Sammanfatta detta blogginlägg med:
Ökad datorprocessorkraft, molnlagringskapacitet och -användning samt nätverksanslutning förvandlar den nuvarande datafloden i de flesta organisationer till en tidvattenvåg. Ett oändligt flöde av detaljerad information om kundprofiler, försäljningsdata, produktspecifikationer, processteg och mer.
Data kommer i alla format och från en rad olika källor, såsom IoT-enheter, försäljningssystem, sociala medier etc. Trots en ökning av tekniker som är utformade för att förenkla lagring, insamling och utvärdering av viktig affärsinformation är många organisationer fortfarande osäkra på hur de bäst ska hantera dessa data. Det är där datasjöar kommer in i bilden , vilket hjälper till att skapa en centraliserad infrastruktur för platshantering som ger varje organisation möjlighet att hantera, lagra, analysera och klassificera sina data.
Enkelt uttryckt är en datasjö ett arkiv för stora variationer och mängder av både strukturerad och ostrukturerad data. James Dixon, teknisk chef på Pentaho, myntade termen datasjö. Den erbjuder skalbar lagring för att hantera en växande mängd data och ger flexibilitet för att leverera insikter snabbare. Den kan lagra alla typer av data säkert oavsett volym eller format med obegränsad skalningskapacitet och ger ett snabbare sätt att analysera datamängder än traditionella metoder.
Behov av en datasjö
Det har observerats att organisationer genererar affärsvärde från sina data och överträffar sina konkurrenter. Enligt Aberdeen-undersökningen överträffade organisationen som implementerade Data Lakes liknande företag med nästan 9 % i organisk intäktstillväxt.
Dessa organisationer utförde nya typer av analyser, såsom maskininlärning via loggfiler, sociala medier och internetanslutna enheter lagrade i datasjön. Detta har gjort det möjligt för företag att identifiera och implementera möjligheter, vilket hjälper företag att växa snabbare, särskilt när det gäller produktivitet, att attrahera och behålla kunder, att fatta välgrundade beslut och mer.
I det nuvarande scenariot vill varje organisation utnyttja fördelarna med analyser för bättre beslutsfattande och affärstillväxt. Organisationer består av ett flertal avdelningar, och varje avdelning har olika behov som motsvarar datan. Datan kan analyseras ytterligare utifrån behoven för att fatta affärsrelaterade beslut. Det är där "Data Lake as a Service" kommer in i bilden.
” Data Lake-as-a-Service ” är en plattform som utnyttjar molnresurser, vilka underhålls och hanteras av en leverantör ”som en tjänst”. Det är ofta fördelaktigt att driftsätta datasjöar i molnet på grund av enkel skalbarhet för stora datavolymer och billig lagring eftersom stora mängder rådata i allt högre grad genereras i molnet från källor som sensorer, mobilappar eller sociala medier.
Det är en molntjänst som döljer komplexiteten i den underliggande plattformen och infrastrukturlagren. Plattformen gör det möjligt för vem som helst i organisationen att skapa en datasjö utan att behöva installera eller underhålla tekniken på egen hand genom att utnyttja fördelarna med dataanalys. Den tillhandahåller också bearbetning av stordata för företag i molnet för snabbare och effektivare affärsresultat på ett kostnadseffektivt sätt.
Vill du utnyttja Data Lake Service?
Få företagshantering av stordata i molnet för snabbare och effektivare affärsresultat på ett kostnadseffektivt sätt.
1. Den integreras med och utökar det nuvarande företagsdatalagret (EDW).
2. Det befriar dig från alla problem med att köpa ny hårdvara och dyra licenser.
3. Tar bort hindren genom att separera all företagsdata och ge företag möjlighet att samla all sin isolerade data.
4. Självbetjäningsplattform för analys och visualisering .
5. Den tillhandahåller en förbyggd molntjänst som abstraherar komplexiteten i de underliggande plattforms- och infrastrukturlagren, så att organisationer kan använda dessa tjänster utan att behöva installera eller underhålla tekniken själva.
6. Ger en enda, enhetlig vy över all data i hela organisationen och flexibiliteten att komma åt data på en mängd olika sätt.
1. Många organisationer använder Data Lake-as-a-Service för att samla in och bearbeta inkommande rådata från källor som mobil, moln eller andra externa källor. Till exempel samlar tillverkare in sensordata så att forsknings- och utvecklingsteam kan sammanställa specifik information om produktanvändning, driftsproblem och felmönster.
2. Många organisationer skapar " datapipelines " där de samlar in rådata i en Data Lake-as-a-Service, och sedan filtrerar, rensar eller frågar informationen för att skapa en värdefull delmängd, som de flyttar till en annan analysmiljö, såsom en datamart i molnet eller ett lokalt datalager.
3. Organisationer använder Data Lake-as-a-Service för att integrera stora datamängder för analys och data science. Det är ofta fördelaktigt att ha all data på ett ställe, där den kan efterfrågas, kombineras och analyseras för att upptäcka nya insikter och mönster.
Effektivisera och experimentera med data på ett enklare sätt
Kör olika typer av analyser – från dashboards och visualiseringar till stordatabehandling, realtidsanalys och maskininlärning för att vägleda bättre beslut.
Datasjöar är viktiga av många affärsmässiga skäl. I ett nötskal kan de främsta orsakerna sammanfattas som att minska lagringskostnaderna, öka lagringskapaciteten, lagra en mängd olika datatyper, skala flera datatyper och minska riskerna för datahantering i hela företaget.
Genom att ha Data Lake som en tjänst kan organisationer effektivisera och experimentera med sin data på ett enklare sätt.
På Polestar Analytics levererar vi datasjöar som en tjänst och andra molntjänstlösningar för företag som strikt följer alla säkerhets- och integritetsåtgärder för att skydda dina data.
Följ och kontakta oss på Twitter , Facebook , Linkedin