Analyse du lac de données

L'analyse des lacs de données : Qu'est-ce que c'est et pourquoi est-ce important ?

Le traitement traditionnel des données est en train de devenir un processus de données hérité dans le contexte de la gestion de l'étendue sans cesse croissante des cas d'utilisation des données Big Data, Edge et en temps réel, qui sont de plus en plus critiques pour l'entreprise. Aujourd'hui, les technologies Big Data, cloud et edge computing ont transformé de nombreuses pratiques de gestion des données lentes, limitées et manuelles en pratiques de transformation numérique. La complexité de la gestion de grands volumes de données structurées, semi-structurées et non structurées doit continuer à être automatisée et simplifiée autant que possible. Les défis liés au Big Data sont là pour durer, et l'endroit où les données sont générées et traitées, ainsi que la vitesse à laquelle elles se développent, évoluent rapidement. Les organisations doivent adopter le Big Data et l'analyse des données Fonctionnalités ou risquer de devenir facultatives pour leurs clients.

Des technologies telles que les entrepôts de données et les lacs de données aident à gérer les Big Data. Les lacs de données sont passés de Hadoop et d'environnements propriétaires sur site à l'informatique dématérialisée, ce qui a permis de surmonter les limites des entrepôts de données et de collaborer avec eux pour obtenir une solution de meilleure qualité.

Azure for Data Analytics ou Azure Data Lake Analytics (ADLA) de Microsoft est une solution de lac de données qui fonctionne dans une architecture de traitement des données distribuée et basée sur le cloud pour aider les organisations à gérer leurs charges de travail Big Data. Que sont les données sans l'analyse ? Les données et l'analyse Azure constituent ensemble une solution gagnante pour les besoins d'support décision des organisations.

Qu'est-ce que l'analyse des lacs de données ?

Les données stockées dans un entrepôt de données sont conçues et adaptées à des fins spécifiques ; les données stockées dans les lacs de données sont adaptées à des fins indéfinies ou quelconques. Les entrepôts de données stockent des données traitées et affinées, tandis que les lacs de données stockent des données brutes, non traitées. L'analyse des entrepôts de données et l'analyse des lacs de données diffèrent en ce sens que les données sont déjà traitées dans un but spécifique à l'aide de l'analyse des entrepôts de données. Le lac de données est traité pour une utilisation particulière en tant que données d'entrée d'un entrepôt de données lors de l'utilisation de l'analyse du lac de données.

L'analyse des lacs de données est un concept qui existe depuis la création de Hadoop. Hadoop est une solution open-source pour le stockage et le traitement des données volumineuses (Big Data). Hadoop dispose d'un système de fichiers distribués (HDFS), d'un moyen de gérer, de surveiller les ressources et de planifier les tâches (YARN), d'un mappage de données pour les résultats de sortie et d'une bibliothèque Java standard pour support résultats des décisions relatives aux données nécessaires. Hadoop se compose de nombreux outils et applications pour collecter, stocker, traiter, analyser et gérer les Big Data. Hadoop et l'analyse des lacs de données sont des composants complémentaires des architectures de lacs de données. Hadoop est une plateforme permettant de construire des lacs de données. Bien qu'Hadoop soit une plateforme primaire pour les lacs de données, Hadoop pourrait être remplacé comme plateforme pour les lacs de données à l'avenir, au fur et à mesure que la technologie évolue.

Pensez à l'architecture en termes simples : Hadoop est la plateforme, un lac de données est construit sur la plateforme, l'analyse du lac de données extrait les données pour n'importe quel objectif, et un entrepôt de données peut être l'un de ces objectifs.

Les services analytiques Azure permettent d'accélérer analyse des données big data. L'analyse des lacs de données se composait initialement de trois éléments clés :

Un système de fichiers distribués - souvent appelé stockage d'objets ;
Des outils de traitement des données et d'analyse - dans le cas de Hadoop : Hive, Pig, Mahout et Impala fournissent un ensemble d'outils d'analyse ;
Et, pour la gestion globale de la plateforme d'analyse lac de données - avec Hadoop, YARN.

Contrairement à la plateforme d'analyseanalyse de lac de données Hadoop, qui a dominé à une époque mais qui est en train de disparaître, les trois autres principales plateformes analyse de lac de données sont des services de cloud public plutôt que des plateformes essentiellement sur site. Bien qu'Hadoop puisse actuellement être déployé dans le nuage, quiconque le fait n'est pas un nouveau venu et est contraint d'évaluer la possibilité de passer à des offres de nuage public - au moins pour les magasins d'objets sous-jacents suivants.

• Azure Data Lake Analytics (ADLA).
• Analyse des lacs de données d'Amazon Web Services (AWS).
• Google Data Lake Analytics (GDLA).

Dans tous les cas, il existe des ensembles équivalents de traitement des données, d'outils d'analyse et de systèmes sous-jacents de gestion des données . Pour Hadoop, il s'agit du système de fichiers Hadoop, HDFS, mais les équivalents dans le nuage sont :

• Stockage d'objets dans le nuage.
• Azure Data Lake Store (ADLS).
• AWS Simple Storage Service (S3).
• Google Cloud Store (GCS).

Dans de nombreux cas, vous pouvez toujours utiliser YARN, Hive, Pig et d'autres outils Hadoop sur ces magasins d'objets au lieu de HDFS. L'utilisation de la valeur des magasins d'objets doit être conçue, créée et fournie pour l'organisation et offre une excellente combinaison de standardisation du stockage de données sous-jacent tout en permettant la flexibilité d'utiliser une large gamme d'outils d'analyse de données.

L'analyse des lacs de données permet de découvrir et de créer des relations, de répondre à des questions commerciales, d'illustrer de nouvelles innovations dans les domaines de la science et de l'ingénierie, de prédire des résultats, d'automatiser et de faciliter la prise de décisions. Une signification factuelle est donnée aux données, quelle qu'en soit la source, puis des informations et des connaissances sont découvertes dans le but d'améliorer la capacité de l'organisation à prendre des décisions rapides et opportunes pour support ses activités auprès de ses clients. Dans l'ensemble, l'analyse des données, en particulier l'analyse des données big data et l'edge computing, sont des facteurs essentiels dont Fonctionnalités organisations doivent tirer parti aujourd'hui. Les données conduisent plus efficacement et avec plus de précision les décisions automatisées et humaines.

Créer de la valeur avec les plateformes Big Data

Les technologies du Big Data permettent d'extraire, d'analyser, de transformer et de charger de vastes quantités de données trop volumineuses pour être traitées par les logiciels traditionnels de traitement des données, afin de support la décision statistique support l'organisation. Ces données, issues de diverses sources, servent à comprendre les conditions du marché, à exploiter réseaux sociaux , à améliorer l'acquisition et la fidélisation de la clientèle, à fournir des analyses historiques, ainsi qu'à d'autres fins relevant de informatique décisionnelle au sens large. Plus la quantité de données collectées et transformées à des fins décisionnelles est importante, plus ces données prennent de la valeur pour une organisation.

Mais ce qui fait plateformes des plateformes AWS, ADLS et GCS, c'est la possibilité d'utiliser les outils d'intégration, de gestion et d'analyse des données proposés par Azure, AWS et Google, ainsi que les offres équivalentes de tiers attirées vers ces plateformes l'attrait exercé par les trois grands fournisseurs de services cloud.

Ce qui manque à ces plateformes la possibilité d'acquérir un service d'analyse de lacs de données virtuels couvrant à la fois plusieurs fournisseurs de cloud et des environnements sur site. De plus, même pour chaque fournisseur d'analyse de lac de données dans le cloud, l'importance accordée au fait de laisser les données brutes dans leur état naturel jusqu'à ce qu'un groupe ou un projet spécifique souhaite les utiliser, associée à la nature technique des groupes utilisant l'analyse de lac de données, a rendu obsolète la fonctionnalité d'intégration au sein de ces plateformes. Ce défi peut être relevé grâce à des architectures intégrées de manière ciblée qui alimentent l'entrepôt de données d'entreprise à des fins spécifiques.

Grâce à l'intégration de l'apprentissage automatique (ML), de l'intelligence artificielle (IA) et de informatique décisionnelle BI) au sein d'une solution globale de plateforme Big Data, les Fonctionnalités l'utilité d'Azure analyse des données big data plus clairement et s'avèrent plus performantes pour l'entreprise. La création et la concrétisation de valeur commencent par garder à l'esprit l'objectif final de la solution développée à l'aide des technologies Big Data.

Principales Fonctionnalités d'Azure Data Lake Analytics

Les lacs de données ont des Fonctionnalités clés pour l'extraction de données de diverses sources, le stockage de grandes quantités de données, la transformation des données, la sécurité et la gouvernance, les services analytiques et les outils d'analyse des lacs de données. L'architecture analytique des lacs de données Azure présente les avantages suivants :

• Compatibilité avec HDFS et optimisation des performances et du débit.
• Taille illimitée des données - Binary Large Object storage (BLOB) pour les données textuelles et binaires.
• Tolérance aux pannes, réponse rapide aux défaillances du système.
• Haute disponibilité et reprise après sinistre.
• Mise en œuvre de Hadoop dans le nuage.
• Intégration avec Azure data lake analytics active directory pour les besoins d'accès basés sur les rôles.
• support HIVE et Spark.

Ajoutez à cela les Fonctionnalités Microsoft Azure Data Lake Analytics, qui incluent notamment l'introduction de U-SQL. Créé par Microsoft principalement pour Azure, U-SQL est un langage requête de traitement de mégadonnées qui combine les constructions et Fonctionnalités SQL et Fonctionnalités C#. Il s'agit d'un langage simple à utiliser qui intègre des types et des expressions riches. Outre le traitement des données non structurées, U-SQL fournit un métadonnées général métadonnées sous la forme d'une base de données relationnelle. Le méta-catalogue U-SQL fonctionne comme HIVE et prend en charge les schémas de base de données, les tables, les index, les vues, les fonctions, les procédures et les assemblages .NET. Outre U-SQL, R, .NET et Python également pris en charge par Azure Data Lake Analytics.

En plus de la puissance de U-SQL, Microsoft data lake analytics, d'autres Fonctionnalités clés sont disponibles :

• Développements plus rapides grâce à U-SQL.
• Compatibilité avec toutes les données Azure.
• Le rapport coût-efficacité.
• Mise à l'échelle dynamique.
• Optimisation intelligente.

Les Fonctionnalités de Microsoft Azure data lake analytics comprennent également des services complémentaires tels que :

• Cosmos DB – Service de base de données NoSQL multimodale.
• Azure SQL Data Warehouse – Entrepôt de données d'entreprise dans le cloud, Azure SQL Database – Service de base de données relationnelle gérée.
• Azure Data Factory – Service d'extraction/récupération, de transformation, de chargement/sortie (ELT) et d'intégration de données.
• Azure Analysis Services - Moteur d'analyse géré pour l'élaboration de modèles.

La capacité des organisations à réussir repose sur leurs actifs et sur les Fonctionnalités ces derniers. Les organisations doivent acquérir la capacité de gérer leur Big Data, puis de transformer ces connaissances en un atout stratégique. Les Fonctionnalités pour Azure Data Lake Analytics peuvent être mises en œuvre de manière unique au sein d'une organisation afin de créer un avantage concurrentiel. Amazon et Google proposent des architectures et des fonctionnalités analogues, ainsi qu'un ensemble varié d'offres tierces permettant de développer des écosystèmes étendus pour le Big Data moderne et cas d'usages analytiques. Les organisations doivent évaluer leurs forces, faiblesses, opportunités et menaces (SWOT) et élaborer un plan stratégique, tactique et opérationnel pour réussir grâce à leurs capacités et Fonctionnalités en matière de Big Data.

Comprendre les clients du lac de données

De nombreuses organisations éprouvent des difficultés à comprendre les besoins de leurs clients. Elles ont recours aux avis d'experts de leurs employés, à des enquêtes et à d'autres moyens. Aujourd'hui, l'un des moyens les plus efficaces consiste à utiliser des données provenant de toutes les sources possibles pour analyser n'importe quel processus d'entreprise afin que n'importe quel membre de l'organisation puisse prendre des décisions efficaces, efficientes et économiquement exploitables. Les engagements omnicanaux et la collecte de données provenant de toutes les sources doivent être analysés. L'analyse des données Azure et les technologies qui l'accompagnent peuvent aider à résoudre cette tâche complexe qui consiste à utiliser les Big Data et les experts de l'organisation pour prendre de meilleures décisions concernant les clients.

Ces derniers temps, l'initiative Apache visant à créer un « delta lake » qui relie plusieurs lacs de données a fait l'objet d'une attention particulière. Comme cette solution repose sur Spark, elle permet désormais de traiter non seulement les analyses par lots, mais aussi les analyses streaming . C'est l'approche adoptée par Databricks avec son Delta Lake.

La réponse équivalente au manque de fonctionnalité des plateformes analyse de données actuelles consiste à faire de l'entrepôt de données cloud une meilleure destination en aval pour l'analyse de données qui effectue l'analyse de données au sein du lac de données.

Telle a été l'approche des entrepôts de données en nuage de fournisseurs comme Actian qui s'intègrent à leurs produits d'intégration de données pour créer un schéma flexible àà la volée en amont de leur entrepôt de données cloud. Cela revient à faire la même chose qu'un lac delta mais en se concentrant sur les cas d'usages analytiques opérationnels pour l'analyse des lacs de données par rapport à des cas de projets de recherche en amont des charges de travail et des processus d'entreprise quotidiens.

Actian et la plate-forme d'intelligence des données

Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.

Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.