Хранилища и озера данных (Data Lake)
Консолидация и анализ данных для их монетизации и ускорения бизнес-процессов
Что такое озеро данных (Data Lake)?
Озеро данных — это хранилище корпоративного уровня, развернутое на обычном оборудовании, на котором работают приложения для обработки больших данных, такие как Hadoop. Данные в озеро загружаются в сыром виде и являются источником для бизнес-витрин и «песочниц», решающих конкретные бизнес-задачи.
Преимущества Data Lake
-
в 3-20 раз
меньше объем хранимых данных благодаря сжатию
-
в 3-5 раз
быстрее Time-to-Market по запуску бизнес-инициатив и новых приложений
-
от 2 до 5 дней
на запуск новых моделей машинного обучения для экспериментов с данными
-
Не нужно проектировать хранение под конкретную задачу
-
Простое подключение новых машин или узлов без изменения структуры БД благодаря распределенной файловой системе
-
Без дорогостоящих лицензий и дорогих СХД, только необходимое количество бюджетных commodity-серверов
Вы получаете новые возможности для управления данными
Доступ к данным, их сбор и анализ может занимать месяцы, если речь идет о крупном бизнесе. Озеро данных поможет упростить процесс и предоставит мощную платформу для анализа.
- Внедрение инструментов цифрового маркетинга. Создание цифрового профиля клиента
- Создание цифровых двойников оборудования и бизнес-процессов
- Внедрение Process Mining, снижение затрат на выполнение процессов и рост доходов
- Развитие системы управления жизненным циклом клиента с внедрением инструментария CVM
- Использование Data Science в производственных и технологических процессах
- Использование ML-инструментария для реализации других проектов
Отличие Data Lake от классического хранилища
-
Data Lake
- Хранение данных в исходном виде и формате
- Независимое решение разных задач с использованием накопленных данных
- Обработка очень больших массивов данных
- Эффективное управление структурированными и неструктурированными данными
-
DWH Enterprise уровня
- Данные должны быть согласованы и быть в единой модели данных
- При появлении новых бизнес-гипотез требуется привлекать ИТ для предоставления необходимых данных
- Математические вычисления и выборка данных производятся на одних и тех же ресурсах
- Есть ограничения по горизонтальному масштабированию
Работа Data Lake на стеке Hadoop
Концептуальная схема
Наши услуги в построении озер данных
-
Проектирование и сайзинг инфраструктуры
-
Наполнение озера данных информацией и обеспечение его безопасности
-
Поставка и настройка инфраструктуры
-
Мониторинг и комплексное сервисное обслуживание озера данных
Комплексная система защиты данных
- Обследование инфраструктуры Big Data и бизнес-процессов
- Анализ рисков
- Построение ролевой модели доступа
- Тестирование на проникновение
- Проектирование систем обеспечения ИБ Big Data
- Внедрение и настройка СЗИ
- Настройка встроенных средств защиты
- Техническая поддержка
Преимущества
- 15+ лет опыта внедрения и поддержки DWH-систем
- 50+ проектов в области работы с данными
- 30+ экспертов в команде
-
Сильная экспертиза в построении Data Lake для промышленности и финансового сектора
-
Фокусируемся на бизнес-цели заказчика при выборе подхода к решению задачи
-
Возможность референсов
-
Комплексный подход и мультивендорность
-
Объективная оценка трудоемкости и сроков
-
Сотрудничество с ведущими российскими вендорами
Часто задаваемые вопросы
-
Что такое корпоративное хранилище данных (КХД)/ Data Warehouse (DWH)?
Хранилище данных — это цифровая система хранения, которая выполняет объединение и согласование больших объемов данных из разных источников. Она предоставляет данные для бизнес-аналитики, отчетов и анализа. Хранилища данных объединяют текущие и исторические данные в одном месте и выступают единым источником достоверной информации для организации.
-
Чем полезны озера данных (Data Lake)?
Озера используют для хранения важной информации, которая пока не используется в аналитике. Или даже для данных, которые кажутся бесполезными, но, вероятно, пригодятся компании в будущем. Озера данных нужны для всеобъемлющего анализа и построения гипотез. Они позволяют собрать как можно больше данных, чтобы потом с помощью инструментов машинного обучения и аналитики сопоставлять разные факты, делать прогнозы, анализировать информацию и извлекать из данных все больше пользы.
-
В чем разница между озером данных и корпоративным хранилищем данных (КХД)?
Озеро данных хранит данные в их исходном виде, тогда как хранилище данных требует предварительной обработки и структурирования.
-
Как обеспечивается безопасность в озерах данных (Data Lake)?
Безопасность достигается с помощью шифрования, контроля доступа, а также инструментов для мониторинга и аудита.
-
Как управлять качеством данных в озерах данных (Data Lake)?
Для управления качеством данных используются ETL-процессы, метаданные и инструменты для очистки и интеграции данных.
-
Как обеспечить производительность при работе с большими объемами данных в озерах?
Использование распределенных вычислений, оптимизация запросов и кеширование могут помочь повысить производительность.
-
Как проводить анализ данных в озере данных (Data Lake)?
Для анализа можно использовать инструменты машинного обучения, SQL-запросы или специализированные платформы для анализа больших данных, например SPARK.
-
В каких случаях компании выбирают озера данных (Data Lake)?
Когда необходимо хранить разнообразные типы данных (например, текстовые файлы, логи, изображения) для дальнейшего анализа или машинного обучения.
-
Когда компании предпочитают хранилища данных (КХД)?
Когда требуется точная отчетность, аналитика по заранее определенным структурированным данным.
Оставить заявку
Свяжитесь с нами
Спасибо!
Мы изучим вашу заявку и свяжемся по указанным контактам.
Что-то пошло не так
Пожалуйста, попробуйте заполнить форму ещё раз.
Загрузка файла началась
Если файл не загружается, напишите, пожалуйста, нам на digital@jet.su