Az üzleti érték felszabadítása: A data lake megértése és bevezetése

2023. dec. 4.

A nagy mennyiségű adat korszakában a szervezetek azzal a kihívással küzdenek, hogy hatékonyan kezeljék a hatalmas mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot, és abból információt nyerjenek. Ez a kihívás egy átalakító megoldást eredményezett: a data lake-et, azaz az adattavat. Az adattó egy olyan központi tároló, amelyet a különböző adattípusok bármilyen méretarányú tárolására terveztek, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy eddig soha nem látott módon használják ki adataik erejét.

Az data lake szükségessége

Nem lehet eléggé hangsúlyozni az adatok stratégiai döntéshozatalhoz való felhasználásának fontosságát. Az Aberdeen felmérése szerint az adattavat bevezető szervezetek 9%-kal felülmúlták társaikat az organikus bevételnövekedésben. Ezek a vezetők kihasználták a data lake azon képességét, hogy az adatokat nyers formában tárolják és elemzik, megkönnyítve a fejlett elemzést, a gépi tanulást és a valós idejű betekintést. Az olyan új adatforrások, mint a naplófájlok, a kattintásfolyam, a közösségi média és az IoT-eszközök megcsapolásával a vállalkozások versenyelőnyre tettek szert a növekedési lehetőségek azonosítása, az ügyfélélmény javítása és a megalapozott döntéshozatal terén.

Az adattó és az analitikai megoldás alapvető elemei

Egy hatékony adattó kiépítése több kulcsfontosságú képesség kezelését foglalja magában:

  1. Adatmozgatás: Az adattavak lehetővé teszik a különböző forrásokból származó hatalmas mennyiségű, valós idejű adat importálását. Ez a folyamat kiküszöböli az előre meghatározott adatstruktúrák és sémák szükségességét, lehetővé téve a skálázhatóságot bármilyen méretű adat kezelésére.
  2. Biztonságos tárolás és katalogizálás: Az adattavak mind a relációs, mind a nem relációs adatokat befogadják, miközben biztonságos tárolást biztosítanak. A katalogizálási és indexelési mechanizmusok átláthatóságot biztosítanak a tárolt adatokra, elősegítve az adatbiztonságot és az irányítást.
  3. Analitika: Az adattavak lehetővé teszik a szervezeten belüli különböző szerepkörök - adattudósok, fejlesztők és üzleti elemzők - számára, hogy különféle elemzési eszközök és keretrendszerek segítségével férjenek hozzá az adatokhoz. Ide tartoznak a nyílt forráskódú lehetőségek, mint az Apache Hadoop és az Apache Spark, valamint a kereskedelmi ajánlatok.
  4. Gépi tanulás: Az adattavak lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy elmélyedjenek a gépi tanulásban, elősegítve a meglátások, a múltbeli jelentések és a prediktív modellezés létrehozását az eredmények optimalizálása érdekében.

Adattárház vs. Adattó

Bár az adattavak és az adattárházak különböző célokat szolgálnak, sok szervezet mindkettő használatában értéket talál. Az adattárház a tranzakciós rendszerekből származó relációs adatok elemzésére szolgál, "egyetlen igazságforrást" biztosítva az operatív jelentésekhez. Ezzel szemben az adattó előre meghatározott struktúra nélkül tárolja a különféle adatokat, megkönnyítve a különböző típusú elemzések elvégzését anélkül, hogy az adatokat külön rendszerbe kellene áthelyezni.
Az adatkezelési megoldások fejlődése, például az adattavak adattárházakba történő integrálása, azt tükrözi, hogy egyre inkább felismerik e rendszerek egymást kiegészítő szerepét a modern analitikában.

Az adattavak értéke

Az adattavak előnyei az üzleti működés különböző aspektusaiban nyilvánulnak meg:

  1. Javított ügyfélkapcsolatok:Az adattavak lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy több forrásból származó ügyféladatokat egyesítsenek, megkönnyítve ezzel az ügyfelek viselkedésének és preferenciáinak átfogó megértését. Ezek az információk képessé teszik a szervezeteket az ügyfélinterakciók javítására, a nyereséges ügyfélkohorszok azonosítására és hatékony hűségprogramok végrehajtására.
  2. K+F innovációs választások: A kutatási és fejlesztési csapatok számára az adattavak értékes forrásként szolgálnak a hipotézisek teszteléséhez, a feltételezések finomításához és az eredmények értékeléséhez. Ez olyan innovációkhoz vezethet, mint az optimalizált terméktervezés, a hatékonyabb gyógyszerek és a vásárlói preferenciák mélyebb megértése.
  3. Fokozott működési hatékonyság: Az IoT-ből származó adatok integrálásával az adattavak segítik a valós idejű adatelemzést, és olyan betekintést nyújtanak, amely csökkentheti a működési költségeket és javíthatja a gyártási folyamatok minőségét.

Az adattavak kihívásai

Az adattó architektúrával kapcsolatos fő kihívás az "adatmocsár" lehetséges létrehozásában rejlik. Az adatok katalogizálására, biztosítására és szabályozására szolgáló meghatározott mechanizmusok nélkül az adattó nyers, használhatatlan információk tárházává válhat. E kihívás leküzdése irányítás bevezetését, a szemantikai konzisztencia biztosítását és a robusztus hozzáférés-szabályozás kialakítását igényli.

Adattavak telepítése a felhőben

A felhő ideális környezet az adattavak telepítéséhez, mivel teljesítményt, skálázhatóságot, megbízhatóságot és sokféle elemzőmotort kínál. Az ESG kutatása szerint a szervezetek jelentős százaléka a felhőt tekinti elsődleges telepítési választásnak az analitika, az adattárházak és a Spark-alapú megoldások esetében. Az érzékelt előnyök közé tartozik a jobb biztonság, a gyorsabb telepítési idő, a jobb rendelkezésre állás, a gyakori frissítések, a rugalmasság, a szélesebb földrajzi lefedettség és a tényleges kihasználtsághoz kapcsolódó költséghatékonyság.

AWS és adattavak

Az Amazon Web Services (AWS) a felhőben lévő adattavak építésének és kezelésének vezető szolgáltatójaként tűnik ki. Az AWS biztonságos, skálázható és költséghatékony szolgáltatási portfóliót kínál, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy tárolják, elemezzék és megismerjék adataikat. Az AWS számos elemzési megközelítéssel, köztük a gépi tanulással, olyan szervezetek számára vált a választott platformmá, mint a Netflix, a Zillow, a NASDAQ, a Yelp, az iRobot és a FINRA.

Összefoglalva, az adattavak kulcsfontosságú előrelépést jelentenek az adatkezelésben, mivel a szervezetek számára lehetővé teszik, hogy maximális értéket nyerjenek ki adatvagyonukból. Az adattavak kihívásainak kezelésével és képességeinek kiaknázásával a vállalkozások eligazodhatnak a nagy adathalmazok összetett táján, és sikeressé tehetik magukat az adatvezérelt jövőben.