挑战是什么阻碍你成功的数据倡议湖?

传统数据库不再是合适的解决方案的世界里数据量越来越多的每一秒。许多现代企业采用大数据等技术数据的湖泊应对数据量和速度。数据湖基础设施例如ApacheHadoop被设计用来处理数据在很大的能力。数据复制等这些基础设施提供福利增强保护和多节点计算速度更快数据处理。数据的湖泊已成为必须,因为他们改善决策能力通过提供从不断更新数据的分析和见解。

大多数组织实施数据的湖泊作为一个数据管理解决方案不断增长的用户群,但它有它的障碍和挑战。本文将讨论为什么许多大数据倡议失败,有抱负的企业如何避免这些失败。但深入之前,让我们先来了解不同的组件组成数据湖。

表的内容

• 解释数据湖架构和成熟度级别
• 的关键因素数据湖增长
• 数据湖挑战
• 数据的湖泊数据变成沼泽,好还是坏?
• 建立一个最佳实践数据湖和克服挑战
• 是数据虚拟化构建健壮的好吗数据的湖泊吗?
• 提高你的数据湖与Integrate.io

解释数据湖架构和成熟度级别

就像ManBetX万博客服数据仓库,数据的湖泊处理信息的步骤。每个处理层有不同的责任。这些负责制定数据一起使用数据科学家和分析师机器学习和仪表盘目的。让我们详细讨论每一层。

摄入层

这是第一步数据湖管道。的摄入层负责装载原始数据从多个数据源到数据湖平台。频道包括结构化、非结构化和半结构化数据,适用于批处理和流数据。

摄入数据包括:

• 表

• 图片

• 视频

• 流数据从相机提要或生活物联网设备。

的目的摄入层中收集的所有数据数据湖基础设施。

蒸馏层

蒸馏层提供了结构原始数据在第一层吸收。有某种形式的处理,以确保信息格式和模式适当地跨多个表的定义。在这一层执行转换元数据而不是数据本身。

处理层

这是存储数据的提炼。处理层是用户定义的查询是在结构化数据上运行。这些查询的数据做好准备数据科学和数据分析用例如仪表板或人工智能。

查询提取重要数据集进一步利用特定的业务问题。根据要求,可以处理数据处理层实时或批次。

见解层

见解层非常类似于处理层,因为它作为输出的处理做了后者。这就是数据提取并显示在仪表板来评估业务价值并执行先进的分析。

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统一的业务层

统一业务层负责系统管理,确保所有过程工作顺利。它执行审计和熟练程度监控来控制所有系统。

的关键因素数据湖增长

一个数据湖提取有价值的见解和对不断增长的业务至关重要数据驱动的决策。然而,它可以是一个处理和维护如果没有正确的噩梦。某些重要因素管理的成功建立和发展一个数据LakeThe必不可少的数据湖包括:

• 健壮的数据管道:这些管理摄入数据入湖中。数据的获得与不一致和不准确的地方如果困扰ETL管道不发达。

• 有效和具有成本效益的硬件:数据存储应该小心处理由于其庞大的体积。存储硬件应该足够强大的过程大数据价格适宜。

• 数据安全:网络攻击和数据泄露是常见的高调的数据库。一个数据湖包含一个组织的所有数据,使其容易受到攻击。安全是一个重要的问题,尤其是在关键领域等医疗保健。

• 定义业务价值:构建一个数据湖需要的资源形式的劳万博手机登录平台动力和资本。所有的这些努力将是徒劳的,如果你没有计划如何你想利用湖。计划期望的结果,然后建立相应的更好的基础设施。

数据湖挑战

数据湖实现对失败并不陌生。在2017年,Gartner报道说,大约有85%的大数据项目都失败了。这个失败往往是缺乏研究和规划的结果。让我们讨论一些组织忽视而构建的重要因素数据的湖泊。

缺乏高质量的劳动力

数据湖基础设施是显著不同的ManBetX万博客服,所以传统的数据工程师技术上是没有胜任这个任务。一个没有经验的员工需要额外的时间和精力去掌握大数据概念。组织需要员工具有独特的技能和经验,这是很难找到。

非结构化和半结构式数据问题

非结构化和半结构化数据包括图片、视频、文本和音频文件。处理是一个巨大的挑战,因为不像表格数据,他们很难解释,而且存储逻辑。在处理非结构化和半结构化数据之前,它是至关重要的建立他们的业务需求和意图的摄入和存储相应的管道可以设计。

缺乏质量/实时数据集成

一个数据湖设计旨在适应不同类型的数据不,这是不可能的ETL管道和适当的数据集成。实时数据集成要快速至关重要,明智的决定,所以没有他们,数据的湖泊是无用的。

缺乏治理和安全

治理的缺乏导致的缺口元数据信息。大多数组织都不存储元数据表,使它具有挑战性的结构数据湖。安全是另一个重要的方面大数据生态系统,组织可以将会遭受巨额损失。

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数据的湖泊数据变成沼泽,好还是坏?

缺乏治理和贫穷数据质量转数据的湖泊成沼泽。沼泽的数据由数据和不规则结构,失踪元数据信息和来自不可思议的来源。这样的数据是不可靠的,这就是为什么数据沼泽带来更多的伤害比良好的组织。

数据沼泽几乎是无用的数据科学家和分析师不能使用这些分析工具,可视化,或人工智能不准确的数据产生不可靠的结果和见解。任何输出从数据沼泽会引导企业错误的方向。此外,由于货币成本与建设相关联数据湖数据沼泽,导致经济损失。

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建立一个最佳实践数据湖和克服挑战

一个数据湖设计应该遵循正确的做法以确保生产力和积极成万博max手机网页登录果。下面讨论其中的一些实践。

数据治理

在冒险之前大数据空间,在纠正你的内部工作工作流和管道。组织可以通过识别数据摄入分和优化和重组SQL查询一个更好的ETL管道。重组内部工作流会让你收集所有相关的信息,例如,元数据和维护数据结构在整个组织。同样的原理可以应用于接触点收集非结构化和半结构化数据。

组织也可以识别和消除数据筒仓改善数据集成和质量。

隐私

数据隐私是必不可少的组织处理一般客户数据,医疗保健或财务记录。前倾倒到一个这样的记录数据湖鉴定或跳过,确保所有必要的细节。

安全

为了避免网络事故,建立一个基础设施数据安全。这可能需要雇佣训练有素的网络安全专家和增加的成本从云安全工具,但是投资是值得的。湖,同时提供访问权限,确保相关方只有访问所需数据。

DevOps

DevOps帮助建立可靠的程序工作流对于一个数据湖。定义哪些数据是被放置在湖和通过什么渠道是至关重要的。这将创建健壮的管道,进行准确、可信赖的、完整的信息,并确保这些指标维持在未来。

自动化

企业数据收集得太快,进行手工转储操作是不可行的。组织应该努力自动化的摄入处理这些新数据被自动放置在定义的结构。为做到这一点,数据的湖泊应与相应的目录结构设计将所有相关数据在同一组。

AI &毫升

一个数据湖是一个数据平台包含多个数据用例。大部分的这些数据可以清洗和使用,但AI和毫升有特定的要求。需要收集的数据格式和结构机器学习工程师可以利用人工智能应用程序。

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是数据虚拟化构建健壮的好吗数据的湖泊吗?

数据虚拟化(DV)允许一个逻辑数据湖实现无需移动或复制数据。DV提供了一个虚拟集成层数据源在整个系统中,用户可以交互和查询所需的信息。就像数据的湖泊,工程师可以实现本地数据虚拟化或云服务,如Azure和AWS。

数据虚拟化更容易实现,因为它避免了很多的麻烦数据湖,但是它有很多缺点。这不是可伸缩与日益增长的数据;一个虚拟集成层是无效的数据管理。数据的湖泊有数据保护的好处由于数据节点复制,和专业开源工具,如Hadoop提供更快的处理。

提高你的数据湖与Integrate.io

Integrate.iooffers数据集成解决方案,帮助加快数据湖构建过程。我们的可伸缩数据摄入管道允许用户与数以百计的联系1manbetx3.0 几次点击。这将确保你的数据湖基础是建立在强劲,不会过时的通道。

集成提供了简单连接本地数据库系统和云服务等AWSS3或谷歌云存储。这意味着你数据湖无论数据所在将不受阻碍。

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