Datasjø vs. datavarehus

Innføring i datasjøer og datavarehus

Datasjøer og datalagre er systemer som lagrer, administrerer og henter store volumer av digitale data. Bedrifter samler inn data for å hjelpe dem med å få innsikt i sin virksomhet, kunder, markeder og forsyningskjeder, slik at de kan reagere mer strategisk.

Datavarehus oppsto som en løsning for å bryte ned datasiloer og håndtere utfordringen med forretningsdata spredt over flere systemer, formater og avdelinger.

Inkonsistensen gjorde det vanskelig for brukere å få tilgang til, integrere og analysere disse dataene for å oppdage mønstre, forutsi behov eller evaluere forretningsytelse. Datalagrene ble utviklet for å konsolidere disse dataene til et sentralisert lager, der data kunne integreres, rengjøres og struktureres for analyse. Denne tilnærmingen etablerte en «enkeltstående sannhetskilde» for å støtte etterlevelse, ytelsesovervåkning og business intelligence-prosesser.

Datasjøer fremsto i sin tur som en løsning på begrensningene i datalagre, som ikke kunne håndtere eksplosjonen av ustrukturerte og halvstrukturerte data generert fra nye kilder som sosiale medier, IoT-enheter, sensorer, mobilapper med mer. Lagring og behandling av enorme mengder med ulike data, for eksempel bilder, video og tekst, viste seg å være for kostbare og ineffektive, ettersom tradisjonelle datalagre opprinnelig krevde at data skulle rengjøres og behandles på forhånd og før lagring.

Virksomheter trengte en mer fleksibel, rimelig måte å lagre data på i sitt rå, opprinnelige format, og datasjøer ble opprettet som løsningen.

I dag bruker mange moderne bedrifter en hybrid tilnærming som involverer både datalagre og datasjøer: data lakehouse. Denne arkitekturen gir både de raske, strukturerte rapporteringsfunksjonene til den tidligere og potensialet for KI-applikasjoner og maskinlæringsapplikasjoner for sistnevnte.

Datasjøer vs. datavarehus: Nøkkeldifferanser

Den viktigste forskjellen mellom datasjøer og datalagre er i den typen data de lagrer, og hvordan de lagrer disse dataene, som begge spiller en nøkkelrolle i en organisasjons datastrategi.

Datalagrene lagrer strukturerte data som er ryddet og behandlet i henhold til en forhåndsdefinert struktur eller skjema. Fordi skjemaet anvendes før dataene lagres, er fremgangsmåten kjent som skjema på skriving.

Et skjema kan for eksempel kreve at kunde-ID-data må være et heltall, ordredatodata må ha formatet ÅÅÅÅ-MM-DD, og at dataene for samlet salgsbeløp må være i desimalformat. Siden alle data overholder disse reglene, kan brukerne spørre om "finne det totale salget per kunde i april 2025" raskt og pålitelig. Denne hastigheten og nøyaktigheten gjør datalagrene ideelle for rapportering, dashboard og business intelligence-brukstilfeller.

I motsetning til dette kan datasjøer lagre rådata i sitt opprinnelige format uavhengig av hvordan de er strukturert. Det kreves ikke noe forhåndsdefinert skjema på forhånd.

Skjemaet defineres bare når dataene spørres, slik at tilnærmingen er kjent som skjema-på-lest. Først da analyseres, struktureres og tolkes rådataene i henhold til spørringen.

For å oppsummere, bruker datalagrene et skjema før lagring av data for å sikre at alle data er strukturert og ryddet for bruk. Datasjøer bruker skjema når dataene spørres om og kan lagre alle data, strukturert eller ikke, fra starten.

Forskjeller mellom datasjøer og datalagre

Velge mellom datasjøer vs. datavarehus

Siden datasjøer kan lagre rådata i alle formater, er de ideelle for bedrifter som trenger fleksibilitet. Detaljister samler for eksempel inn store mengder fra flere kilder, for eksempel nettsteder, mobilapper, sosiale medier, point-of-sale-systemer og andre. Fordi dataene de samler inn ikke trenger å rengjøres, transformeres eller struktureres, kan de bruke mer kostnadseffektive lagringssystemer som skaleres enkelt. Kostnaden for å behandle rådata på spørringstidspunktet kan imidlertid være høyere sammenlignet med optimaliserte spørringer i et datavarehus.

Til sammenligning vil kostnadene være høyere med datalagre. Rengjørings-, transformasjons- og struktureringsprosessene før lasting – samt indeksering og partisjonering etter lasting – krever ytterligere ressurser og lagring for å fungere. Denne optimeringen resulterer imidlertid i bruksklare data for Business Intelligence, rapportering og driftsanalyse. Med datalagre, analytikere og ledere kan generere rapporter, overvåke KPI-er og ta informerte beslutninger raskt og enkelt.

Det må bemerkes at datasjøer låser opp nye muligheter for KI- og maskinlæringsapplikasjoner. De store og varierte datasettene de lagrer gjør det mulig for dataforskere å finne trender, bygge prognosemodeller og kjøre maskinlæringsapplikasjoner. Dette resulterer i for eksempel anbefalingssystemer som foreslår produkter til brukere basert på tidligere interaksjoner eller verktøy for behandling av naturlig språk som kjører stemningsanalyse på kundeanmeldelser eller kommentarer på sosiale medier.

I dag driver mange moderne bedrifter datarekitekturer som i hovedsak er kombinasjoner av begge. Disse datalagrene har som mål å tilby fleksibiliteten til en datasjø med styring og ytelse av et datavarehus. Mens adopsjonen vokser raskt, er mange bedrifter fortsatt avhengige av tradisjonelle lager for kritisk rapportering.

Eksempler og brukstilfeller i sanntid

Her er eksempler på hvordan ulike bransjer bruker datasjøer, datalagre eller en kombinasjon av elementer fra begge for å støtte deres unike behov.

Helsevesen: Sykehus bruker ofte en datasjøarkitektur for å lagre, administrere og analysere de store mengdene og varierte typer data som deres operasjoner genererer. Dette inkluderer ustrukturerte bærbare data og medisinske bilder, semi-strukturerte HL7 pasientdata og strukturerte laboratorietestresultater. Ved å konsolidere alt i et sentralt repository kan de bruke avanserte analyser og KI til rådataene for å for eksempel identifisere risikopasienter eller analysere genomikk for å persontilpasse behandlingsplaner. Med pasienter som nå er utstyrt med «smarte» bærbare enheter som strømmer data om vitale tegn, kan helsepersonell til og med oppdage tidlige varselskilt og gripe inn raskere.

Finans: Banker og andre finansinstitusjoner må overholde regler for hvitvasking av penger (AML) og strenge regler for finansiell rapportering (for eksempel Sarbanes-Oxley i USA eller Basel III internasjonalt). Ved å bruke datalagre til å lagre strukturerte finansdata fra flere systemer, inkludert transaksjonsposter, kontosaldoer og handelsdata, kan de generere lovbestemte rapporter som oppfyller styrings- og sikkerhetskrav. I tillegg til samsvar bruker finansinstitusjoner også datavarehus for å drive Business Intelligence, administrere risiko og oppdage svindel ved å kjøre komplekse spørringer på tvers av historiske og aktuelle datasett.

Media: Videostrømmetjenester bruker en datalagringstilnærming for å samle inn, lagre og analysere brukerdata for å levere personlige opplevelser. De inntar ulike typer data fra flere kilder, som strømming av logger og tilbakemeldinger fra sosiale medier, og lagrer dem i et sentralt lager. Disse dataene kan deretter brukes til å bygge maskinlæringsmodeller som anbefaler det mest relevante innholdet. De samme dataene kan også kurateres og struktureres i delsett for analyse- eller rapporteringsbehov, som aktiverer dashboards om oppbevaringsrater eller informerer beslutninger om innholdsinnhentinger.

Fremvoksende trender i dataplattformer

Data lakehouse er raskt å bli det foretrukne alternativet for bedrifter som ønsker å maksimere verdien av sine data. De kan støtte både forretningsanalyse og brukstilfeller for KI og maskinlæring på én enkelt plattform. Det må imidlertid bemerkes at de fortsatt utvikler seg, og at noen bedrifter fortsetter å stole på tradisjonelle datalagre for virksomhetskritisk rapportering.

Potensialet til AI som en drivkraft for produktivitet og effektivitet har spesielt påvirket datarekitekturer, med noen nye datasjø- og datalaghusplattformer som nå er integrert med LLM-er. Dette gjør det mulig for ikke-tekniske brukere å utforske og analysere data ved å spørre spørringer på vanlig språk. En bruker kan for eksempel spørre "vis meg salgstrender i Q2", og LLM kan generere SQL som systemet kan forstå. Dette demokratiserer tilgang til datadrevet innsikt.

Serverløse arkitekturer oppstår også som en strategi, der bedrifter ansetter en skyleverandør for å administrere sin datainfrastruktur. I denne ordningen betaler et selskap for tilgang til en dataplattform i stedet for å sette opp og administrere sin egen. Fordelene med dette er enklere skalerbarhet og kostnadseffektivitet. Sky-leverandøren gir fleksibilitet i båndbredde i tilfelle av pigger i datavolum eller spørringsbelastning, og virksomheten betaler bare for det de bruker. På denne måten kan utviklere distribuere raskere, da de ikke trenger å stride med infrastrukturhensyn.

Noen bedrifter velger til og med en flerskystrategi, som distribuerer datasjøene og lagrene sine på tvers av flere skytjenester. Hovedfordelen er motstandskraft i redundans. Hvis én sky går i frakoblet modus, kan bedriften fortsette å kjøre på en annen. De kan også optimalisere bestemte arbeidsflyter på enkelte skyer, for eksempel hvis én tjeneste spesialiserer seg på maskinlæring. I noen bransjer eller land må sensitive data lagres i en region eller nettskyleverandør som oppfyller lokale konformitetskrav.

For å koble til, administrere og styre data på tvers av flere skymiljøer, kan bedrifter implementere datastrukturer. De gir sanntidstilgang til data på tvers av separate, men synkroniserte systemer og applikasjoner, og oppretter en enhetlig visning på tvers av landskapet.

For å beskytte sensitive data som medisinske poster, personnummer og kildekoder, tar organisasjoner også i bruk retningslinjer som null-tillit tilgangskontroller i sine dataplattformer. Disse kontrollene krever at alle brukere verifiserer identiteten sin for å få tilgang til dataene de trenger.

Vanlige spørsmål