Datové jezero je centralizované úložiště, které umožňuje ukládat veškerá strukturovaná i nestrukturovaná data v libovolném měřítku.

Datová jezera ukládají data v jejich původní, nezpracované podobě a umožňují datovým inženýrům provádět různé typy analýz, např:

Ty pomáhají podnikovým analytikům činit lepší a na datech založená rozhodnutí.

Ačkoli technologie, jako je například náš vlastní InterSystems IRIS®, poskytují rozhraní pro interakci s datovými jezery, samotné datové jezero je spíše koncepčním návrhovým vzorem pro ukládání dat než softwarovou aplikací s tradičním grafickým uživatelským rozhraním.

Když někomu vysvětlujete datové jezero nebo ho předvádíte, pravděpodobně se přihlásíte do některého z těchto nástrojů nebo služeb pro ukládání dat, abyste ukázali, jak jsou data organizována, zpřístupněna a analyzována.

V tomto příspěvku se dozvíte vše, co potřebujete vědět o datových jezerech, včetně:

Pojďme na to.

Data jsou často uložena ve strukturovaných databázích, tzv. datových skladech, kde je třeba data před použitím vyčistit a strukturovat. Datové sklady jsou sice efektivní pro pravidelné dávkové reportování, ale nejsou tak flexibilní pro potřeby některých zpracování a analýz v reálném čase. Fungují dobře pro některé podnikové aplikace, ale vyžadují, aby data před zápisem do skladu zapadala do předem definovaného schématu.

Některé podniky shromažďují tisíce datových bodů denně z desítek zdrojů (a to je na spodní hranici). Pokud tato data zřídka sdílejí stejné schéma nebo formát, může být zpřesňování surových dat v tradičním datovém skladu časově náročné a neefektivní.

Datová jezera naopak přijímají data v surové podobě z různých zdrojů, včetně zařízení IoT, kanálů sociálních médií, mobilních aplikací a dalších. Namísto vynucování schémat jako datové sklady využívají datová jezera obvykle technologii "schema-on-read". To znamená, že data jsou strukturována až při jejich načítání za účelem analýzy, což datovým analytikům poskytuje mnohem větší agilitu a efektivitu.

Datová jezera využívají především datoví vědci a datoví inženýři k získávání smysluplných obchodních poznatků, které jsou následně vizualizovány pro prezentaci.

Datová jezera se navrhují s ohledem na několik klíčových vlastností:

• Škálovatelnost: Mohou se masivně škálovat a ukládat petabajty dat, což umožňuje exponenciální růst dat v moderních podnicích.
• Flexibilita: datová jezera podporují různé typy dat, od souborů CSV a obrázků až po binární data, bez nutnosti konverze do předem definovaného schématu.
• Nákladová efektivita: díky použití levného komoditního hardwaru nebo nákladově efektivních cloudových úložišť mohou být datová jezera ekonomičtější variantou pro masivní ukládání dat.

Díky těmto vlastnostem jsou datová jezera nepostradatelným přínosem pro podniky, které chtějí využívat analýzu velkých objemů dat k hlubokým poznatkům a informovanému rozhodování.

Jakmile se ponoříme hlouběji do architektury, implementace a provozu datových jezer, brzy zjistíte, proč jsou v moderním prostředí správy dat klíčová.

Při zvažování, zda je datové jezero pro vaši organizaci tím správným řešením, by si zainteresované strany měly položit řadu diagnostických otázek, aby zhodnotily své současné datové možnosti, potřeby a budoucí cíle.

Zde je několik zásadních otázek, kterými se při tomto hodnocení můžete řídit:

Určete, zda vaše organizace zpracovává velké objemy strukturovaných, částečně strukturovaných nebo nestrukturovaných dat. Datová jezera jsou výhodná zejména pro organizace, které pracují s různorodými a rozsáhlými soubory dat.

Zvažte, zda stávající systémy správy dat (jako jsou tradiční databáze nebo datové sklady) postačují potřebám vaší organizace, zejména z hlediska škálovatelnosti, flexibility a nákladové efektivity.

Pokud chcete rozšířit své možnosti v oblasti prediktivní analýzy, strojového učení nebo analýzy v reálném čase, může být datové jezero nezbytné pro dynamické zpracování velkých souborů dat.

Zvažte, zda vaše organizace disponuje IT infrastrukturou a technickými znalostmi potřebnými k implementaci a údržbě datového jezera. To zahrnuje vyhodnocení dostupnosti kvalifikovaného personálu a potřeby případného školení nebo náboru.

Určete finanční prostředky, které máte k dispozici pro investice do datového jezera. Datová jezera mohou být z dlouhodobého hlediska nákladově efektivní, ale jejich zřízení a údržba mohou vyžadovat značné počáteční i průběžné investice.

Zhodnoťte, jak bude nové datové jezero integrováno se stávajícími IT systémy a obchodními procesy. Efektivní integrace je klíčová pro maximalizaci přínosů datového jezera. Po důkladném zvážení těchto otázek mohou zúčastněné strany učinit informované rozhodnutí, zda je datové jezero vhodné pro potřeby jejich organizace. Tento strategický přístup zajišťuje, že investice do datového jezera je v souladu s širšími obchodními cíli a technologickými možnostmi.

Pokud jste si tyto otázky prošli a domníváte se, že jste hlavním kandidátem na datové jezero, zde je stručný přehled toho, jak jej implementovat.

Spolupracujte se zúčastněnými stranami z oblasti řízení rizik, zákaznického servisu a provozu s cílem zjistit konkrétní potřeby v oblasti dat. Určete, jak bude datové jezero využíváno k analýze rizik v reálném čase, poskytování personalizovaných služeb zákazníkům a zefektivnění procesů v zázemí firmy.

Vyberte si robustní platformu pro správu dat, jako je InterSystems IRISkterá dokáže vyhovět všem specifickým potřebám architektury datového jezera.

InterSystems IRIS je:

• Flexibilní, podporující integraci dat z různých zdrojů a typů dat
• Škálovatelný, vytvořený pro efektivní správu rozsáhlých datových souborů
• Interoperabilita, která umožňuje bezproblémovou komunikaci mezi různými systémy a aplikacemi

InterSystems IRIS poskytuje robustní funkce zabezpečení, včetně šifrování, ověřování a auditu, které jsou pro správu citlivých dat v datovém jezeře klíčové. Kromě toho podporuje postupy správy dat, které pomáhají zajistit kvalitu dat a soulad s různými předpisy.

Zahrnují data z transakčních systémů, protokolů interakcí se zákazníky, tržních datových kanálů a regulačních zpráv. InterSystems IRIS může přijímat data z různých zdrojů, včetně relačních databází, databází NoSQL, souborových systémů a dokonce i datových toků v reálném čase. Tato flexibilita je klíčová pro architektury datových jezer, které potřebují konsolidovat data z různých zdrojů.

Vytvořte jasné datové zóny, například surová data pro nezpracovaná data, důvěryhodná data pro ověřená a vyčištěná data a vylepšená data pro data připravená k analýze.

Schopnost systému InterSystems IRIS bezproblémově se integrovat s analytickými nástroji znamená, že k datům uloženým v datovém jezeře lze přímo přistupovat a analyzovat je pomocí jazyka SQL a dalších dotazovacích jazyků. Tato přímá integrace pomáhá obejít nutnost přesouvat data do samostatných analytických databází, čímž se snižuje složitost a zvyšuje výkon.

Datová jezera jsou nezbytná pro podniky, které pracují s velkými objemy různorodých dat a potřebují sofistikované analytické funkce. InterSystems IRIS vyniká jako výkonná platforma, která může organizacím pomoci efektivně implementovat a spravovat datová jezera a zajistit, aby maximalizovaly hodnotu svých datových aktiv.