Navigation de gestion des données: entrepôts, lacs et lacs

Panorama des méthodes de gestion des données modernes: base de données, entrepôt de données, lacs de données, entrepôt de lacs de données et grille de données

Points de base:

• Les bases de données, les entrepôts de données et les lacs de données présentent leurs propres avantages dans la gestion des données. Les bases de données fournissent des référentiels structurés pour un stockage et une récupération efficaces des données; données.
• Les entrepôts de Data Lake et les réseaux de données sont les dernières innovations dans le domaine de la gestion des données. Data Lake Warehouse combine la polyvalence des lacs de données et les capacités de traitement structurées des entrepôts de données pour fournir une infrastructure de stockage unifiée. Les réseaux de données adoptent une approche décentralisée pour traiter les données comme des produits gérés par des équipes dédiées.
• Les organisations ne remplacent pas nécessairement les anciennes méthodes de gestion des données par ces nouveaux concepts, mais utilisent une combinaison de méthodes multiples pour profiter des différentes technologies. Les outils d'apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés dans la gestion des données et améliorent également la valeur et l'opérabilité des données grâce à l'introduction de l'automatisation intelligente.

Dans l'environnement dynamique des données dynamiques, les termes et concepts liés au stockage et au traitement des données deviennent de plus en plus complexes. Les entreprises sont confrontées au grand défi de gérer efficacement la surtension des données de différentes sources. Cet article vise à clarifier diverses approches de gestion des données, à fournir des exemples d'outils pour chaque concept et à fournir une feuille de route pour un environnement de gestion des données moderne.

Base de données: bases

Les bases de données sont depuis longtemps la pierre angulaire de la gestion des données, fournissant des référentiels structurés pour un stockage, une organisation et une récupération efficaces des données. Ils peuvent être à peu près divisés en bases de données relationnelles et en bases de données NoSQL, chacune conçue pour des besoins de données spécifiques et des cas d'utilisation. Les solutions SQL impliquent souvent des modèles normalisés et répondent aux besoins des cas d'utilisation de l'OLTP, tandis que certaines bases de données NOSQL sont bonnes pour gérer les données non standardisées.

Les principales caractéristiques de la base de données incluent:

• stockage de données structurées. Les bases de données sont bonnes pour traiter les données structurées et assurent l'intégrité des données grâce à des modèles prédéfinis.
• Requête efficace au niveau des lignes. La base de données est optimisée pour les requêtes de ligne, et lorsque la requête est "correcte", la base de données peut récupérer un seul ou plusieurs enregistrements très rapidement en tirant parti de l'index.
• Supprimer et mettre à jour simples. La base de données peut gérer efficacement les mises à jour ou supprimer des lignes uniques.

Bien que les bases de données soient très puissantes pour gérer des données structurées, elles peuvent avoir des limites à la gestion des données non structurées ou semi-structurées et ne conviennent pas aux requêtes analytiques impliquant des lectures de millions ou milliards de lignes à la fois. Cette limitation facilite le développement de solutions plus spécialisées telles que les entrepôts de données et les lacs de données, que nous explorerons dans les sections suivantes.

Pour les options SQL classiques, PostgreSQL et MySQL valent la peine d'être prêts à prêter attention, tandis qu'en termes de NoSQL, les exemples incluent MongoDB et Cassandra. Le terme «NoSQL» lui-même couvre les bases de données pour différents cas d'utilisation.

Entrepôt de données: Aperçu structuré

Les entrepôts de données sont la pierre angulaire de la gestion des données, qui agissent comme un référentiel structuré conçu spécifiquement pour le stockage, la gestion et l'analyse des données structurées. Ils fonctionnent bien pour fournir des performances puissantes pour les requêtes analytiques. Une caractéristique déterminante d'un entrepôt de données est sa méthode de schéma d'écriture, où les données sont soigneusement structurées et transformées avant de se charger en entrepôt.

Les principales caractéristiques de l'entrepôt de données comprennent:

• Données structurées. Les entrepôts de données sont les mieux adaptés aux données structurées telles que les enregistrements de vente, les données financières et les informations clients.
• Mode d'écriture. Les données sont soigneusement structurées et transformées avant de se charger dans le référentiel. Cela garantit la qualité et la cohérence des données, mais oblige également les développeurs à rédiger un code lors de l'intégration de nouvelles sources de données ou de sources de données existantes pour modifier leur sortie.
• Optimisé pour l'analyse. Les entrepôts de données sont conçus pour permettre des performances de requête rapide, ce qui les rend idéales pour l'intelligence commerciale et les rapports.

Malgré les avantages des entrepôts de données, il y a des limites à la gestion des données non structurées ou semi-structurées ainsi que le traitement des données en temps réel.

Certains exemples notables incluent Snowflake, Amazon Redshift et Apache Hive.

Lac de données: possibilités illimitées

Alors que les entreprises travaillent dur pour traiter des quantités plus importantes et différents types de données provenant de plusieurs sources, les lacs de données sont devenus une solution complémentaire. Un lac de données est un référentiel qui peut stocker de grandes quantités de données brutes dans son format natif, qu'il soit structuré, semi-structuré ou non structuré.

Les principales caractéristiques du lac Data comprennent:

• stockage de données brutes. Les lacs de données stockent généralement des données dans leur forme d'origine, ce qui les rend adaptés à divers types de données. Il peut s'agir d'un tableau exporté à partir d'une base de données relationnelle, d'une log de texte brut collectée à partir de plusieurs systèmes, soit même des données binaires telles que des images.
• Mode de lecture-temps. Les données sont structurées et transformées lors de la lecture, permettant une flexibilité dans l'exploration et l'analyse des données.
• Évolutivité. Les lacs de données peuvent être très faciles à mettre à l'échelle horizontalement pour accueillir presque toutes les données.

Bien que les lacs de données soient bons pour stocker les mégadonnées, ils peuvent devenir difficiles à gérer sans une bonne gouvernance et un catalogage des données et devenir le tristement célèbre «marais de données». Les définitions typiques des lacs de données n'incluent pas les services publics de gestion des données, de gouvernance ou de requête. Certaines entreprises améliorent ces fonctionnalités en introduisant le concept de "Data Lake Warehouse".

Entrepôt de lacs de données: le meilleur des deux mondes

Data Lake Warehouse marque la dernière innovation dans le domaine de la gestion des données, visant à combler l'écart entre la polyvalence des lacs de données et les capacités de traitement structurées des entrepôts de données. Ils unifient les deux mondes en fournissant une infrastructure de stockage unifiée et organisée pour les données structurées et semi-structurées tout en prenant en charge un traitement analytique efficace. Data Lake Warehouse prend en charge l'analyse traditionnelle de style "entrepôt" et les requêtes construites sur les lacs de données.

Les principales caractéristiques de l'entrepôt Data Lake comprennent:

• est toujours évolutif. Étant donné que les entrepôts de Data Lake sont construits au-dessus des lacs de données, ils permettent toujours une évolutivité élevée et un stockage de données dans différents formats.
• Évolution du mode. Ils permettent aux modèles d'évoluer afin que les données puissent être ingérées dans leur forme d'origine et structurées en cas de besoin.
• une analyse prête. Data Lake Warehouse fournit la fonctionnalité pour effectuer des requêtes et des index de données, similaires aux entrepôts de données.

Des exemples populaires de systèmes d'entrepôt de lacs de données incluent le lac Delta (fourni par Databricks), une couche de stockage open source qui fournit des transactions acides et une application du schéma pour les lacs de données, et iceberg, un accent efficace sur les lacs de données. Formats de table qui offrent la même facilité d'utilisation et la même fiabilité que les entrepôts de données.

Data Lake Warehouse attire l'attention car les entreprises visent à simplifier leur architecture de données, à réduire les silos de données et à permettre des analyses en temps réel tout en maintenant la gouvernance des données. Ils représentent une évolution prometteuse dans l'environnement de stockage et de traitement des données en constante évolution, résolvant les défis posés par la nature diversifiée et dynamique des données modernes.

Grille de données: les données sont le produit

Le concept de réseau de données propose une nouvelle perspective sur les données, la définissant comme un produit géré par une équipe dédiée, responsable de sa qualité, de sa disponibilité, etc. Cette approche axée sur les produits peut prendre de nombreuses formes, des ensembles de données soigneusement planifiés sur les API, où les unités commerciales de l'entreprise peuvent accéder indépendamment et utiliser ces produits de données.

La grille de données représente un changement de paradigme dans l'architecture des données, résolvant les défis posés par des données de plus en plus complexes et à grande échelle dans les grandes organisations. Il introduit une approche décentralisée de la gestion des données, contrairement au modèle d'entrepôt de données traditionnel.

Les principaux principes de la grille de données comprennent:

• Propriété axée sur le domaine. Les données sont détenues et gérées par des équipes de domaine interfonctionnelles qui sont responsables de la qualité des données, de la gouvernance et de l'accès.
• Les données sont le produit. Les données sont considérées comme un produit avec une propriété claire, une documentation et un accord de niveau de service (SLA) pour les consommateurs de données.
• plate-forme de données en libre-service. Étant donné que l'équipe est chargée de donner accès à ses données, cela ne signifie pas que les ingénieurs de données ne sont pas nécessaires. Ils doivent créer une plate-forme qui permet aux équipes de partager et de découvrir facilement les données dont ils ont besoin.
• Calcul conjoint. Le traitement et l'analyse des données peuvent désormais être effectués à proximité de l'emplacement de la résidence de données, en réduisant le mouvement des données et en améliorant les performances.

Bien que les réseaux de données aient reçu l'attention dans la communauté de gestion des données pour leur capacité à résoudre les défis de décentralisation et de démocratisation dans les grandes organisations, il peut ne pas convenir à tout le monde. Les petites entreprises peuvent trouver plus pratique de choisir une solution de stockage dédiée plus facile à configurer et à gérer.

Méthode de combinaison

Bien que j'essaie de décrire une sorte de "chronologie" avec l'émergence de nouveaux outils et concepts, il faut noter que les anciennes méthodes n'ont pas été obsolètes ou remplacées. Les organisations adoptent plusieurs approches pour tirer parti des avantages de diverses technologies tout en atténuant les lacunes potentielles.

Un aspect non couvert dans cet article est l'application croissante des outils d'apprentissage automatique (ML) dans la gestion des données. Ces outils automatisent des tâches telles que le nettoyage des données, la surveillance de la qualité, la détection des anomalies et l'analyse prédictive. Cette tendance améliore la valeur et l'opérabilité des données en introduisant l'automatisation intelligente dans l'environnement de gestion des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!