Kunskapssamarbete Sigma Software Group
Data Warehouse, Data Lake och Data Lakehouse är de tre mest populära arkitekturerna för datalagring bland företag som vill utveckla sina möjligheter att analysera data.
Var och en av dem kommer med sina specifika fördelar och best practices. Viktigast är att välja den metod som bäst passar dina affärsbehov.
I den här artikeln beskriver vi hur varje lösning fungerar så att du kan fatta ett mer välgrundat beslut.
Datalagringsarkitektur är ett hett ämne idag eftersom efterfrågan på big data-analys växer lavinartat. Företag genererar enorma mängder data och behöver en robust lösning för att samla in, lagra och analysera dem på ett effektivt sätt. Datalagring är grunden för hela big data-arkitekturen och dess komponenter. Den tillhandahåller en miljö för lagring och servering av data och påverkar direkt viktiga nyckeltal, som tid till insikt (Time-to-insight) och svarstider (Query Response Time) och naturligtvis kostnaden.
För att säkerställa optimal prestanda över tidär det viktigt att välja rätt typ av datalagring och optimera den för dina nuvarande och framtida behov.
Historiskt sett har de två mest populära metoderna för att lagra och hantera data varit Data Warehouse och Data Lake. Valet mellan dem beror vanligtvis på affärsmål och behov. Data Lakes, eller datasjöar, är idealiska för att bevara stora volymer av olika data,medan Data Warehouse-arkitekturen är mer lämpad för business intelligence och rapportering. Ibland försöker organisationer att få det bästa av två världar och blandar Data Lake- och Data Warehouse-arkitekturer. Detta kan dock vara en tids- och kostnadskrävande process.
Mot bakgrund av detta har en ny hybridmetod – Data Lakehouse – vuxit fram. Den kombinerar funktioner från både en Data Lake och ett Data Warehouse, vilket gör det möjligt för företag att lagra och analysera data i samma arkiv och eliminera dilemmat med Data Warehouse vs Data Lake. Ett Data Lakehouse kombinerar skalbarheten och flexibiliteten hos en Data Lake med möjligheten att enkelt utvinna insikter från data i ett Data Warehouse. Tiillvägagångssättet är övertygande, men har fortfarande vissa begränsningar. Det bör inte behandlas som en lösning som passar alla.
VAD ÄR ETT DATA WAREHOUSE?
Ett Data Warehouse är en centraliserad lagringsplats för strukturerade data. Data flödar in i lagret från olika källor och genomgår ett bearbetningssteg innan de når Data Warehouse-lagret. Data Warehouse-lagringen är utformad som ett välorganiserat bibliotek med data som enkelt kan hämtas och analyseras. På så sätt får organisationerna snabbare insikter, vilket förbättrar deras verksamhet och beslutsfattande. Med sina organiserade data utgör Data Warehouse också en grund för att genomföra praktiska BI-analyser.
FÖRDELAR MED ETT DATA WAREHOUSE
Data Warehouse är en kraftfull lösning för organisationer som vill strukturera stora datamängder och förbättra analyserna. Företag kan dra nytta av dess välorganiserade lagring och out-of-the-box-funktioner som gör det möjligt för organisationer att få insikter snabbt och enkelt:
Förbättrad ETL-prestanda
ETL (Extract, Transform, Load) är en process för dataintegration som hjälper organisationer att förbereda sina data för avancerad analys. Data Warehouse-lagring är det rätta valet för att maximera effektiviteten i ETL på grund av dess strukturerade organisation och snabba kapacitet för frågebehandling. Detta, i kombination med datatransparens, påskyndar utvecklingen av ETL-pipelinen, vilket gör den övergripande processen snabbare och effektivare än andra lagringsalternativ som Data Lake. Den effektiva ETL-processen hjälper i sin tur organisationer att effektivisera sina dataintegrationsinsatser och säkerställa datakonsistens över flera källor.
Högre säkerhet
En strukturerad dataorganisation ger ett mer detaljerat dataskydd. Moderna Data Warehouse-system erbjuder vanligtvis avancerade säkerhetsfunktioner från hyllan, inklusive säkerhet på kolumn- och radnivå. Moderna Data Warehouse-lösningar har också inbyggda mekanismer för kryptering och åtkomstkontroll som uppfyller kraven i GDPR. Detta ökar dataskyddet från obehörig åtkomst och potentiella överträdelser.
Snabb bearbetning av förfrågningar
Data Warehouse är vanligtvis snabbare än någon annan typ av datalagring för frågebearbetning. De var ursprungligen optimerade för att bearbeta stora och komplexa datamängder. De säkerställer snabba sökningar genom välstrukturerad
dataorganisation, datalagring i kolumnformat och omfattande partitionering av dataset. På så sätt får företagen snabbt tillgång till nödvändig information och kan reagera på upptäckta brister eller möjligheter snabbare än konkurrenterna.
NACKDELAR MED ETT DATA WAREHOUSE
Data Warehouse är till stor nytta för organisationer som behöver lagra, organisera och analysera stora datavolymer. Men de har också vissa nackdelar som företag bör ta hänsyn till innan de implementerar en Data Warehouse-lösning.
Komplex datadesign
Att skapa en välstrukturerad datalagring kräver erfarenhet och kunskap inom datateknik. Att skapa effektiva tabeller och datarelationer i ett Data Warehouse är därför komplext och utmanande för organisationer som behöver mer relevant teknisk expertis.
Begränsad flexibilitet
Ett Data Warehouse lagrar endast specifika transformerade och strukturerade data för särskilda användningsområden. Om ett företag ändrar eller utökar sina analysmål någon gång i framtiden är det därför inte säkert att de lagrade uppgifterna räcker för att helt uppfylla dessa behov. Så när en organisation vill analysera all inkommande data, både strukturerad och ostrukturerad, behöver de extra verktyg och lösningar för att göra detta möjligt. Detta innebär också extra tid, ansträngning och kostnader för att ändra befintliga ETL-processer, lägga till nya datakällor eller skapa integration med externa verktyg och plattformar.
Höga kostnader
Kostnaderna för datalagring är vanligtvis högre än för andra datalagringslösningar på grund av dess omfattande analytiska kapacitet. Priset varierar beroende på lagringsstorlek, datakomplexitet, bearbetningsverktyg, driftsättningsmodell (moln, lokalt) och vald plattform. Det är också nödvändigt att ta hänsyn till kostnaderna för löpande support och underhåll av ditt Data Warehouse. Dessa tenderar att växa med tiden; ju mer data du lagrar, desto mer kan du förvänta dig att betala.
BÄST LÄMPADE ANVÄNDNINGSOMRÅDEN FÖR ETT DATALAGER
Varje organisation har unika behov av datahantering baserat på bransch, mängd data som lagras, affärsmål och mål. Data Warehouse erbjuder kraftfulla verktyg men behöver fortfarande vara en lösning som passar alla. Det finns dock många affärsscenarier där en strategi för datalagring fungerar bäst. De bästa användningsområdena för ett datalager inkluderar Business Intelligence-analys, förbättring av verksamheten i leveranskedjan, utveckling av marknadsförings- och försäljningskampanjer samt finansiella data och trendinsikter.
VAD ÄR EN DATA LAKE?
Till skillnad från ett Data Warehouse gör en Data Lake det möjligt för företag att lagra och bearbeta data i olika format (strukturerade, ostrukturerade och halvstrukturerade) och typer (ljud, video och text) i ett centraliserat arkiv.
Enligt 451 Researchs rapport är Data Lake en populär lösning för företag av alla storlekar, eftersom 71% av företagen för närvarande använder eller testar en Data Lake-miljö eller planerar att göra det inom de närmaste 12 månaderna.
FÖRDELAR MED EN DATA LAKE
En utmärkande egenskap hos Data Lake är att det inte finns några begränsningar för dataformatets struktur, typ eller mängd och garanterar att företag kan utvinna insikter från alla delar av sina data när som helst. Andra fördelar med Data Lake är bland annat
Hög flexibilitet
Eftersom en Data Lake inte har några strikta krav på att endast ta emot strukturerad data, ger den organisationer mer utrymme för analytiska manövrar. Dessutom kan företag dra nytta av Data Lakes förmåga att enkelt hantera växande datavolymer. Den bygger ofta på distribuerade lagringssystem som Hadoop Distributed File System (HDFS) eller Amazon S3, som kan skalas upp och ner vid behov. Det innebär att organisationer kan utöka sin lagring med nya datamängder, typer och källor utan att behöva göra några större förändringar i arkitekturen.
Lägre kostnader
Datasjöar är billigare än datalager eftersom de inte kräver datatransformering eller förbehandling före lagring. Lagring är i allmänhet mycket prisvärd i molnbaserade datasjöar.
Den totala TCO (Total Cost of Ownership) för analys beror dock på lagringspriset och kostnaden för databehandling. Medan en Data Lake har lägre priser för datalagring, är bearbetningspriserna vanligtvis högre än för ett datalager. Den komplexa sökningen i ett ostrukturerat Data Lake-arkiv kräver extra ansträngning och mer processorkraft för att få fram relevant information, vilket leder till högre kostnader. Det är därför viktigt att i förväg kartlägga dina nuvarande och framtida behov för att säkerställa att du inte ådrar dig onödiga kostnader över tid.
NACKDELAR MED EN DATA LAKE
Data Lake kan vara ett kraftfullt verktyg för att hantera stora och varierande datamängder, men det har nackdelar och begränsningar. Därför bör företag överväga de potentiella utmaningar som följer med att använda den här typen av datalagring:
Brist på struktur
Det kan vara svårt att få fram specifika data från datasjön eftersom ostrukturerad data kräver mer tid för frågor och hantering. Bristen på struktur påverkar också datatransparensen, eftersom det är svårare att se till att data lagras korrekt och konsekvent. Utan lämplig datastyrning riskerar en Data Lake dessutom att bli ett dataträsk – en lagringsplats som innehåller kaotisk data med lågt värde för verksamheten. Detta kan åtgärdas genom att skapa en ordentlig styrningsstrategi för att säkerställa att Data Lake är värdefull. Implementeringen tar dock vanligtvis mer tid och kraft.
Säkerhetsutmaningar
Datasjöar innehåller stora mängder data i olika format från olika källor. Att identifiera säkerhetshot eller sårbarheter i en stor, oorganiserad Data Lake kan vara en utmaning.
Exekvering av frågor
Som standard har Data Lakes ingen kapacitet för frågebehandling och behöver ytterligare big data-verktyg och tekniker som Apache Spark och SQL-frågemotorer för att köra analyser på dem. Frågebearbetning kräver därför mer tid, ansträngning och expertis.
BÄST LÄMPADE ANVÄNDNINGSOMRÅDEN FÖR EN DATA LAKE
De vanligaste användningsområdena för Data Lake handlar om att lagra och bearbeta stora volymer av olika datamängder i deras råformat. Därför kan detta tillvägagångssätt täcka alla affärsbehov som motsvarar datavetenskap, maskininlärningsprojekt och insamling av marknadsföringsinsikter.
VAD ÄR EN DATA LAKEHOUSE?
Företag använder sällan en Data Lake i sitt rena format. I de flesta fall behöver de lagra och bearbeta data på ett effektivt sätt. Därför väljer de flesta företag en
hybridstrategi, där en Data Lake kompletteras med ett Data Warehouse. Det senare fungerar som ett lager på Data Lake och ger en strukturerad och optimerad miljö för analys, rapportering och BI. Med den här metoden kan användarna kombinera funktionerna i en Data Lake och ett Data Warehouse och analysera stora mängder data på ett effektivt sätt.
Det här tillvägagångssättet har dock en betydande nackdel – en dyr och komplex installation. Till skillnad från ett Data Warehouse eller Data Lake krävs det expertis, tid, kostnader och extra ansträngningar för att integrera med andra tjänster och plattformar. Denna hybridmetod har legat till grund för en ny typ av datalagring som kallas Data Lakehouse.
Den nyaste metoden kombinerar fördelarna med både en data lake och ett out-of-the-box datalager med en snabb och enkel installationsprocess. Data Lakehouse gör det möjligt för företag att lagra data i råformat och tillhandahåller en fördefinierad dataanalysstruktur. Detta är möjligt tack vare den skiktade Data Lakehouse-arkitekturen som kombinerar strukturerad och ostrukturerad data i ett och samma datalager. Data Lakehouse stöder således BI, ML och datavetenskap i en plattform.
FÖRDELARNA MED ETT DATA LAKEHOUSE
Data Lakehouse kombinerar de bästa egenskaperna hos både Data Warehouse och Data Lake. Det kan ge organisationer en lösning på dilemmat med Data Lake vs. Data Warehouse och erbjuder fördelar, inklusive:
Skalbar lagringsplats
Data Lakehouse kan bevara stora volymer data och enkelt skalas genom att lägga till fler servrar eller noder i systemet. Om volymen lagrad data ökar drastiskt har det därför liten effekt på prestandan.
Rimliga kostnader
Data Lakehouse gör det möjligt för företag att få funktionerna och fördelarna med en Data Lake och ett Data Warehouse på ett och samma ställe. Detta sänker kostnaderna avsevärt, eftersom företagen inte behöver betala för två uppsättningar lagring. Dessutom kräver Data Lakehouse-arkitekturen inte någon datamodellering i förväg på samma sätt som ett Data Warehouse. Istället utnyttjas öppen källkodsteknik som Delta Lake för att göra ostrukturerad data tillförlitlig till en lägre kostnad.
Förbättrad styrning av data
De inbyggda funktionerna i Data Lakehouse ger avancerade datastyrningsfunktioner för centraliserad hantering av datakvalitet, säkerhet och integritet. Dessutom erbjuder de flesta leverantörer av Data Lakehouse ACID-överensstämmelse som standard. På så sätt säkerställer de korrekta, tillförlitliga datatransaktioner och säkerställer efterlevnad av regler som GDPR.
Snabb installation
Data Lakehouse erbjuder färdiga funktioner för databehandling. Därför kan organisationer snabbt börja köra sina analyser utan att behöva installera och integrera ytterligare verktyg, som i Data Lake. Resultatet blir att det går snabbare och blir mer effektivt att analysera stora mängder data.
NACKDELAR MED EN DATA LAKEHOUSE
Hur tilltalande det än må vara har Lakehouse fortfarande flera nackdelar, bland annat:
Leverantörslås
Det finns bara ett fåtal leverantörer av Data Lakehouse (Databrics, Dremio), så valet av plattformar för implementering är begränsat jämfört med andra lagringslösningar. Bristen på alternativ skapar utmaningar för företag eftersom det finns få alternativ. Dessutom medför detta ytterligare utmaningar om organisationerna behöver byta eller expandera till en annan plattform.
Det är också möjligt för företag att bygga sitt eget Data Lakehouse med öppen källkod, men det skulle inte vara lika funktionsrikt som de som tillhandahålls av leverantörerna. Därför bör organisationerna noga överväga den långsiktiga skalbarheten och flexibiliteten i den valda Data Lakehouse-lösningen för att minska eventuella risker om de gör det.
Begränsningar i flexibilitet
Den inbyggda funktionsuppsättningen i Data Lakehouse har vissa begränsningar när det gäller anpassningsmöjligheter. Så om en organisation behöver modifiera Lakehouse-arkitekturen vid en viss tidpunkt kan detta avslöja olika dolda komplexiteter och kräva betydande investeringar.
BÄST LÄMPADE ANVÄNDNINGSFALL FÖR ETT DATA LAKEHOUSE
Data Lakehouse är en lösning för organisationer som vill köra Data Warehouse- och Data Lake-liknande operationer på samma data inom en och samma plattform. Detta tillvägagångssätt är idealiskt för dem som vill ha en snabb lansering, eftersom Data Lakehouse ger robust funktionalitet genom design.
Du bör dock noga överväga de färdiga alternativen och se till att de helt och hållet tillgodoser dina behov. Annars kan det krävas påtagliga ansträngningar och investeringar för att gå utöver standardfunktionaliteten.
DATA LAKEHOUSE, DATA WAREHOUSE ELLER DATA LAKE: VILKET ÄR BÄST ATT ANVÄNDA?
Debatten om Data Lakehouse vs. Data Warehouse vs. Data Lake pågår ständigt. Att välja en lämplig datalagringsarkitektur beror på flera faktorer och kan vara en utmaning för företag.
Om du har valt fel typ av datalagringsarkitektur är kostnaden för att ändra den vanligtvis hög. Det är därför viktigt att välja en metod som passar dina affärskriterier. Det här beslutet kräver djup expertis och erfarenhet av att arbeta med olika typer av datalagring. Att anlita en expert hjälper dig därför att göra rätt val och gör saker och ting mycket mer hanterbara.
I situationer där du fortfarande tvivlar på ditt användningsfall och fortfarande försöker räkna ut planer kan du ta den säkra vägen och välja en Data Lakehouse-strategi. Detta kan också vara en bra kompromiss när du behöver mer relevant datamodelleringsexpertis internt men ändå har viss grundläggande analytisk kunskap för att veta vilken typ av data du använder och var den kommer att lagras. Du kan konfigurera och hantera sådan lagring utan att spendera pengar på ytterligare expertis.
Om du vill ha en robust lösning som perfekt täcker dina behov bör du noggrant jämföra ditt användningsfall med tillgängliga lagringsalternativ på marknaden och se till att den valda lösningen är rätt alternativ för alla dina krav.
————————————————————
Kontakta Sigma Software-teamet om du funderar på vilken datalagringslösning du ska välja eller behöver hjälp med att konfigurera en. Vårt expertteam kommer att hjälpa dig från början till slut, från att välja den bäst lämpade datalagringsarkitekturen till lösningsintegration och löpande support.
Artikeln är ett kunskapssamarbete mellan Sigma Software Group och IT Media Group. Sponsrade inlägg och kunskapsamarbeten är en del av IT Media Groups annonserbjudande. Om du har frågor kring sponsrade inlägg, hör av dig till sales@itmediagroup.se
