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 2-5 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