Các phương pháp hay nhất về Data Lake: Ngăn Data Lake của bạn biến thành Data Swamp

Các thiết bị IoT mang đến cơ hội thu thập nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Thách thức bây giờ không phải là làm thế nào để lấy dữ liệu, mà là làm thế nào để lưu trữ dữ liệu sau khi được thu thập. Đây là lúc các hồ dữ liệu xuất hiện. Hồ dữ liệu không chỉ là một cách rẻ hơn để lưu trữ dữ liệu. Khi được tạo ra một cách phù hợp, các hồ dữ liệu có thể là nguồn trung thực của sự thật, mang đến cho các thành viên trong nhóm sự linh hoạt có giá trị để kiểm tra thông tin tác động đến các quyết định kinh doanh. Điều này chỉ có thể thực hiện được khi sử dụng các phương pháp hay nhất về hồ dữ liệu.

Dữ liệu thô giống như dầu thô, đòi hỏi một quá trình sàng lọc tỉ mỉ để chưng cất các sản phẩm hữu dụng hơn, chẳng hạn như xăng. Tương tự, dữ liệu thô yêu cầu quá trình xử lý phức tạp để tận dụng thông tin chuyên sâu, thực hiện hành động và đo lường kết quả.

Khi khối lượng dữ liệu có sẵn và sự đa dạng của các nguồn dữ liệu tiếp tục tăng lên, ngày càng có nhiều công ty thấy mình ngồi trên dữ liệu tương đương với một bể chứa dầu thô mà không có cách nào để trích xuất giá trị thị trường thực sự. Nơi kho dữ liệu truyền thống hoạt động như trạm xăng, hồ dữ liệu là nhà máy lọc dầu.

Kho dữ liệu ngày càng trở nên không đủ để xử lý quy mô dữ liệu thô của doanh nghiệp. Họ yêu cầu thông tin phải được xử lý trước như xăng. Tuy nhiên, các kho dữ liệu cho phép lưu trữ dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc từ bất kỳ nguồn nào, chẳng hạn như ứng dụng kinh doanh và di động, thiết bị IoT, phương tiện truyền thông xã hội, v.v.

Hồ dữ liệu được duy trì tốt trông như thế nào? Các phương pháp hay nhất đi đầu trong việc triển khai là gì và chúng tác động như thế nào đến lợi nhuận của bạn?

Giải thích về Data Lakes: Cách chúng biến đổi doanh nghiệp

Hồ dữ liệu là các thực thể lưu trữ tập trung cho bất kỳ thông tin nào có thể được khai thác để hiểu rõ hơn. Điều này bao gồm dữ liệu có cấu trúc (khí ga), dữ liệu phi cấu trúc (dầu)và bất kỳ thông tin nào khác từ cơ sở dữ liệu quan hệ—tệp văn bản, báo cáo, video, v.v. Một hồ dữ liệu được duy trì tốt có tiềm năng thực sự để chuyển đổi doanh nghiệp của bạn bằng cách cung cấp một nguồn duy nhất cho dữ liệu của công ty bạn—ở bất kỳ dạng nào—đó là cho phép các nhà phân tích kinh doanh và nhóm khoa học dữ liệu của bạn khai thác thông tin theo cách có thể mở rộng và bền vững.

Hồ dữ liệu thường được thiết kế trong một môi trường được lưu trữ trên đám mây như Amazon Web Services, Microsoft Azure hoặc Google Cloud Platform. Khái niệm này thúc đẩy các phương pháp thực hành dữ liệu hiệu quả với lợi ích tài chính rõ ràng—việc lưu trữ, truy cập và phân tích trong hồ dữ liệu rẻ hơn ít nhất XNUMX lần so với việc sử dụng kho dữ liệu truyền thống. Một phần sức mạnh đằng sau các hồ dữ liệu là cấu trúc thiết kế hoặc lược đồ, không cần phải viết cho đến sau khi dữ liệu được tải (không giống như kho dữ liệu, phải được thiết kế trước khi triển khai). Bất kể cấu trúc nào, thông tin được lưu trữ chính xác như khi nó được nhập và không bị tách thành các silo cho các nguồn dữ liệu khác nhau. Điều này vốn dĩ đã làm giảm tổng thời gian để hiểu sâu hơn về phân tích của một tổ chức. Nó cũng cung cấp tốc độ tăng lên khi truy cập dữ liệu chất lượng, giúp cung cấp thông tin cho các hoạt động kinh doanh quan trọng. Tận dụng kiến ​​trúc có thể mở rộng, lưu trữ chi phí thấp và sức mạnh tính toán hiệu suất cao có thể cho phép các công ty chuyển trọng tâm từ thu thập dữ liệu sang xử lý dữ liệu trong thời gian thực. Thay vì dành hàng giờ để khai thác các khoản tiền gửi rải rác, bạn có một nguồn để rút ra từ đó, cuối cùng sẽ giải phóng nguồn nhân lực quý giá để tạo mối quan hệ đối tác mạnh mẽ hơn giữa các nhóm. Hồ dữ liệu giúp giải phóng nhóm khoa học dữ liệu của bạn để khám phá những thông tin chi tiết quan trọng về kinh doanh tiềm năng có thể cung cấp thông tin cho các mô hình kinh doanh mới trong tương lai.

Hayward là một ví dụ điển hình về một công ty giàu dữ liệu nhưng phải vật lộn để thu hẹp khoảng cách giữa các nguồn của họ trước khi hợp tác với Very. Dữ liệu tiếp thị của họ tồn tại trong CRM của Salesforce, nhưng dữ liệu ứng dụng dành cho thiết bị di động của họ tồn tại trong cơ sở dữ liệu quan hệ riêng biệt. Họ cần một môi trường có thể thống nhất. Chúng tôi đã cùng nhau tạo hồ dữ liệu của Hayward, được xây dựng trên Google Cloud Platform. Bằng cách kết nối cả hai nguồn, giờ đây có thể liên kết đăng ký, bảo hành và thông tin khách hàng khác với cấu hình, trạng thái và hoạt động của chính các nhóm. Nhờ Very, giờ đây Hayward có thể tạo nội dung có chủ đích hơn cho đối tượng được nhắm mục tiêu của họ, thêm một lớp sàng lọc cho các chiến dịch tiếp thị của họ, v.v.

Thực tiễn tốt nhất từ ​​các chuyên gia

Tương tự như một hồ chứa nước tù đọng gây ô nhiễm theo thời gian, một hồ dữ liệu không được duy trì theo đúng tiêu chuẩn sẽ khó duy trì và dễ bị ngập lụt do không đủ dữ liệu và thiết kế kém. Vì vậy, bạn sẽ làm gì để thiết lập một hệ thống sẵn sàng cho sự chuyển đổi và tăng trưởng kinh doanh? Rất khuyến nghị các hành động sau để giúp ngăn hồ dữ liệu của bạn biến thành đầm lầy.

Đặt tiêu chuẩn ngay từ đầu

Xương sống của một hồ dữ liệu lành mạnh là cơ sở hạ tầng động. Điều này bao gồm tạo các đường ống tự động và có thể mở rộng, khai thác tài nguyên đám mây để tối ưu hóa, đồng thời giám sát các kết nối và hiệu suất hệ thống. Bắt đầu bằng cách đưa ra các quyết định thiết kế dữ liệu có chủ ý trong quá trình lập kế hoạch dự án. Xác định các tiêu chuẩn và thông lệ—những tiêu chuẩn này sẽ không bị xâm phạm tại bất kỳ thời điểm nào trong quá trình triển khai—đồng thời cho phép hệ sinh thái của bạn xử lý các trường hợp cạnh và tiềm năng cho các nguồn dữ liệu mới. Hãy nhớ rằng: tất cả là để giải phóng nhóm khoa học dữ liệu của bạn khỏi việc chăm sóc hệ thống dữ liệu quá tải để họ có thể tập trung vào những gì thực sự quan trọng.

Duy trì tính linh hoạt cho lợi ích chuyển đổi

Một hồ dữ liệu lành mạnh yêu cầu một môi trường có thể xử lý các đầu vào động. Điều này vượt ra ngoài phạm vi chỉ thay đổi nguồn, kích thước và loại dữ liệu cho đến cấu trúc của chính dữ liệu—và cách dữ liệu được nhập vào bộ lưu trữ.

Ví dụ: việc tạo quy trình hướng sự kiện giúp đơn giản hóa quá trình tự động hóa và cấp nguồn linh hoạt về lịch trình phân phối tệp. Thiết lập một quy trình với các sự kiện kích hoạt để tự động hóa, dựa trên thời điểm tệp truy cập vào vị trí lưu trữ, giúp giảm bớt lo ngại mỗi khi tệp xuất hiện. Điều quan trọng là bạn phải hỗ trợ nhóm khoa học dữ liệu của mình linh hoạt trong việc kiểm tra nhanh, lỗi và học cách tinh chỉnh phân tích cung cấp năng lượng cho các sáng kiến ​​chiến lược quan trọng của công ty bạn, những sáng kiến ​​này cuối cùng sẽ thúc đẩy các cơ hội đổi mới, mới.

Thiết kế hệ thống, không phải quy trình

Một quan niệm sai lầm phổ biến là các giải pháp dành riêng cho vấn đề có vẻ nhanh hơn ngay từ đầu. Một lợi thế của kho dữ liệu là chúng không bị ràng buộc hoặc tập trung xung quanh bất kỳ nguồn nào, trong đó giải pháp siêu chuyên biệt cho các nguồn dữ liệu riêng lẻ không thể thực hiện thay đổi và yêu cầu quản lý lỗi. Ngoài ra, khi một quy trình cụ thể được giới thiệu, nó có thể sẽ không tăng thêm giá trị cho toàn bộ hệ thống, vì nó không thể được sử dụng ở nơi khác.

Kiến trúc hồ dữ liệu của bạn bằng các quy trình mô-đun và đường ống độc lập với nguồn sẽ tiết kiệm thời gian trong thời gian dài bằng cách cho phép thời gian phát triển nhanh hơn và đơn giản hóa việc triển khai tính năng mới. Hiệu quả theo thời gian là tên của trò chơi.

Kiểm kê thường xuyên để tìm cơ hội

Quy trình hướng sự kiện rất phù hợp cho tự động hóa đám mây, nhưng đánh đổi lại yêu cầu giám sát sau sự kiện để hiểu tệp nào được nhận, ai nhận, ngày nào, v.v.. Một cách để theo dõi và chia sẻ thông tin này là thiết lập bảng điều khiển tóm tắt về báo cáo dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Điều này, kết hợp với các cơ chế cảnh báo để xử lý lỗi, tạo ra một hệ thống thông báo cho những trường hợp đó khi một phần của kho dữ liệu không hoạt động như dự đoán—đồng thời đảm bảo các lỗi và ngoại lệ không bị phát hiện. Theo dõi và xử lý hoạt động này ngày càng trở nên quan trọng khi có nhiều thông tin được tích lũy.

Các sáng kiến ​​kiểm kê phù hợp tạo ra môi trường mạnh mẽ hơn, môi trường mà nhóm khoa học dữ liệu của bạn cảm thấy được hỗ trợ trong việc khám phá các cơ hội đo lường bổ sung có thể đưa ra các quyết định kinh doanh mạnh mẽ hơn trong tương lai.

Cách mạng hóa kinh doanh thông minh

Hồ dữ liệu cách mạng hóa kinh doanh thông minh bằng cách mở đường cho các thành viên trong nhóm kiểm tra các nguồn dữ liệu sạch nhanh hơn và hiệu quả hơn. Hồ dữ liệu sạch giúp tăng tốc độ ra quyết định, giảm bớt công việc khó khăn và tăng tính khéo léo của mô hình kinh doanh. Một vài phương pháp hay nhất đơn giản có thể ngăn ngừa những cơn đau đầu trong tương lai và giữ cho dữ liệu của bạn được sắp xếp hợp lý và hiệu quả.

Nguồn: https://www.iotforall.com/data-lake-best-practices-prevent-your-data-lake-from-turning-into-a-data-swamp