджуються та оптимізуються для операцій SQL-запитів. Хоча озеро містить дані всіх типів структур разом із необробленими даними, сховище зберігає дані, які було оброблено й перетворено з певною метою. Тому сховища даних ідеально підходять для створення стандартизованих звітів бізнес-аналітики або підтримки операційних сценаріїв використання із чітко визначеними моделями даних.

Де доречно використовувати сховища озер даних

Сховище озера даних поєднує елементи обох архітектур. Воно використовує гнучке сховище озера даних і додає функції керування, які зазвичай зустрічаються в сховищах даних, як-от транзакції, застосування схеми й оптимізація продуктивності при завантаженості запитами. Такий гібридний підхід дає змогу застосовувати аналітику й процеси машинного навчання для необроблених і структурованих даних без необхідності переміщення або дублювання даних між системами.

Fabric використовує модель, побудовану на OneLake – уніфікованому озері даних, яке є шаром базового сховища для всіх робочих циклів даних у Fabric. Ця архітектура дає змогу створювати озера, сховища й бази даних безпосередньо поверх ваших даних у OneLake. Завдяки підтримці відкритих форматів і забезпеченню спільною базою даних можна отримувати, перетворювати й аналізувати дані в єдиному інтегрованому середовищі Fabric. Такий багаторівневий підхід гарантує, що команди зможуть отримувати доступ до потрібних даних і працювати з ними для виконання дослідницького аналізу, створення операційної звітності або впровадження передових рішень на основі ШІ – і все без потреби переміщувати чи дублювати їх.

Оскільки обсяг і різноманітність даних продовжують зростати, традиційні підходи до зберігання та аналітики даних стають дедалі менш ефективними. Озера даних задовольняють потребу в масштабованих, гнучких та уніфікованих рішеннях для зберігання даних, даючи організаціям змогу зберігати необроблені дані з різних джерел, на вимогу отримувати до них доступ, а також виконувати аналіз і забезпечувати широким спектром аналітичних висновків.

У майбутньому озера даних стануть ключовим елементом сучасних стратегій обробки даних, оскільки організації стикаються з органічним зростанням кількості викликів, пов’язаних із фрагментованим середовищем даних, зокрема з кількома ізольованими озерами, надлишковими системами зберігання даних та непослідовними моделями доступу. Ці проблеми призводять до розпорошення даних, дублювання, складності керування та зростання витрат, що ускладнює ефективний пошук і використання даних, підриваючи довіру до них.

Fabric розв’язує ці проблеми за допомогою OneLake – уніфікованого багатохмарного озера даних, вбудованого в платформу. OneLake працює як “OneDrive для даних” – повністю кероване рішення SaaS (ПЗ як послуга), яке усуває потребу у створенні й підтримці окремої інфраструктури озера даних. Воно діє як єдина корпоративна основа для пошуку, зберігання даних і спільної роботи з ними в усіх бізнес-доменах і хмарних середовищах. Такий відкритий підхід, орієнтований на озеро даних, зменшує дублювання, покращує керування та дає командам змогу працювати з одними й тими самими даними, що сприяє кращій співпраці, швидшому отриманню аналітичних висновків і використанню розумніших рішень на основі ШІ.

Об’єднуючи зберігання, отримання даних, аналітику й керування в єдиному середовищі, платформа Microsoft Fabric (а разом із нею і OneLake як її основа) допомагає організаціям швидше переходити від необроблених даних до аналітичних висновків. Це спрощує архітектуру, зменшує операційне навантаження та полегшує створення масштабованих, готових до майбутнього систем обробки даних.

Основні рекомендації щодо розвитку екосистеми даних можна отримати в центрі Data 101.