Vad är data lake och hur fungerar det?
Data lakes är en komplett och pålitlig plats för att lagra data, vilket gör det möjligt att köra analyser, affärsintelligens och maskininlärning. I den här artikeln går vi igenom allt du behöver veta om det spännande ämnet data lakes, och hur det fungerar.
Vad är data lake?
En data lake är ett centraliserat arkiv där du kan lagra både strukturerad och ostrukturerad data i stor skala. Du kan spara datan som den är, utan att först behöva strukturera den. Du kan även använda olika analyser – som visualiseringar, storskalig databehandling, realtidsanalys och maskininlärning för att fatta bättre beslut.
Varför behövs data lakes?
Företag som lyckas få affärsnytta från sin data presterar bättre än sina konkurrenter. En undersökning från University of Aberdeen visade att de som införde en data lake hade 9% högre organisk intäktstillväxt jämfört med liknande företag. Dessa företag kunde göra nya typer av analyser på nya datakällor som loggfiler, sociala medier och uppkopplade enheter lagrade i data laken. Det gjorde att de snabbare kunde hitta och agera på möjligheter för affärstillväxt genom att attrahera och behålla kunder, öka produktiviteten, förebygga problem med utrustning och fatta smartare beslut.
Hur fungerar data lakes?
En data lake kan användas både för att lagra data och för att göra beräkningar. Arkitekturen för en data lake är ofta en mix av molnlösningar och lokala system. Till skillnad från ett datalager är data lakes designade för att hantera både strukturerad, semi-strukturerad och ostrukturerad data. En data lake kan hantera strukturerad data ungefär som databaser och datalager, men kan också hantera ostrukturerad data som inte är förformaterad eller organiserad på något särskilt sätt.
När mängden ostrukturerad data har ökat inom företag, har effektiv databehandling blivit ett måste. Data lakes är ett smart sätt att lagra olika typer av data och kan hantera enorma datamängder, upp till petabyte och ännu mer. Du behöver inte ha någon specifik struktur för att få in data i en data lake. Precis som floder, bäckar och andra vattenvägar rinner ut i en sjö, kan data från hela affärsmiljön enkelt strömma in i en data lake.
Vilka plattformar kan stötta en data lake?
Hadoop var den första plattformen som började stötta data lakes med en kostnadseffektiv modell för lokala system. De första data lake-plattformarna var dock inte särskilt skalbara och hade begränsade möjligheter. Idag har olika modeller och plattformar utökats till att omfatta molnlagring.
Amazon Web Services (AWS) var den första molnbaserade varianten. AWS ger kunder större flexibilitet och skalbarhet. Andra tjänster, som Azure Data Lake, hängde snabbt på trenden. De alla utnyttjade molnlagring och molnberäkning för att erbjuda företag högkvalitativ databehandling och berikning av data.
Olika plattformar kan erbjuda specifika tjänster för olika datatyper. Till exempel optimerar Informatica för Google Cloud Storage (GCS) värdet och insikterna från Google Analytics. Det integreras smidigt med andra Google-tjänster som Google Ads och YouTube, vilket gör det möjligt för användare att hantera mätvärden från hela Googles ekosystem.
Vilka är de grundläggande elementen i en data lake och analyslösning?
När du som företagare bygger data lakes och en analysplattform behöver du ha några viktiga funktioner i åtanke:
Datainflöde
Data lakes gör det möjligt att importera valfri mängd data – och i realtid till och med. Data samlas in från flera olika källor och flyttas in i data laken i sitt ursprungliga format. Det här gör att du kan hantera stora datamängder utan att behöva lägga tid på att definiera datastrukturer, scheman eller transformationer.
Säker lagring och katalogisering av data
Data lakes låter dig lagra både relationell data, som operativa databaser och affärssystem, samt icke-relationell data, som från mobilappar, IoT-enheter och sociala medier. De ger dig också möjligheten att förstå vilken data som finns genom att genomsöka, katalogisera och indexera den. Dessutom måste datan säkras för att skydda dina tillgångar.
Analys
Data lakes gör det möjligt för olika roller i organisationen, som dataspecialister, utvecklare och affärsanalytiker, att få tillgång till data med sina favoritverktyg och ramverk för analys. Det kan vara open source-verktyg, eller kommersiella lösningar från datalager- och BI-leverantörer. Med data lakes kan du köra analyser direkt utan att behöva flytta datan till ett separat analysverktyg.
Maskininlärning
Data lakes gör det möjligt för organisationer att ta fram olika typer av insikter, från rapportering på historisk data till att använda maskininlärning för att bygga modeller som förutspår framtida utfall. Modellerna kan också ge förslag på åtgärder för att uppnå bästa möjliga resultat.
Vad är skillnaden mellan datalager och data lake?
Beroende på behov kommer ett typiskt företag att behöva både ett datalager och en data lake, eftersom de fyller olika funktioner och användningsområden.
Datalager
Ett datalager är en databas optimerad för att analysera relationell data från transaktionssystem och affärsapplikationer. Datans struktur och schema definieras i förväg för att optimera snabba SQL-frågor, där resultaten ofta används för operativa rapporter och analyser. Datan sorteras, berikas och transformeras för att fungera som en "single source of truth" som användarna kan lita på.
Data lake
En data lake fungerar annorlunda eftersom den lagrar både relationell data från affärsapplikationer och icke-relationell data från mobilappar, IoT-enheter och sociala medier. Datans struktur eller schema behöver inte definieras när den samlas in. Det betyder att du kan lagra all din data utan att behöva planera i detalj eller veta vilka frågor du vill ha svar på i framtiden. Du kan använda olika typer av analyser av dina data, som SQL-frågor, storskalig databehandling, fulltextsökning, realtidsanalys och maskininlärning, för att hitta insikter.
När företag med datalager ser fördelarna med data lakes, utvecklar de sina datalager för att inkludera data lakes. Det här gör det möjligt att köra olika typer av analyser, stödja datavetenskapliga användningsfall och skapa avancerade möjligheter att upptäcka nya informationsmodeller.
Vad har data lakes för värde?
Förmågan att samla in mer data, från fler källor, på kortare tid, och att ge användarna verktyg för att samarbeta och analysera data på olika sätt leder till bättre och snabbare beslutsfattande. Här är några exempel där data lakes har gett mervärde:
Förbättrade kundinteraktioner
En data lake kan kombinera kunddata från ett CRM-system med analyser från sociala medier, en marknadsföringsplattform som inkluderar köphistorik och ärendehantering. Det här ger företaget insikter om vilka kundgrupper som är mest lönsamma, orsaker till kundbortfall, och vilka kampanjer eller belöningar som kan öka kundlojaliteten.
Förbättrade innovationsval inom forskning och utveckling (R&D)
En data lake kan hjälpa dina R&D-team att testa hypoteser, finslipa antaganden och utvärdera resultat. Det här kan exempelvis vara att välja rätt material i produktdesign för snabbare prestanda, bedriva genforskning för effektivare läkemedel, eller förstå hur villiga kunder är att betala för olika egenskaper.
Ökad operativ effektivitet
Internet of Things (IoT) erbjuder fler sätt att samla in data om processer som tillverkning, med realtidsdata från uppkopplade enheter. En data lake gör det enkelt att lagra och analysera maskingenererad IoT-data för att hitta sätt att minska driftskostnaderna och höja kvaliteten.
Vilka är utmaningarna med data lakes?
Den största utmaningen med en data lake-arkitektur är att rådata lagras utan någon kontroll över innehållet. För att en data lake ska göra datan användbar behöver det finnas tydliga mekanismer för att katalogisera och säkra datan. Utan dessa blir datan svår att hitta och lita på, vilket kan leda till att din data lake förvandlas till en "datasump". För att möta behoven hos en bredare användargrupp måste data lakes ha styrning, semantisk konsekvens och åtkomstkontroller.
Hur implementerar man data lakes i molnet?
Data lakes är perfekta att lägga i molnet, eftersom molnet erbjuder prestanda, skalbarhet, pålitlighet, tillgänglighet, ett brett utbud av analysmotorer och stora kostnadsfördelar. De främsta anledningarna till att kunder ser molnet som en fördel för data lakes är bättre säkerhet, snabbare implementation, högre tillgänglighet, fler och snabbare uppdateringar av funktioner, större flexibilitet, bredare geografisk täckning och kostnader som baseras på faktisk användning.
