دریاچه داده (Data Lake) چیست؟

دریاچه داده (دیتا لیک) یک مخزن متمرکز است که به شما این امکان را می‌دهد که تمام داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته خود را در هر مقیاسی ذخیره کنید. شما می‌توانید داده‌های خود را به همان صورت که هستند ذخیره کنید، بدون این‌که نیاز باشد ابتدا ساختار داده را تعیین کنید و انواع مختلفی از تحلیل‌ها را از داشبوردها و امور مجسم گرفته تا پردازش داده‌های کلان، تحلیل‌های بلادرنگ (real time) و یادگیری ماشین (ML) برای هدایت تصمیم‌گیری‌های بهتر، انجام دهید.

چرا به دیتا لیک نیاز دارید؟

سازمان‌هایی که به‌طور موفقیت‌آمیزی از داده‌های خود ارزش تجاری تولید می‌کنند، از رقبای خود پیشی می‌گیرند. یک نظرسنجی از Aberdeen نشان داد که سازمان‌هایی که دریاچه داده را پیاده‌سازی کرده‌اند، نسبت به شرکت‌های مشابه خود ۹ درصد در رشد درآمدهای ارگانیک بهتر عمل کرده‌اند. این رهبران همچنین توانستند انواع جدیدی از تحلیل‌ها مانند یادگیری ماشین را بر روی منابع جدیدی مانند فایل‌های لاگ، داده‌های کلیک استریم، رسانه‌های اجتماعی و دستگاه‌های متصل به اینترنت که در دیتا لیک ذخیره شده بودند، انجام دهند. این امر به آن‌ها کمک کرد تا سریع‌تر فرصت‌های رشد کسب‌وکار را شناسایی و بر روی آن‌ها اقدام کنند، مشتریان را جذب و حفظ کنند، بهره‌وری را افزایش دهند، به‌طور پیشگیرانه دستگاه‌ها را نگه‌داری کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.

عناصر اساسی دریاچه داده و راه‌حل‌های تحلیلی چیست؟

هنگامی‌که سازمان‌ها درحال ساخت دریاچه‌های داده و یک پلتفرم تحلیلی هستند، باید به تعدادی از قابلیت‌های کلیدی توجه کنند که شامل موارد زیر است:

حرکت داده

دیتا لیک‌ها به شما اجازه می‌دهند هر مقدار داده‌ای که می‌تواند به‌صورت بلادرنگ وارد شود را وارد کنید. براین اساس، داده‌ها از منابع متعدد جمع‌آوری شده و به‌صورت اصلی خود به دیتا لیک منتقل می‌شوند. این فرآیند همچنین به شما این امکان را می‌دهد که به داده‌هایی با هر اندازه‌ای مقیاس دهید، درحالی‌که زمان، تعریف ساختارهای داده، طرح‌واره (schema) و تغییرات را صرفه‌جویی می‌کند.

ذخیره‌سازی و فهرست‌بندی ایمن داده‌ها

دریاچه‌های داده به شما اجازه می‌دهند تا داده‌های رابطه‌‌محور مانند پایگاه‌های داده (دیتابیس) عملیاتی و داده‌های برنامه‌های خط کسب ‌و کار و نیز داده‌های غیررابطه‌ای مانند اپلیکیشن‌های موبایل، دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) و رسانه‌های اجتماعی را ذخیره کنید. آن‌ها همچنین به شما این امکان را می‌دهند که ازطریق خزیدن، فهرست‌بندی و نمایه‌سازی داده‌ها، بفهمید که چه داده‌هایی در دریاچه وجود دارد. درنهایت، داده‌ها باید ایمن شوند تا اطمینان حاصل شود که دارایی‌های داده شما محافظت شده‌اند.

تحلیل

دیتا لیک‌ها به نقش‌های مختلف در سازمان شما مانند دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان داده و تحلیل‌گران کسب‌وکار اجازه می‌دهند تا به داده‌ها با ابزارها و چارچوب‌های تحلیلی دلخواه خود دسترسی پیدا کنند. این امر شامل چارچوب‌های متن‌باز (open source) مانند Apache Hadoop، Presto و Apache Spark و پیشنهادات تجاری از فروشندگان انبار داده و هوش تجاری (BI) است. دریاچه‌های داده از سوی دیگر به شما این امکان را می‌دهند که تحلیل‌ها را بدون نیاز به انتقال داده‌ها به یک سیستم تحلیلی جداگانه اجراء کنید.

یادگیری ماشین

دیتا لیک‌ها به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که انواع مختلفی از بینش‌ها را تولید کنند، ازجمله گزارش‌گیری از داده‌های تاریخی و انجام ML که در آن مدل‌ها برای پیش‌بینی نتایج محتمل ساخته می‌شوند و مجموعه‌ای از اقدامات پیشنهادی برای دستیابی به بهترین نتیجه را ارائه می‌دهند.

چگونه یک انبار داده (داده‌خانه) با یک دریاچه داده مقایسه می‌شود؟

بسته به نیازها، یک سازمان معمولی به هر دو انبار داده و دریاچه داده نیاز دارد، زیرا هرکدام نیازها و موارد استفاده متفاوتی را برآورده می‌کنند. درهمین حال، انبار داده یک پایگاه داده است که برای تحلیل داده‌های رابطه‌‌محور که از سیستم‌های تراکنشی و برنامه‌های خط کسب‌وکار می‌آید، بهینه‌سازی شده است. ساختار داده و طرح‌واره نیز از قبل تعریف شده‌اند تا برای پرس‌وجوهای سریع SQL بهینه شوند، جایی‌که نتایج معمولاً برای گزارش‌گیری عملیاتی و تحلیل استفاده می‌شوند. داده‌ها، تمیز، غنی و تغییر شکل داده می‌شوند تا به‌عنوان «منبع واحد امور حقیقی» عمل کنند که کاربران می‌توانند به آن اعتماد کنند.

لازم به ذکر است که دیتا لیک متفاوت است، زیرا داده‌های رابطه‌‌محور را از برنامه‌های خط کسب‌وکار و داده‌های غیررابطه‌ای را از برنامه‌های موبایل، دستگاه‌های IoT و رسانه‌های اجتماعی ذخیره می‌کند. ساختار داده یا طرح‌واره در زمان جمع‌آوری داده‌ها نیز تعریف نمی‌شود. این بدان معنا است که می‌توانید تمام داده‌های خود را بدون طراحی دقیق یا نیاز به دانستن این نکته که ممکن است در آینده به چه پرسش‌هایی پاسخ دهید، ذخیره کنید. انواع مختلفی از تحلیل‌ها بر روی داده‌های شما مانند پرس‌وجوهای SQL، تحلیل‌های کلان داده، جستجوی متنی کامل، تحلیل‌های بلادرنگ و یادگیری ماشین می‌تواند برای کشف بینش‌ها استفاده شود.

افزون بر این، با مشاهده مزایای دریاچه‌های داده، سازمان‌هایی که دارای داده‌خانه هستند، درحال تحول انبار خود به‌طوری هستند که شامل دریاچه‌های داده شوند و قابلیت‌های پرس‌وجوی متنوع، موارد استفاده علم داده و قابلیت‌های پیشرفته برای کشف مدل‌های اطلاعات جدید را فراهم کنند. «گارتنر» این تحول را «راه‌حل مدیریت داده برای تحلیل یا DMSA»، نامیده است.

ارزش دریاچه‌های داده چیست؟

توانایی بهره‌برداری از داده‌های بیشتر، از منابع بیشتر، در زمان کم‌تر و توانمندسازی کاربران برای همکاری و تحلیل داده‌ها به روش‌های مختلف منجر به تصمیم‌گیری بهتر و سریع‌تر می‌شود. مثال‌هایی که دیتالیک‌ها ارزش افزوده ایجاد کرده‌اند شامل موارد زیر است:

بهبود تعاملات با مشتری

یک دیتا لیک می‌تواند داده‌های مشتری را از یک پلتفرم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) با تحلیل‌های رسانه‌های اجتماعی، یک پلتفرم بازاریابی که شامل تاریخچه خرید است و بلیت‌های حوادث ترکیب کند تا به کسب‌وکار این امکان را بدهد که سودآورترین گروه مشتری، علت ریزش مشتری و تبلیغات یا جوایزی که وفاداری را افزایش می‌دهند، درک کند.

بهبود انتخاب‌های نوآورانه تحقیق و توسعه (R&D)

یک دریاچه داده می‌تواند به تیم‌های تحقیق و توسعه شما کمک کند تا فرضیات خود را مانند انتخاب مواد مناسب در طراحی محصول شما که منجر به عملکرد سریع‌تر می‌شود، انجام تحقیقات ژنومی که منجر به داروهای مؤثرتر می‌شود یا درک تمایل مشتریان به پرداخت برای ویژگی‌های مختلف، آزمایش، اصلاح و نتایج را ارزیابی کنند.

افزایش کارایی عملیاتی

اینترنت اشیاء از سویی راه‌های بیشتری را برای جمع‌آوری داده‌ها با داده‌های بلادرنگ که از دستگاه‌های متصل به اینترنت می‌آید در فرآیندهایی مانند تولید، معرفی می‌کند. همچنین، یک دریاچه داده ذخیره‌سازی و اجراء تحلیل‌ها بر روی داده‌های تولیدشده توسط ماشین IoT را آسان می‌کند تا راه‌هایی برای کاهش هزینه‌های عملیاتی و افزایش کیفیت کشف شود.

چالش‌های دیتا لیک‌ها چیست؟

چالش اصلی با معماری دریاچه داده این است که داده‌های خام، بدون نظارت بر محتویات ذخیره می‌شوند. برای این‌که یک دریاچه داده بتواند داده‌ها را قابل‌استفاده کند، نیاز به مکانیزم‌های تعریف‌شده برای فهرست‌بندی و ایمن‌سازی داده‌ها دارد. بدون این عناصر، داده‌ها نمی‌توانند پیدا شوند یا مورد اعتماد قرار گیرند و منجر به ایجاد «باتلاق داده» می‌شوند. برآورده کردن نیازهای مخاطبان وسیع‌تر نیز نیازمند وجود حاکمیت، سازگاری معنایی و کنترل‌های دسترسی در دریاچه‌های داده است.

چگونه دریاچه‌های داده را در فضای ابری پیاده‌سازی می‌کنید؟

دریاچه‌های داده بار کاری ایده‌آلی برای پیاده‌سازی در کلاود هستند، زیرا فضای ابری، عملکرد، مقیاس‌پذیری، قابلیت اطمینان، در دسترس بودن، مجموعه‌ای متنوع از موتورهای تحلیلی و صرفه‌جویی‌های اقتصادی عظیم را فراهم می‌کند. تحقیقات ESG در این راستا نشان داد که ۳۹ درصد از پاسخ‌دهندگان، فضای ابری را به‌عنوان پیاده‌سازی اصلی خود برای تحلیل‌ها در نظر گرفته‌اند، ۴۱ درصد برای داده‌خانه‌ها و ۴۳ درصد برای Spark. بنابراین، دلایل اصلی که مشتریان فضای ابری را به‌مثابه یک مزیت برای دریاچه‌های داده مشاهده کردند، شامل امنیت بهتر، زمان سریع‌تر برای پیاده‌سازی، دسترسی بهتر، به‌روزرسانی‌های مکرر ویژگی‌ها/عملکردها، انعطاف‌پذیری بیشتر، پوشش جغرافیایی بیشتر و هزینه‌های مرتبط با استفاده واقعی است.