南寧區塊鏈開發公司：數據湖泊與數據倉庫，哪個是最佳數據架構？

對於數字轉換業務，數據架構是一個重大決策。南寧區塊鏈開發公司，南寧鴻業軟體發現選擇正確的模型是任何此類計劃的首要和最重要的選擇之一。但考慮到廣泛的選擇和令人困惑的術語，選擇滿足公司需求而不會超出預算的解決方案並非易事。

兩個最受歡迎的選項通常被稱為「數據倉庫」和「數據湖泊」。想像一下像購物中心這樣的數據倉庫。它內部有離散的「商店」，用於存儲結構化數據 - 將數據分類為資料庫軟體可以與之交互的格式。

相比之下， 數據湖就像一個混亂的跳蚤市場。 它有「攤位」，但是一個停止而下一個停止的地方就不那麼清楚了。與數據倉庫不同，數據湖可以包含結構化和非結構化數據。顧名思義，非結構化數據是指「雜亂」的數字信息，例如音頻，圖像和視頻。

進一步複雜化的是「數據市場」。與前兩個概念不同，這不是一個架構，而是一個數據湖的介面，使IT團隊以外的人（如業務分析師）能夠訪問其內容。通過搜索功能，它允許用戶從湖中捕獲他們需要的東西。想想數據市場，如跳蚤市場的個人導遊，向購物者展示哪裡可以找到最優惠的價格。南寧區塊鏈開發公司，開發區塊鏈系統模板的時候也了解到，區塊鏈並沒有資料庫而是將數據存儲在區塊中，同步到所有的節點上的。

在數據倉庫和Data Lake內部

對於希望分析大型但結構化數據集的公司而言，數據倉庫是一個不錯的選擇。事實上，如果公司只對描述性分析感興趣 - 只是總結數據的過程 - 數據倉庫可能就是它所需要的。

例如，軟體開發公司領導者希望查看特定時間段內的銷售數據，產品查詢的數量或各種營銷視頻的視圖。數據倉庫非常適合這些應用程序，因為所有相關數據都以結構化數據的形式存儲。應用程序開發，南寧軟體開發，南寧區塊鏈開發公司，南寧鴻業軟體。

但對於大多數開展大數據計劃的網站開發公司而言，結構化數據只是故事的一部分。每年，企業都會產生大量非結構化數據。事實上，451 Research與Western Digital一起發現， 63％ 的企業和服務提供商保留至少25 PB的非結構化數據。對於這些公司而言，數據湖泊是有吸引力的選擇，因為它們能夠存儲大量此類數據。

更重要的是，數據湖泊使分析師能夠超越描述性分析，進入令人興奮且高度回報的 預測性或規範性分析領域。應用程序開發，南寧軟體開發，南寧區塊鏈開發公司，南寧鴻業軟體。預測分析是使用現有數據預測與一個企業相關的未來趨勢的做法，例如明年的收入。

規範分析更進了一步，使用人工智慧技術來響應預測提出建議。對於預測和規範分析，數據湖是必須的。通常，領導者使用Apache Hadoop等軟體來管理數據湖，Apache Hadoop是一個流行的分析工具生態系統。

在湧現數據湖或數據倉庫之前，請考慮誰將進行數據分析以及他們需要哪種數據。數據倉庫通常只能由IT團隊訪問，而資料庫可以配置為供整個公司的分析師和業務人員訪問。應用程序開發，南寧軟體開發，南寧區塊鏈開發公司，南寧鴻業軟體。

例如，南寧區塊鏈開發公司最近與之合作的醫療機構要求提供數據倉庫解決方案。不過很快，很明顯公司會需要一個數據湖。它不僅對預測建模感興趣，而且還試圖輸入所有類型的非結構化數據，例如手寫醫生的筆記。

醫療保健公司的分析師可能會從數據湖中提取治療數據來預測患者的預後。他們可能會添加一個規定層，然後為每位患者的需求推薦最佳治療方案 - 在提供最高質量的護理的同時將成本和風險降至最低。

充分利用數據湖

鑒於它們能夠存儲兩種類型的數據以及它們是否適合未來的分析需求，人們很容易認為數據湖是明顯的答案。但由於結構鬆散，它們有時被嘲笑為「沼澤」而不是湖泊。

事實上，NoSQL資料庫Basho的首席執行官兼總裁Adam Wray 將 其描述為「邪惡，因為他們不守規矩」和「難以置信的代價」。在Basho的經驗中，「[數據湖泊]的價值提取與數據湖相比是無窮小的。承諾的價值。「

但是，人們不應該只計算數據湖。數據市場可以通過為最終用戶組織數據湖來挽救數據湖的承諾。應用程序開發，南寧軟體開發，南寧區塊鏈開發公司，南寧鴻業軟體，數據管理網站開發。就像互聯網在谷歌之前更難以瀏覽一樣，數據市場解鎖了強大的數據湖架構。在分析領域，沒有一個適合所有人的系統。數據倉庫可以讓更小的公司體驗數據分析，而數據湖（與數據市場結合在一起）可以使企業一頭扎進大數據。這些系統也不是相互排斥的。如果其分析需求發生變化，選擇倉庫的公司可以在以後添加湖泊和市場。

最重要的是開始走向更加數據化的業務。許多高管都會記得，十年前，數據甚至沒有在IT團隊之外進行過討論。現在，隨著可用的分析需求和工具的範圍，它的高管們開始引導對話。

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