Datové jezero ukládá nezpracovaná, nestrukturovaná a částečně strukturovaná data v jejich nativním formátu, takže je ideální pro analýzu velkých objemů dat a zpracování v reálném čase.

Datový sklad naopak ukládá zpracovaná, strukturovaná data uspořádaná do schémat, což zajišťuje konzistenci a vysoký výkon pro business intelligence a historické reporty.

Věděli jste, že špatná datastojí podniky v průměru miliony dolarů? Pokud jsou data nestrukturovaná, špatně organizovaná nebo nesprávně uložená, vaše firmy přicházejí o klíčovou složku úspěchu. Poznání rozdílů mezi datovým jezerem a datovým skladem je užitečné pro efektivní vybavení vašich datových vědců a podnikových analytiků tím, co potřebují k úspěchu.

Tento průvodce vám pomůže pochopit rozdíly mezi těmito dvěma nástroji a zjistit, které z nich byste měli v budoucnu používat.

Datové jezero je jednodušší z obou typů úložišť a ukládá širokou škálu nezpracovaných dat pro snadné vyhledávání. Tato data sahají od textových dokumentů, jako jsou tabulky v Excelu nebo poznámky, až po vizuální zdroje, jako jsou fotografie a videa.

Datová jezera jsou všeobecně považována za základ pro AI a strojového učenípodle studie společnosti Grand View Research. Jsou také velmi užitečné pro podniky, které chtějí lépe přizpůsobit svou strategii měnícímu se podnikatelskému prostředí.

Jedním z hlavních kladů datových jezer je schopnost zpracovávat nestrukturovaná data. Tedy veškeré informace, které nemají předem definovaný datový model nebo schéma. Níže uvádíme několik konkrétních výhod používání a udržování datových jezer ve vašem podnikání.

Datová jezera jsou zásadně škálovatelná a umožňují podnikům zmenšit nebo rozšířit svá data, kdykoli potřebují. Datové jezero může snadno zpracovat několik petabajtů dat, což je zásadní, pokud ukládáte data, jako jsou data ze senzorů, data internetu věcí a záznamy o interakcích uživatelů, které mohou mít snadno několik gigabajtů.

Surová data jsou velmi atraktivní pro podniky, které rychle expandují, protože je není třeba převádět do jiného formátu. Datová jezera jako taková jsou velmi flexibilní a umožňují podnikům jednoduše ukládat to, co je pro ně v danou chvíli nejužitečnější.

Požadavky zákazníků a podniků se neustále mění, takže schopnost průběžně pilovat veškerá užitečná data je klíčem k úspěšné adaptaci.

Datové jezero je finančně nenáročné řešení, protože není třeba konvertovat nebo čistit uložená data. I velmi velké objemy dat se mohou snadno usídlit na platformě cloud computingu s integrovanou škálovatelností.

Pokud firma potřebuje více prostoru pro ukládání dat, existují nákladově efektivní upgrady, které jsou v rámci omezených rozpočtů.

Datové jezero je jedním z nejmocnějších zdrojů pro podnik, který pro své operace potřebuje vysokou úroveň detailů. Díky snadnému přístupu k různým zdrojům dat je získání hlubšího přehledu o chování zákazníků nebo trendech v odvětví otázkou jednoho kliknutí.

Mezi nejideálnější případy využití datových jezer patří (mimo jiné):

• Pokročilá analytika pro datové vědce
• Ukládání historických dat
• Data IoT
• Strojové učení

Datové jezero je sice velmi flexibilní a nákladově efektivní řešení pro ukládání podnikových nebo oborových dat, ale nemusí být tím nejlepším nástrojem pro vaše potřeby. Datový sklad nabízí jemnější úroveň kontroly nad tím, jak jsou data ukládána, zpřístupňována a využívána. Přesto má i několik nevýhod. Podívejme se na širší pohled na datový sklad a na to, co to znamená pro vaše datové operace.

Pokud jste někdy ztratili čas hledáním konkrétních dokumentů nebo informací, datové sklady nabízejí řešení. Tato vysoce strukturovaná operace ukládání dat je ideální pro větší podniky, které potřebují ušetřit čas a úsilí při analýze různých typů dat.

Pokud jde o srovnání datového jezera a datového skladu, je datové jezero mnohem strukturovanější. To první si můžete představit jako koš plný různých předmětů, zatímco to druhé je jako úhledně uspořádaná police s knihami.

Datový sklad převádí různé formy dat do úhledného rámce a zajišťuje, aby podobné informace, zdroje nebo typy souborů byly uspořádány a správně agregovány. Datové sklady mohou například získat cenná data z více účtů na sociálních sítích a rozdělit je na základě velmi specifických údajů, jako je čas zveřejnění, délka obsahu a typ obsahu.

Co se stane, když datoví vědci potřebují najít konkrétní sadu dat podle data zveřejnění nebo odvětví? Datové sklady jsou vybaveny užitečnými funkcemi dotazování, které zaměstnancům umožňují najít potřebné informace ve zlomku času.

Jeden zaměstnanec může například pomocí dotazu OLAP (neboli online analytického zpracování) najít několik pohledů na stejný soubor dat. Mohli by analyzovat několik studií podle míry udržení zákazníků nebo regionu.

Na rozdíl od datových jezer se surovými daty uloženými za chodu nabízejí datové sklady větší rychlost a efektivitu při dotazování.

Jedním z nejpřitažlivějších prvků datových skladů je důsledné ukládání dat. Zatímco datová jezera poskytují flexibilitu pro průběžné nahrávání všech druhů dat, datové sklady zajišťují, že tyto informace jsou uspořádány do posledního písmene.

Existuje mnoho způsobů, jak správně ukládat data v datovém skladu, aby je mohli rychle vyhledat ti správní lidé ve správný čas. Několik způsobů, jak toho dosáhnout, zahrnuje (ale není omezeno na):

• Oprava zastaralých údajů, například výměna staré studie za novou
• Odstranění duplicitních záznamů, aby nedošlo k záměně
• Uvádění dat do standardizovaných formátů

I když někteří lidé používají jak datová jezera, tak datové sklady, díky vyšší úrovni organizace datového skladu se lépe hodí pro širokou škálu úloh. Mezi úkoly, které jsou závislé na funkčnosti datového skladu, patří:

• Business intelligence
• Provozní výkaznictví
• Dodržování předpisů

Nyní, když máte lepší představu o výhodách datového jezera a datového skladu, je čas dozvědět se ještě více o tom, jak je lze využít. Možná zjistíte, že jedna z nich vyhovuje vašim obchodním potřebám více než druhá.

Napadlo vás někdy, o kolik rychleji by mohla vaše společnost růst, kdybyste se neustále nesnažili organizovat stávající data? Na druhé straně možná je vaší silnou stránkou organizace dat a potřebujete prostě větší kapacitu.

Podívejme se na účel a případy použití obou typů úložišť.

Protože datová jezera nabízejí bezkonkurenční ukládání dat a škálovatelnost, jsou neuvěřitelně užitečná pro následující úkoly a role:

• Nejlepší pro datové vědce
• Vhodné pro průzkumnou analýzu dat a procesy strojového učení
• Obecně užitečné pro ukládání nezpracovaných dat na cestách

Vzhledem k tomu, že datový sklad je lépe organizovaný, jeho schopnost nabízet rychlé vyhledávání složitých datových souborů z něj činí zásadní nástroj pro vyšší obchodní operace, jako jsou:

• Obchodní analytici a osoby s rozhodovací pravomocí
• Nejlepší pro generování strukturovaných sestav a řídicích panelů
• Vhodné pro ukládání zpracovaných a vyčištěných dat na

Struktura dat se týká procesu označování, uspořádání a ukládání dat. Může také odkazovat na metody, které používáte k jejich získání, například dotazování.

Níže je uveden stručný přehled struktury dat datového jezera a datového skladu.

Vzhledem k tomu, že datové jezero je flexibilnějším řešením pro ukládání dat, není na začátku potřeba téměř žádná organizace nebo označení. Mezi některé způsoby, jakým podniky nejraději strukturují své datové jezero, patří:

• Přístup založený na čtení schématu (schéma se použije při čtení dat)
• Možnost ukládat nezpracovaná, částečně strukturovaná a nestrukturovaná data
• Podporuje různé typy dat (text, obrázky, videa atd.)

Vzhledem k tomu, že datový sklad vyžaduje vysoce strukturovaná data, existuje několik postupů, které je třeba při jeho používání dodržovat. Mezi tyto procesy patří:

• Přístup "schema-on-write" (schéma definované před zápisem dat)
• Ukládání strukturovaných dat do tabulek s pevným schématem
• Schopnost používat procesy ETL (Extract, Transform, Load) k zajištění kvality dat

Vzhledem k tomu, že datová jezera jsou v podstatě masivní úložná řešení řízená obchodní filozofií, vyžadují obecně nižší náklady. Možnosti cloudových úložišť pro firmy nabízejí flexibilní cenové modely, které usnadňují škálování bez dramatických rozpočtových nároků.

To znamená, že datové jezero poskytne také následující výkonnostní problémy, jako např:

• Obecně pomalejší výkon dotazů kvůli nestrukturovaným datům
• Významný výpočetní výkon pro analýzu

Datové sklady si pravidelně vyžádají vyšší náklady, protože vyžadují větší údržbu, aby byla data důsledně vyčištěna a uspořádána.

Odvrácenou stranou těchto vyšších nákladů je efektivnější proces vyhledávání dat pro datové vědce a analytiky. Můžete očekávat výhody, jako jsou:

• Rychlejší výkon dotazů pro strukturovaná data
• Efektivní pro předdefinované dotazy a pravidelný reporting

Nyní, když už víte o datovém jezeře a datovém skladu pro vaši firmu trochu více, se podívejme, jak je lze integrovat s dalšími nástroji a procesy.

Vzhledem k tomu, že datové jezero je nenáročný způsob ukládání dat, nepotřebujete k němu příliš složitý software ani hardware. Cloudové řešení s komunikační platformou je jednoduchý základ, se kterým můžete začít.

Datové jezero nabízí následující integrační možnosti, jako např:

• Schopnost integrace s širokou škálou zdrojů dat (jako jsou datové toky v reálném čase, zařízení IoT a platformy sociálních médií)
• Využití specializovaných dovedností a nástrojů pro získávání a analýzu dat (například Hadoop nebo Spark)

Nevýhodou je, že správa dat může být vzhledem k jejich nestrukturované povaze poněkud složitá. To znamená, že duplicitní soubory, poškozené soubory a nekompatibilní soubory jsou jen některé problémy, se kterými se můžete setkat při naplňování datového jezera čerstvými daty.

Studie z roku 2021 zjistila, že více než polovina všech vedoucích pracovníků v oblasti IT uvádí zpeněžení svých datových skladůje vysokou prioritou. Datový sklad vyžaduje trochu více pracovních sil, pokud jde o integraci se zavedenými systémy, ale vyplatí se to.

Mezi výhody, které můžete očekávat od datového skladu, patří:

• Schopnost dobré integrace s tradičními zdroji dat (jako jsou systémy ERP a CRM)
• Přístupnost prostřednictvím standardních nástrojů SQL a BI, což usnadňuje práci podnikovým uživatelům
• Obecně silná správa dat a bezpečnostní mechanismy díky strukturovaným datům

Datové jezero a datový sklad jsou jedny z neocenitelných nástrojů pro udržení úspěšného podnikání. Nestačí mít jen spoustu dat: musíte zajistit, aby je zaměstnanci dokázali využít na správném místě a ve správný čas.

Shrnutí:

• Datová jezera nabízejí flexibilitu a škálovatelnost pro zpracování různých typů dat, jako je text, video, data ze senzorů a tabulky
• Datové sklady poskytují strukturované, konzistentní a vysoce výkonné ukládání dat pro potřeby BI

InterSystems IRIS® poskytuje podnikům, jako je ten váš, komplexní řešení, díky kterému můžete využívat následující výhody:

• Nejlepší vlastnosti datových jezer i datových skladů
• Škálovatelnost, flexibilita a vysoký výkon u obou typů
• Zachování integrity dat, bezpečnosti a standardů přístupnosti
  

InterSystems IRIS poskytuje robustní a všestranná řešení. Díky naší datové platformě, která je orientovaná na cloud, je propojení datových a aplikačních sil snadnější než kdykoli předtím. Společnost InterSystems využívá nejmodernější nástroje, jako je generativní umělá inteligence, strojové učení a interoperabilita, aby pomohla vaší firmě překonat konkurenci nebývalým tempem.