Was ist der Unterschied zwischen einem Data Analytics Hub und einem Lakehouse?

In der ersten Folge dieser Blogserie-Data Lakes, Data Warehouses und Data Hubs: Do We Need Another Choice?kennenlernen ich, warum eine einfache Migration dieser On-Prem-Datenintegrations-, -management- und -analyseplattformen in die Cloud den Anforderungen moderner Data Analytics nicht gerecht wird. Beim Vergleich dieser drei Plattformen wird deutlich, dass alle von ihnen bestimmte kritische Bedürfnisse kennenlernen , aber keine von ihnen die Bedürfnisse von Geschäftsanwendern ohne signifikante Unterstützung durch die IT kennenlernen . Im zweiten Blog in dieser Serie - Was ist ein Data Analytics Hub? - führe ich den Begriff Data Analytics Hub ein, um eine Plattform zu beschreiben, die die optimalen operativen und analytischen Elemente von Data Hubs, Lakes und Warehouses mit Cloud und -Funktionalität kombiniert, um direkt die operativen Echtzeit- und Selbstbedienungsanforderungen von Geschäftsanwendern (und nicht ausschließlich von IT-Anwendern) zu erfüllen. Ich nehme mir auch einen Moment Zeit, um eine vierte verwandte Technologie zu untersuchen, den Analytik-Hub. In Anbetracht der titelgebenden Nähe des Analytik-Hubs zum Data Analytics Hub ist es nur sinnvoll, klarzustellen, dass ein Analytik-Hub eine ebenso unvollständige Lösung für moderne Analytik bleibt wie ein Daten-Lake, Hub und Warehouse.

Warum? Weil ein Data Analytics Hub im Wesentlichen das Beste aus all diesen Integrations-, Verwaltungs- und Analyseplattformen in einer einzigen Plattform zusammenfasst. Ein Data Analytics Hub vereint die Datenaggregation, das Management und die Analyseunterstützung für jede Datenquelle mit jedem BI- oder KI-Tool, jeder Visualisierung, jedem Reporting oder anderen Ziel. Darüber hinaus ist ein Data Analytics Hub so aufgebaut, dass er für alle Benutzer in einem funktionsübergreifenden Team (auch in einem virtuellen) zugänglich ist. Das folgende Diagramm zeigt die Beziehung zwischen den vier Vorgängern und dem Data Analytics Hub (es wird Ihnen bekannt vorkommen, wenn Sie Teil 2 dieser Serie gelesen haben).

Moment... Was ist mit Daten-Lakehouse?

Letzte Woche hatte ich das Privileg, Bill Inmon, der als Vater des Data Warehousing gilt, für ein Webinar über moderne Datenintegration in Cloud Data Warehouses zu empfangen. Natürlich gab es viele Fragen an Bill, aber es gab eine, von der ich dachte, dass sie es verdient, dass sie hier diskutiert wird: Was ist ein Daten-Lakehouse, und wie unterscheidet es sich von einem Daten-Lake oder Data Warehouse?

Fangen wir mit dem Offensichtlichsten an, das schon der Name verrät: ein Daten-Lakehouse ist eine Kombination aus handelsüblicher Hardware, offenen Standards und Funktionen zur Verarbeitung halbstrukturierter und unstrukturierter Daten aus einem Daten-Lake und den SQL-Analysen, der Unterstützung strukturierter Schemata und der Integration von BI-Tools aus einem Data Warehouse. Dies ist wichtig, denn die Frage ist weniger, wiesich ein Daten-Lakehouse von einem Daten-Lake oder Data Warehouseunterscheidet , sondern vielmehr, wie es dem einen oder dem anderen ähnelt . Und diese Unterscheidung ist wichtig, weil es darauf ankommt, wo man mit der Konvergenz beginnt. In einfachen mathematischen Begriffen, wenn A + B = C, dann B + A = C. Aber in der realen Welt ist das nicht ganz richtig. Der Ausgangspunkt ist alles, wenn es um die Konvergenz von zwei Plattformen oder Produkten geht, denn dieser Ausgangspunkt bestimmt, wohin man geht, wie man die Reise wahrnimmt und ob man am Ende der Migrationdort angekommen ist, wo man es erwartet hat oder nicht.

Apropos Reisen: Machen wir einen kleinen Ausflug in die Vergangenheit, um die Herausforderungen zu verstehen, die hinter der Idee eines Daten-Lakehouse stehen.

In der Vergangenheit waren Data Lakes die Domäne von Datenwissenschaftlern und Power-Usern. Sie unterstützten große Datenmengen - strukturiert und unstrukturiert - für die Datenexploration und komplizierte data science auf offener Standardhardware. Diese Anforderungen erforderten jedoch keinen Zugriff auf aktive Daten, wie sie im täglichen Geschäftsbetrieb anfallen. Sie wurden oft zu wissenschaftlichen Labors und in einigen Fällen zu Datenabfallhalden.

Im Gegensatz dazu stehen die historischen Anforderungen von Business-Analysten und anderen Power-Usern der Geschäftsbereiche (LOB). Sie erstellten und führten operative Workloads in Verbindung mit SQL-Analysen, BI, Visualisierung und Berichterstellung aus und benötigten Zugriff auf aktive Daten. Für ihre Bedürfnisse richteten die IT-Abteilungen unternehmensweite Data Warehouses ein, die traditionell eine begrenzte Anzahl von ERP-Anwendungsdatenspeichern nutzten, die eng mit dem Tagesgeschäft verbunden waren. Die IT-Abteilung musste zwischen dem Data Warehouse und den Geschäftsanalysten und den LOB-Power-Usern vermitteln, aber das Data Warehouse selbst stellte eine geschlossene Feedback-Schleife zur Verfügung, die Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsunterstützung und Geschäftsflexibilität lieferte.

Mit dem Fortschreiten der digitalen Transformation haben sich jedoch auch die Anforderungen geändert. Die Anwendungen sind intelligenter geworden und durchdringen jeden Aspekt des Unternehmens. Die Erwartungen an Data Lakes und Data Warehouses haben sich weiterentwickelt. Die Nachfrage nach Echtzeit-Entscheidungsunterstützung hat die Rückkopplungsschleife zwischen Data Warehouse und Lager asymptotisch reduziert, bis zu dem Punkt, an dem sie sich der Echtzeit nähert. Und die ursprünglichen ERP-Repositories sind nicht mehr die einzigen Repositories, die für Business-Analysten und LOB-Power-User von Interesse sind - Web-Clickstreams, IoT, Protokolldateien und andere Quellen sind ebenfalls wichtige Teile des Puzzles. Diese anderen Quellen sind jedoch in den unterschiedlichen und vielfältigen Datensätzen zu finden, die in Data Lakes schwimmen und sich über mehrere Anwendungen und Abteilungen erstrecken. Im Grunde genommen kann jeder Aspekt menschlicher Interaktion modelliert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die betriebliche Genauigkeit erheblich verbessern können - daher hat sich die Konsolidierung von Daten aus einem vielfältigen und uneinheitlichen Datenuniversum und deren Zusammenfassung in einer einheitlichen Ansicht als zentrale Anforderung herauskristallisiert. Dieser Bedarf treibt die Konvergenz in den Bereichen Daten-Lake und Data Warehouse voran und führt zu der Idee eines Daten-Lakehouse.

Zurück in die Gegenwart: Zwei der Hauptbefürworter von Data Lakehouses sind Databricks und Snowflake. Ersterer nähert sich der Aufgabe der Plattformkonsolidierung aus der Perspektive eines Daten-Lake und letzterer aus der Perspektive eines Data-Warehouse-Anbieters. Was ihre Daten-Lakehouse gemeinsam haben, ist dies:

• Direkter Zugriff auf Quelldaten für BI- und Analysetools (von der Data Warehouse-Seite ).
• Unterstützung für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten (von der Daten-Lake ).
• Schemaunterstützung mit ACID-Konformität bei gleichzeitigen Lese- und Schreibvorgängen (auf der Data-Warehouse-Seite).
• Offene Standardwerkzeuge zur Unterstützung von Datenwissenschaftlern (von der Daten-Lake ).
• Trennung von Datenverarbeitung und Speicherung (von der Data Warehouse-Seite).

Zu den wichtigsten gemeinsamen Vorteilen gehören:

• Keine separaten Repositories mehr für data science und operative BI-Arbeitslasten erforderlich.
• Verringerung des IT-Verwaltungsaufwands.
• Konsolidierung der Silos, die durch einzelne BI- und KI-Tools entstanden sind, die ihre eigenen Datenrepositories erstellen.

Betonung ist alles

Die Verbesserung der Geschwindigkeit und Genauigkeit der Analyse großer, komplexer Datensätze ist keine Aufgabe , für die der menschliche Verstand gut geeignet ist. Wir können einfach keine subtilen Muster in wirklich großen, komplexen Datensätzen verstehen und finden (oder anders ausgedrückt: Tut mir leid, Sie sind nicht Neo und können die Matrix in einem digitalen Datenstrom nicht "sehen"). KI ist jedoch sehr gut darin, Muster in komplexen multivariaten Datensätzen zu finden - vorausgesetzt, Datenwissenschaftler können die dafür erforderlichen Algorithmen entwerfen, trainieren und feinabstimmen (Aufgaben, für die ihr Verstand sehr gut geeignet ist ). Sobald die Algorithmen abgestimmt und als Teil operativer Arbeitslasten eingesetzt wurden, können sie die Entscheidungsfindung unterstützen, die von Menschen (Entscheidungsunterstützung auf der Grundlage von Situationsbewusstsein) oder programmatisch (automatisierte Entscheidungsunterstützung, die von Maschinen als unüberwachte Maschine-zu-Maschine-Operationen ausgeführt wird) durchgeführt wird. Im Laufe der Zeit müssen einige oder alle dieser Algorithmen auf der Grundlage eines Musters von Ergebnissen oder einer Abweichung von den erwarteten oder gewünschten Ergebnissen optimiert werden. Auch dies sind Aufgaben, für die der menschliche Verstand gut geeignet ist, auch wenn ich nicht das Gefühl habe, dass ich hier eine Lanze brechen muss.

Doch zurück zu den Konvergenzbestrebungen und der Frage, wo die Daten-Lakehouse ansetzen. Wie ist der Blickwinkel aus ihrer Perspektive? Und wie wirkt sich das auf die Sichtweise des Anbieters aus, wie das konvergente Ziel aussieht? Data Lakes wurden in der Vergangenheit von Datenwissenschaftlern mit Unterstützung von Dateningenieuren und anderen qualifizierten IT-Mitarbeitern genutzt, um die Daten zu sammeln und zu analysieren, die für das vordere Ende des KI-Lebenszyklus benötigt werden, insbesondere für Maschinelles Lernen (ML). Die Ausweitung dieser Umgebung bedeutet, dass die Deployment ihrer ML in den operativen Arbeitslasten erleichtert wird. Aus dieser Perspektive wäre der Erfolg eine konvergierte Plattform, die den ML-Lebenszyklus verkürzt und effizienter macht. Für Business-Analysten, Dateningenieure und Power-User gehört das Spielen mit Algorithmen oder das Erstellen von Basisdatensätzen zum trainieren und feinabstimmen jedoch nicht zu ihrer täglichen Arbeit. Für sie ist die additive Ausführung von ML als Teil ihrer operativen Arbeitslasten, einschließlich der zusätzlichen vielfältigen und ungleichen Datensätze, das, was zählt.

Datenwissenschaftler und Dateningenieure gehören zwar nicht zu den eigentlichen IT-Abteilungen, sind aber auch nicht dasselbe wie Nicht-IT-Endbenutzer. Data Lakes sind in der Regel komplexe Arbeitsumgebungen mit mehreren APIs und beträchtlichen Mengen an Kodierung, was für Datenwissenschaftler und Ingenieure in Ordnung ist, aber überhaupt nicht für Nicht-IT-Rollen wie Geschäfts- und Betriebsanalysten oder deren Äquivalente in verschiedenen LOB-Abteilungen. Sie brauchen wirklich eine Konvergenz, die ein Data Warehouse erweitert, um die operationalisierten ML-Komponenten in ihren Arbeitslasten auf einer einheitlichen Plattform zu handhaben - ohne die Komplexität der Umgebung zu erhöhen oder die Anforderungen für viele Nächte und Wochenenden zu erhöhen, um neue Abschlüsse zu erwerben.

Hören wir allen zu, die wir brauchen?

Ich war im Produktmanagement und im Produktmarketing tätig, und am Ende des Tages ist die Stimme Ihrer Kunden diejenige, die am weitesten und lautesten zu hören ist. Sie sind diejenigen, die die neuen Merkmale und Funktionen Ihrer Produkte am besten definieren können. Bei Daten-Lake sind es die Datenwissenschaftler, Ingenieure und die IT-Abteilung, bei Data-Warehouse-Anbietern die IT-Abteilung. Logischerweise sind die Grenzen des Problembereichs auf diese Gruppen beschränkt.

Aber wissen Sie was? Diese Logik geht an der wichtigsten Gruppe da draußen vorbei

Diese Gruppe besteht aus dem Unternehmen und seinen Vertretern, den Geschäfts- und Betriebsanalysten und anderen Power-Usern außerhalb von IT und Technik. Die Daten-Lake und Data-Warehouse-Anbieter - und damit auch die Daten-Lakehouse - sprechen nicht mit diesen Anwendern, weil die IT immer in der Mitte steht, immer vermittelt. Diese Anwender sprechen mit den Anbietern von BI- und Analysetools und, in geringerem Maße, mit den Anbietern von Data Hubs und Analytics Hubs.

Das eigentliche Problem für all diese Gruppen besteht darin, die Daten in das Lager einzuspeisen, sie anzureichern, grundlegende Analysen innerhalb der Plattform durchzuführen und die vorhandenen Tools für weitere BI-Analysen, KI, Visualisierung und Berichterstattung zu nutzen, ohne die Umgebung zu verlassen. Das Problem ist für die Unternehmensseite noch akuter, da sie Self-Service benötigen, die ihnen derzeit außerhalb der BI- und Analysetools nicht zur Verfügung stehen (die oft Daten innerhalb des Tools/Projekts isolieren, anstatt den Aufbau einer einheitlichen Ansicht zu erleichtern, die von allen Parteien gesehen werden kann).

Alle sind sich einig, dass es eine einheitliche Sicht auf die Daten geben muss, auf die alle Parteien zugreifen können, aber die Vereinbarung wird nicht alle Parteien gleichermaßen zufriedenstellen. Ein Daten-Lakehouse , das auf einem Daten-Lake basiert, ist eine großartige Möglichkeit, den ML-Lebenszyklus zu verbessern und die Datenwissenschaftler näher an den Rest des funktionsübergreifenden Teams heranzuführen. Dies ließe sich jedoch auch einfach durch die Verlagerung der HDFS-Infrastruktur in die Cloud und die Verwendung von S3, ADLS oder Google Cloud Store sowie eines modernen Cloud Data Warehouse erreichen. Eine solche Lösung würde die große Mehrheit der Anwendungsfälle abdecken, in denen ML-Komponenten für Workloads eingesetzt werden. Was sowohl bei den Daten-Lake als auch bei den Data-Warehouse-basierten Lakehouses wirklich fehlt, ist die Funktionalität des Data Hub und des Analytics Hub, der in den Data Analytics Hub integriert ist .

Schlussfolgerung: Ein Lakehouse bietet nur einen Teil der Funktionalität eines Data Analytics Hub

Das Diagramm, mit dem wir begonnen haben, veranschaulicht, wie ein Data Analytics Hub die wesentlichen Elemente eines Daten-Lake, Data Warehouse, Analytics Hub und Data Hub zusammenfasst. Es verdeutlicht auch die Kurzsichtigkeit des Daten-Lakehouse . Es reicht nicht aus, nur zwei der vier Komponenten zu vereinen, die Benutzer für moderne Analysen benötigen, insbesondere wenn die Entwicklung dieser Chimäre auf dem Feedback einer Teilmenge der funktionsübergreifenden Rollen basiert, die die Plattform nutzen.

Im nächsten Blog werden wir einen tieferen Blick auf die Anwendungsfälle werfen, die von dieser breiteren Gruppe von Nutzern angetrieben werden, und es wird klar werden, warum und wie ein Data Analytics Hub die Bedürfnisse aller Beteiligten besser kennenlernen kann, unabhängig davon, ob sie sich auf ML-basierte Optimierungen oder alltägliche betriebliche Arbeitslasten konzentrieren.

Über Actian Corporation

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