无极4荣耀注册主管号数据湖与数据仓库:哪个是最

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对于数字化转型中的企业来说,数据架构是一个重大决策。选择正确的模型是任何此类计划的首要和最重要的选择之一。但是考虑到备选方案的广度和令人困惑的术语,选择一种既满足公司需求又不破坏预算的解决方案并非易事。
 
两个最受欢迎的选择通常被称为“数据仓库”和“数据湖”。“可以把数据仓库想象成购物中心。它有离散的“商店”,用来存储结构化数据——这些数据被预先转换成数据库软件可以与之交互的格式。
 
相比之下,数据湖就像一个混乱的跳蚤市场。它有“档位”,但一个停歇下一个开始的位置并不清楚。与数据仓库不同,数据湖可以包含结构化和非结构化数据。顾名思义,非结构化数据指的是“凌乱的”数字信息,如音频、图像和视频。
 
让事情更加复杂的是“数据市场”。与前两个概念不同,这不是一个架构,而是一个数据湖的接口,该接口允许IT团队之外的人(如业务分析师)访问其内容。通过搜索功能,它允许用户从湖里钓到他们需要的东西。把数据市场想象成跳蚤市场的个人导游,告诉购物者哪里可以找到最好的交易。
 
在数据仓库和数据湖内部
 
对于希望分析大型结构化数据集的公司来说,数据仓库是个不错的选择。事实上,如果公司只对描述性分析感兴趣——仅仅是总结已有数据的过程——数据仓库可能就是它所需要的一切。无极4荣耀注册主管号
 
例如,公司领导想要查看特定时间段的销售数字,关于产品的询问数量,或者查看各种营销视频。数据仓库将非常适合这些应用程序,因为所有相关的图形都以结构化数据的形式存储。
 
但对于大多数启动大数据计划的公司来说,结构化数据只是故事的一部分。每年,企业都会产生数量惊人的非结构化数据。事实上,与西部数据联合进行的451项研究发现,63%的企业和服务提供商保存着至少25 pb的非结构化数据。对这些公司来说,数据湖是很有吸引力的选择,因为它们能够存储大量此类数据。
 
 
更重要的是,数据湖让分析师超越了描述性分析,进入了令人兴奋的——而且回报很高的——预测或说明性分析领域。预测分析是指利用现有数据来预测与自己业务相关的未来趋势,比如明年的收入。
 
说明性分析更进一步,利用人工智能技术针对预测提出建议。对于预测和说明性分析,数据湖都是必须的。通常,领导者会使用Apache Hadoop之类的软件来管理数据湖,这是一个流行的分析工具生态系统。
 
在建立数据湖或数据仓库之前,考虑一下谁将进行数据分析,以及他们需要什么类型的数据。数据仓库通常只能由IT团队访问,而数据湖可以配置为供公司内的分析师和业务人员访问。
 
例如,我公司最近与之合作的一个医疗保健组织请求一个数据仓库解决方案。然而,很快,很明显,该公司将转而需要一个数据湖。它不仅对预测建模感兴趣,而且还试图输入各种非结构化数据,比如手写的医生笔记。
 
医疗保健公司的分析师可以从数据湖中提取治疗数据来预测患者的结果。他们可能会添加一个规定层,然后根据每个病人的需求推荐最佳的治疗方案——既能将成本和风险降至最低,又能提供最高质量的护理。
 
充分利用数据湖
 
考虑到数据湖能够存储这两种类型的数据,并且适合未来的分析需求,人们很容易认为数据湖是显而易见的答案。但由于其松散的结构,它们有时更像是数据“沼泽”而不是湖泊。荣耀无极4主管
 
事实上,NoSQL数据库Basho的首席执行官兼总裁Adam Wray将其描述为“邪恶的,因为它们难以控制”和“难以置信的昂贵”。根据Basho的经验,“(从数据湖)提取的价值与承诺的价值相比微不足道。”
 
但是,我们还不应该把数据湖排除在外。通过为最终用户组织数据湖,数据市场可以挽救数据湖的前景。就像在谷歌出现之前,互联网更难驾驭一样,数据市场也解锁了强大的数据湖架构。
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