Daten-Lake

Daten-Lake Analytics: Was ist das und warum ist es wichtig?

Die traditionelle Datenverarbeitung wird zu einem veralteten Datenprozess, wenn es darum geht, die immer umfangreicheren Anwendungsfälle von Big-, Edge- und Echtzeitdaten zu bewältigen, die zunehmend geschäftskritisch werden. Heutzutage haben Big Data, Cloud und Edge-Computing viele langsame, begrenzte und manuelle Datenmanagement in digitale Transformationsverfahren umgewandelt. Die Komplexität der Verwaltung großer Mengen an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten muss weiterhin automatisiert und so weit wie möglich vereinfacht werden. Die Herausforderungen Big Data werden bleiben, und die Art und Weise, wie und wo Daten generiert und verarbeitet werden und wie schnell sie wachsen, ändert sich rapide. Unternehmen müssen sich Big Data und Data Analytics Fähigkeiten zu eigen machen oder riskieren, für ihre Kunden optional zu werden.

Technologien wie verschiedene Data Warehouses und Data Lakes helfen bei der verwalten Big Data. Da Data Lakes von Hadoop und proprietären On-Premise-Umgebungen in die Cloud verlagert wurden, haben sie dazu beigetragen, die Beschränkungen von Data Warehouses zu überwinden und können mit ihnen zusammenarbeiten, um eine wertvollere Lösung zu erhalten.

Microsofts Azure für Data Analytics oder Azure Daten-Lake Analytics (ADLA) ist eine Daten-Lake , die in einer verteilten, Cloud Datenverarbeitungsarchitektur arbeitet und Unternehmen bei der verwalten ihrer Big Data unterstützt. Was sind Daten ohne Analytik? Azure-Daten und -Analysen bilden zusammen eine erfolgreiche Lösung für die Entscheidungsunterstützung von Unternehmen.

Was ist Daten-Lake Analytics?

Die in einem Data Warehouse gespeicherten Daten sind für bestimmte Zwecke konzipiert und geeignet; die in Data Lakes gespeicherten Daten sind für unbestimmte oder beliebige Zwecke geeignet. Data Warehouses speichern verarbeitete und veredelte Daten, während Data Lakes rohe, unverarbeitete Daten speichern. Data-Warehouse-Analytik und Data-Lake-Analytik unterscheiden sich dadurch, dass die Daten bei Data-Warehouse-Analytik bereits für einen bestimmten Zweck aufbereitet sind. Bei der Daten-Lake Daten-Lake für eine bestimmte Verwendung als Eingangsdaten für ein Data Warehouse aufbereitet.

Daten-Lake ist ein Konzept, das es seit der Einführung von Hadoop gibt. Hadoop ist eine Open-Source-Lösung für die Speicherung und Verarbeitung von Big Data. Hadoop verfügt über ein verteiltes Dateisystem (HDFS), eine Möglichkeit zum verwalten, Überwachen von Ressourcen und Planen von Aufgaben (YARN), Datenmapping für Ausgabeergebnisse und eine Java zur Unterstützung der erforderlichen Datenentscheidungen. Hadoop besteht aus vielen Tools und Anwendungen zum Sammeln, Speichern, Verarbeiten, Analysieren und verwalten Big Data. Hadoop und Daten-Lake sind komplementäre Komponenten von Daten-Lake . Hadoop ist eine Plattform für den Aufbau von Daten-Lakes. Obwohl Hadoop eine primäre Plattform für Daten-Lakes ist, könnte Hadoop in Zukunft als Plattform für Daten-Lakes abgelöst werden, wenn sich die Technologie weiterentwickelt.

Stellen Sie sich die Architektur in einfachen Worten vor: Hadoop ist die Plattform, ein Daten-Lake wird auf der Plattform aufgebaut, Daten-Lake extrahieren Daten für jeden Zweck, und ein Data Warehouse kann einer dieser Zwecke sein.

Azure-Analysedienste ermöglichen schnellere Big Data Analytics. Die Daten-Lake bestand ursprünglich aus drei Schlüsselkomponenten:

Ein verteiltes Dateisystem - oft als Objektspeicher bezeichnet;
Datenverarbeitungs- und Analysewerkzeuge - im Falle von Hadoop: Hive, Pig, Mahout und Impala bieten eine Reihe von Analysewerkzeugen;
Und, für das Gesamtmanagement der Daten-Lake Analyseplattform - bei Hadoop, YARN.

Im Gegensatz zurAnalyseplattform Hadoop, die einst dominierte, nun aber an Bedeutung verliert, handelt es sich bei den anderen drei primären Daten-Lake um öffentliche Cloud und nicht um Plattformen, die größtenteils vor Ort installiert sind. Obwohl Hadoop derzeit in der Cloud eingesetzt werden kann, ist jeder, der dies tut, nicht auf der grünen Wiese und ist gezwungen, den Wechsel zu öffentlichen Cloud zu prüfen - zumindest für die folgenden zugrunde liegenden Objektspeicher.

• Azure Daten-Lake Analytics (ADLA).
• Amazon Web Services (AWS) Daten-Lake .
• Google Daten-Lake Analytics (GDLA).

In allen Fällen gibt es äquivalente Datenverarbeitungs- und Analysewerkzeuge sowie die zugrunde liegenden Datenmanagement . Bei Hadoop ist es das Hadoop-Dateisystem HDFS, aber die Äquivalente in der Cloud sind:

• Objektspeicher Cloud .
• Azure Daten-Lake Store (ADLS).
• AWS Simple Storage Service (S3).
• Google Cloud Store (GCS).

In vielen Fällen können Sie YARN, Hive, Pig und andere Hadoop-Tools mit diesen Objektspeichern anstelle von HDFS verwenden. Die Verwendung der Objektspeicher muss für das Unternehmen konzipiert, erstellt und bereitgestellt werden und bietet eine großartige Kombination aus Standardisierung der zugrunde liegenden Datenspeicherung und Flexibilität bei der Verwendung einer breiten Palette von Data Analytics .

Daten-Lake entdecken und schaffen Beziehungen, beantworten Geschäftsfragen, zeichnen neue Innovationen in Wissenschaft und Technik auf, sagen Ergebnisse voraus, automatisieren und ermöglichen Entscheidungen. Den Daten wird unabhängig von der Quelle eine faktische Bedeutung verliehen, und es werden Informationen und Wissen entdeckt, um die Fähigkeit des Unternehmens zu verbessern, schnelle und zeitnahe Entscheidungen zu treffen, um seine Aktivitäten mit seinen Kunden zu unterstützen. Insgesamt sind Data Analytics, insbesondere Big Data Analytics und Edge-Computing, wesentliche Faktoren und Fähigkeiten , die sich Unternehmen heute zunutze machen müssen. Daten können sowohl automatisierte als auch menschliche Entscheidungen effektiver und genauer steuern.

Wertschöpfung mit Big Data

Big Data extrahieren, analysieren, transformieren und laden große Datenmengen, die für herkömmliche Datenverarbeitungsanwendungen zu umfangreich sind, um unternehmensweit statistische Entscheidungshilfen zu liefern. Diese aus verschiedenen Quellen gewonnenen Daten werden genutzt, um Marktbedingungen und social media zu verstehen, die Kundenakquise und -bindung zu verbessern, historische Einblicke zu gewinnen sowie für weitere Zwecke im Bereich Business Intelligence. Je mehr Daten für Entscheidungszwecke gesammelt und aufbereitet werden, desto wertvoller werden sie für ein Unternehmen.

Was jedoch jede der Plattformen AWS, ADLS und GCS so wertvoll macht, ist die Möglichkeit, die Tools für Datenintegration, -verwaltung und -analyse von Azure, AWS und Google sowie entsprechende Angebote von Drittanbietern zu nutzen, die durch die Anziehungskraft der drei großen Cloud auf diese Plattformen gelockt werden.

Cloud diesen Plattformen fehlt, ist die Möglichkeit, einen virtuellen Daten-Lake zu erwerben, der mehrere Cloud und lokale Umgebungen abdeckt. Darüber hinaus hat die Tendenz, Rohdaten in ihrem ursprünglichen Zustand zu belassen, bis eine bestimmte Gruppe oder ein bestimmtes Projekt sie nutzen möchte – in Verbindung mit dem technischen Charakter der Gruppen, Daten-Lake nutzen –, dazu geführt, dass Integrationsfunktionen innerhalb dieser Plattformen an Bedeutung verloren haben. Dieser Herausforderung kann mit gezielt integrierten Architekturen begegnet werden, die das Unternehmensdatenlager für bestimmte Zwecke versorgen.

Durch die Integration von Maschinelles Lernen ML), künstlicher Intelligenz (KI) und Business Intelligence BI) in eine umfassende Big Data Data Analytics die Fähigkeiten der Nutzen von Azure Big Data Analytics für das Unternehmen noch deutlicher und leistungsfähiger. Die Schaffung und Realisierung von Mehrwert beginnt damit, das Endziel der mit Big Data entwickelten Lösung stets im Blick zu behalten.

Die wichtigsten Fähigkeiten von Azure Daten-Lake Analytics

Data Lakes verfügen über wichtige Fähigkeiten für die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen, die Speicherung großer Datenmengen, die Transformation von Daten, die Bereitstellung von Sicherheit und Governance, Analysedienste und Daten-Lake . Die Azure Daten-Lake bietet die folgenden Vorteile:

• HDFS-Kompatibilität und Optimierung für Leistung und hohen Durchsatz.
• Unbegrenzte Datengröße - Binary Large Object Storage (BLOB) für Text- und Binärdaten.
• Fehlertoleranz, schnelle Reaktion auf Systemausfälle.
• Hohe Verfügbarkeit und Wiederherstellung im Katastrophenfall.
• Ermöglichung von Hadoop in der Cloud.
• Integration mit Azure Daten-Lake analytics active directory für rollenbasierte Zugriffsanforderungen.
• Unterstützung von HIVE und Spark.

Hinzu kommen die Fähigkeiten Microsoft Azure Daten-Lake , zu denen auch die Einführung von U-SQL gehört. U-SQL, von Microsoft in erster Linie für Azure entwickelt, ist eine Spracheabfragen Verarbeitung Big Data , die die Konstrukte und Fähigkeiten SQL und C# vereint. Es handelt sich um eine einfach zu verwendende Sprache, die umfangreiche Typen und Ausdrücke umfasst. Neben der Verarbeitung unstrukturierter Daten bietet U-SQL einen allgemeinen Metadaten in Form einer relationalen Datenbank. Der U-SQL-Metakatalog funktioniert ähnlich wie HIVE und unterstützt Datenbankschemata, Tabellen, Indizes, Views, Funktionen, Prozeduren und .NET-Assemblies. Neben U-SQL Python auch R, .NET und Python von Azure Daten-Lake unterstützt.

Neben der Leistungsfähigkeit von U-SQL, Microsoft Daten-Lake , gehören weitere wichtige Fähigkeiten :

• Schnellere Entwicklungen mit U-SQL.
• Kompatibilität mit allen Azure-Daten.
• Kostenwirksamkeit.
• Dynamische Skalierung.
• Intelligente Optimierung.

Zu den Fähigkeiten von Microsoft Azure Daten-Lake analytics gehören auch ergänzende Dienste wie:

• Cosmos DB – Multimodaler NoSQL-Datenbankdienst.
• Azure SQL Data Warehouse – Cloud -Data-Warehouse, Azure SQL-Datenbank – Verwalteter relationaler Datenbankdienst.
• Azure Data Factory – Dienst für die Extraktion/Abfrage, Transformation, das Laden/die Ausgabe (ELT) sowie die Datenintegration.
• Azure Analysis Services - Verwaltete Analyse-Engine für die Modellerstellung.

Der Erfolg von Unternehmen hängt von ihren Ressourcen und den Fähigkeiten Ressourcen ab. Unternehmen müssen die Fähigkeit erwerben, verwalten Big Data zu verwalten Big Data das daraus gewonnene Wissen in eine strategische Kompetenz umzuwandeln. Die für Daten-Lake Azure Daten-Lake Fähigkeiten können innerhalb eines Unternehmens auf einzigartige Weise genutzt werden, um einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Amazon und Google bieten ähnliche Architekturen, Funktionen und eine Vielzahl von Drittanbieterlösungen an, um umfassende Ökosysteme für moderne Big Data Analytics Use Cases aufzubauen. Unternehmen sollten ihre Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken (SWOT) bewerten und einen strategischen, taktischen und operativen Plan für den Erfolg mit Big Data und Fähigkeiten entwickeln.

Daten-Lake verstehen

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, die Bedürfnisse ihrer Kunden zu verstehen. Unternehmen nutzen Expertenmeinungen ihrer Mitarbeiter, führen Umfragen durch und setzen andere Mittel ein. Eine der effektivsten Methoden ist heute die Nutzung von Daten aus allen möglichen Quellen zur Analyse von Geschäftsprozessen, um effektive, effiziente und wirtschaftlich vertretbare Entscheidungen für alle Mitarbeiter des Unternehmens zu ermöglichen. Omnichannel-Engagements und Datenerfassung aus allen Quellen müssen analysiert werden. Azure Data Analytics und unterstützende Technologien können bei dieser komplexen Aufgabe helfen, Big Data und Experten im Unternehmen zu nutzen, um bessere Kundenentscheidungen zu treffen.

In letzter Zeit stand die Apache-Initiative zum Aufbau eines Delta Lake, der multiple data miteinander verbindet, stark im Fokus. Da diese Lösung auf Spark basiert, bietet sie nicht nur Funktionen für die Batch-Analyse, sondern auch fürData Analytics. Diesen Ansatz verfolgt Databricks mit seinem Delta Lake.

Die entsprechende Antwort auf die Funktionslücke in den aktuellen Data Analytics besteht darin, das Cloud zu einem besseren nachgelagerten Ziel für Data Analytics zu machen, das die Data Analytics innerhalb des Daten-Lake durchführt.

Dies ist der Ansatz von Cloud Data Warehouses von Anbietern wie Actian, die ihre Datenintegrationsprodukte integrieren, um ein flexibles On-The-Fly für ihr Cloud Data Warehouse zu erstellen. Dies entspricht im Grunde dem Delta Lake, konzentriert sich aber auf operative Analytics Use Cases für Daten-Lake im Gegensatz zu eher forschungsorientierten Projektfällen, die den täglichen Workloads und Geschäftsprozessen vorgelagert sind.

Actian und die Data Intelligence Plattform

Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.

Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.