Jezero podataka (data lake) je ogroman skup sirovih podataka čija svrha nije definisana dok nije potrebno. Nudi fleksibilno mesto za skladištenje svih vrsta podataka iz svakog izvora u originalnom formatu, što ga čini moćnim alatom za analitiku velikih podataka (big data) i mašinsko učenje. Koncept jezera podataka se fokusira na ideju skladištenja podataka u sirovom, granularnom formatu visoke vernosti. Ovaj pristup omogućava organizacijama da fleksibilno primenjuju šeme na podatke nakon što su uskladišteni u jezeru, taj proces je poznat kao schema-on-read.
Jezera podataka su dizajnirana da rukuju obimom, brzinom i raznovrsnošću velikih podataka (big data). Mogu da skladište ogromne količine podataka u bilo kom formatu, uključujući strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke. Ova fleksibilnost omogućava organizacijama da koriste jezera podataka kao skladište za sve svoje podatke, uključujući podatke iz operativnih baza podataka, evidencija, IoT uređaja i izvora podataka u realnom vremenu.
U eri velikih podataka (big data), preduzeća stalno traže efikasne načine za skladištenje, upravljanje i analizu svojih podataka. Jedno rešenje koje je značajno dobilo na snazi je jezero podataka. Jezera podataka nude skalabilno i fleksibilno rešenje za skladištenje i analizu velikih podataka (big data), omogućavajući preduzećima da steknu uvid i da donose odluke zasnovane na podacima.
Jezera podataka su više od skladišta. Oni pružaju kompletno veliko rešenje za podatke, nudeći mogućnosti za unošenje podataka, skladištenje, analizu i vizuelizaciju. Pomoću jezera podataka preduzeća mogu da skladište sve svoje podatke na jednom mestu i analiziraju ih koristeći različite alate i tehnike, od SQL upita i vizuelizacija podataka do naprednih algoritama mašinskog učenja.
Jezero podataka je centralizovano spremište koje vam omogućava da skladištite sve vaše strukturirane i nestrukturirane podatke u bilo kojoj skali. Ono čuva podatke u sirovom formatu, pružajući fleksibilno i skalabilno rešenje za skladištenje i analitiku velikih podataka (big data). Podaci skladišteni u jezeru podataka mogu biti od neobrađenog teksta i operativnih podataka do podataka o IoT uređajima i datotekama evidencije.
Jezera podataka su dizajnirana da obrađuju „3 V“ velikih podataka (big data): zapreminu (volume), raznolikost (variety) i brzinu (velocity). Oni mogu da čuvaju velike količine podataka (zapremina), prihvataju različite oblike podataka (raznolikost) i unose podatke velikom brzinom (brzina). Ovo čini jezera podataka svestranim rešenjem za mnoge slučajeve upotrebe velikih podataka (big data).
Jezera podataka nude brojne prednosti, uključujući skalabilnost, fleksibilnost, isplativost i mogućnost obavljanja napredne analitike. Obezbeđuju jedinstven izvor istine za sve organizacione podatke, omogućavajući preduzećima da steknu vredne uvide i da donose odluke zasnovane na podacima. Skladištenjem podataka u svom sirovom formatu, jezera podataka takođe eliminišu potrebu za modeliranjem podataka unapred, pružajući veću fleksibilnost u vrstama analiza koje se mogu izvršiti.
Pored ovih prednosti, jezera podataka podržavaju i obradu podataka u realnom vremenu, omogućavajući preduzećima da iz svojih podataka steknu uvid u realnom vremenu. Ovo je posebno korisno za slučajeve upotrebe kao što su analitika u realnom vremenu, procesiranje toka i mašinsko učenje, gde mogućnost obrade podataka u realnom vremenu može da pruži konkurentsku prednost.
Jezero sa podacima se sastoji od nekoliko ključnih komponenti, uključujući sloj za skladištenje podataka, mehanizam za unošenje podataka, katalog podataka i bezbednosne funkcije. Svaka komponenta igra ključnu ulogu u obezbeđivanju efikasnog rada jezera podataka. Sloj za skladištenje podataka je mesto gde se podaci fizički skladište, dok je mehanizam za unošenje (ingestion) podataka odgovoran za unošenje podataka u jezero podataka.
Katalog podataka pruža pretraživ drektorijum podataka u jezeru podataka, što korisnicima olakšava da otkriju i koriste podatke. Bezbednosne funkcije, kao što su kontrola pristupa i enkripcija, obezbeđuju da su podaci u jezeru podataka bezbedno uskladišteni i dostupni samo ovlašćenim korisnicima.
Ključne komponente jezera podataka obuhvataju sistem skladištenja, alate za unos (ingestion) podataka, alate za obradu podataka, katalog podataka i sigurnosne mehanizme. Ove komponente rade zajedno da skladište, upravljaju i analiziraju ogromne količine podataka u jezeru podataka. Sistem za skladištenje obezbeđuje skalabilno i fleksibilno rešenje za skladištenje, dok alati za unos podataka omogućavaju unos podataka iz različitih izvora.
Alati za obradu podataka omogućavaju obradu i analizu podataka, omogućavajući preduzećima da steknu uvid iz svojih podataka. Katalog podataka pruža pretraživ direktorijum podataka u jezeru podataka, pomažući korisnicima da pronađu i razumeju podatke. Bezbednosni mehanizmi, kao što su kontrola pristupa i enkripcija, obezbeđuju bezbednost i privatnost podataka.
Jezera podataka mogu da skladište bilo koju vrstu podataka, uključujući strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke. Ovo uključuje podatke iz različitih izvora kao što su baze podataka, aplikacije, društvene mreže, IoT uređaji i još mnogo toga. Ova fleksibilnost je jedna od ključnih prednosti jezera podataka, jer omogućava preduzećima da skladište i analiziraju širok spektar podataka u jednom spremištu.
Pored skladištenja različitih tipova podataka, jezera podataka takođe podržavaju skladištenje podataka različite granularnosti. To znači da se podaci mogu čuvati na nivou detalja koji je najprikladniji za slučaj upotrebe. Na primer, jezero podataka može da skladišti detaljne podatke o transakcijama koje se koriste u otkrivanju prevara, dok takođe čuva agregirane podatke za korišćenje u poslovnom izveštavanju.
Jezera podataka nude funkcije kao što je unos (ingestion) podataka u realnom vremenu, paketna (batch) obrada i mogućnost transformacije podataka. Ove funkcije pomažu u poboljšanju procesa pribavljanja, obrade i skladištenja podataka. Unos podataka u realnom vremenu omogućava unos podataka dok se generišu, omogućavajući analitiku i donošenje odluka u realnom vremenu.
Paketna obrada omogućava efikasnu obradu velike količine podataka, što je čini dobrom za slučajeve upotrebe u kojima se podaci mogu obraditi u serijama. Mogućnosti transformacije podataka omogućavaju transformaciju podataka u format koji je pogodan za analizu, poboljšavajući kvalitet i upotrebljivost podataka.
Jezera podataka pružaju robusne bezbednosne karakteristike, uključujući kontrolu pristupa, enkripciju i mogućnosti revizije. Ove funkcije obezbeđuju da su podaci bezbedno uskladišteni i dostupni samo ovlašćenim korisnicima. Mehanizmi kontrole pristupa regulišu ko može da pristupi podacima u jezeru podataka, dok enkripcija štiti podatke u mirovanju i u tranzitu.
Mogućnosti revizije pružaju uvid u to ko pristupa podacima i šta radi sa njima, pomažući da se otkrije i spreči neovlašćeni pristup. Zajedno, ove karakteristike obezbeđuju sveobuhvatno bezbednosno rešenje za jezera podataka.
Pre nego što se podaci mogu analizirati, često ih treba očistiti i transformisati. Jezera podataka obezbeđuju alate za čišćenje i transformaciju podataka, obezbeđujući da su podaci u odgovarajućem formatu za analizu. Čišćenje podataka podrazumeva uklanjanje grešaka, nedoslednosti i duplikata iz podataka, dok transformacija podataka podrazumeva pretvaranje podataka u format koji se može lako analizirati.
Ovi procesi su ključni za obezbeđivanje kvaliteta i upotrebljivosti podataka. Pružajući alate za čišćenje i transformaciju podataka, jezera podataka olakšavaju preduzećima da pripreme svoje podatke za analizu.
Integracija podataka podrazumeva kombinovanje podataka iz različitih izvora i pružanje korisnicima jedinstvenog pogleda na podatke. Jezera podataka podržavaju različite metode integracije podataka, omogućavajući preduzećima da steknu sveobuhvatan uvid u svoje podatke. Ovo je ključno za osiguranje da su podaci dosledni i tačni, kao i za omogućavanje efikasne analize podataka.
Jezera podataka podržavaju paketnu (batch) integraciju podataka i integraciju podataka u realnom vremenu, pružajući fleksibilnost u načinu na koji se podaci integrišu. Paketna integracija podataka uključuje integraciju podataka u serijama u zakazanim intervalima, dok integracija podataka u realnom vremenu uključuje integraciju podataka u toku generisanja.
ETL je tradicionalna metoda integracije podataka gde se podaci izdvajaju iz izvora, transformišu u odgovarajući format, a zatim učitavaju u ciljni sistem. S druge strane ELT uključuje izdvajanje podataka iz izvora, njihovo učitavanje u ciljni sistem, a zatim njihovu transformaciju. Ovaj pristup se često koristi u jezerima podataka, jer omogućava veću fleksibilnost u načinu na koji se podaci transformišu. Integracija podataka u realnom vremenu uključuje integraciju podataka u toku generisanja, obezbeđujući ažurne podatke za analitiku u realnom vremenu.
Skladište metapodataka podrazumeva skladištenje informacija o podacima u jezeru podataka. Ovo uključuje informacije o izvoru podataka, kada su uneti, njihovom formatu i još mnogo toga. Metapodaci pomažu korisnicima da razumeju i efikasno koriste podatke. Obezbeđuju kontekst za podatke, olakšavajući korisnicima da otkriju i razumeju podatke.
Pored obezbeđivanja konteksta za podatke, metapodaci takođe igraju ključnu ulogu u upravljanju podacima i bezbednosti. Mogu se koristiti za sprovođenje kontrole pristupa, praćenje porekla podataka (track data lineage) i osiguranje usklađenosti sa propisima i standardima.
Upravljanje podacima uključuje upravljanje dostupnošću, upotrebljivošću, integritetom i bezbednošću podataka. Ovo je ključno da se osigura usklađenost sa propisima i standardima i da se održi kvalitet podataka u jezeru podataka.Upravljanje podacima uključuje procese kao što su upravljanje kvalitetom podataka, praćenje porekla podataka (data lineage tracking) i kontrola pristupa.
Upravljanje podacima radi usklađenosti uključuje osiguranje da su podaci u jezeru podataka u skladu sa relevantnim propisima i standardima. Ovo uključuje propise koji se odnose na privatnost podataka, bezbednost podataka i zadržavanje podataka. Primenom delotvornih praksi upravljanja podacima, preduzeća mogu da osiguraju da je njihovo jezero podataka usklađeno i da su njihovi podaci kredibilni i pouzdani.
Upravljanje metapodacima uključuje upravljanje metapodacima koji su povezani sa podacima u jezeru podataka. Ovo uključuje kreiranje, skladištenje i upravljanje metapodacima, koji korisnicima pomažu da razumeju i efikasno koriste podatke. Upravljanje metapodacima je ključna komponenta upravljanja podacima, jer obezbeđuje informacije potrebne za efikasno upravljanje i korišćenje podataka.
Upravljanje metapodacima ne uključuje samo upravljanje samim metapodacima, već i upravljanje procesima i alatima koji se koriste za kreiranje, skladištenje i za upravljanje metapodacima. Ovo uključuje spremišta metapodataka, alate za integraciju metapodataka i procese upravljanja (governance) metapodacima.
Politike bezbednosti podataka su pravila koja regulišu način na koji su podaci bezbedni u jezeru podataka. Ovo uključuje smernice za šifrovanje podataka, kontrolu pristupa i reviziju, koje pomažu u zaštiti podataka od neovlašćenog pristupa i upada. Politike bezbednosti podataka su ključna komponenta upravljanja podacima, jer pomažu da se osigura poverljivost, integritet i dostupnost podataka.
Politike bezbednosti podataka treba redovno da se revidiraju i ažuriraju kako bi se osiguralo da ostanu efikasne u suočavanju sa pretnjama koje se razvijaju i promenama u poslovnom okruženju. Ovo uključuje promene u tipovima podataka koji se skladište, promene u regulatornom okruženju i promene u okruženju pretnji.
Jezera podataka nude brojne prednosti, uključujući isplativost, skalabilnost i mogućnost skladištenja i analize širokog spektra podataka. Oni pružaju fleksibilno i skalabilno rešenje za skladištenje i analitiku velikih podataka (big data). Čuvanjem podataka u sirovom formatu, jezera podataka eliminišu potrebu za prethodnim modeliranjem podataka, pružajući veću fleksibilnost u vrstama analiza koje se mogu izvršiti.
Pored ovih prednosti, jezera podataka podržavaju i obradu podataka u realnom vremenu, omogućavajući preduzećima da iz svojih podataka steknu uvid u realnom vremenu. Ovo je posebno korisno za slučajeve upotrebe kao što su analitika u realnom vremenu, procesiranje toka i mašinsko učenje, gde mogućnost obrade podataka u realnom vremenu može da pruži konkurentsku prednost.
Jezera podataka su isplativa jer koriste open-source softver i cloud-based skladište, koji su obično jeftiniji od tradicionalnih sistema za skladištenje podataka. Oni takođe omogućavaju preduzećima da plaćaju samo za skladištenje i po proračunu resursa koje koriste. Ovaj pripejd model može rezultirati značajnim uštedama, posebno za preduzeća koja generišu velike količine podataka.
Pored uštede troškova iz pripejd model, jezera podataka takođe obezbeđuju uštedu troškova eliminišući potrebu za prethodnim modeliranjem podataka. Pošto jezera podataka čuvaju podatke u sirovom formatu, preduzeća mogu da odlože troškove modeliranja podataka sve dok podaci zaista ne budu potrebni za analizu.
Jezera podataka su veoma skalabilna, omogućavajući preduzećima da skladište i obrađuju velike količine podataka. Oni se lako mogu povećati ili smanjiti kako bi zadovoljili promenljive potrebe poslovanja za skladištenje i obradu podataka. Ova skalabilnost čini jezera podataka pogodnim za slučajeve upotrebe velikih podataka (big data), gde obim, brzina i raznovrsnost podataka mogu biti veoma promenljivi.
Pored svoje skalabilnosti, jezera podataka takođe pružaju fleksibilnost u načinu skladištenja i obrade podataka. Oni podržavaju veliki izbor formata podataka i metoda obrade, omogućavajući preduzećima da izaberu opcije skladištenja i obrade koje najbolje odgovaraju njihovim potrebama.
Uprkos svojim prednostima, jezera podataka takođe predstavljaju izazove, uključujući upravljanje podacima, kvalitet podataka i složenost. Međutim, uz prave strategije i alate, ovim izazovima se može efikasno upravljati. Izazovi upravljanja podacima se mogu rešiti kroz efikasne prakse upravljanja podacima, dok se izazovi kvaliteta podataka mogu rešiti kroz procese čišćenja i transformacije podataka.
Složenost upravljanja jezerom podataka može biti značajan izazov, posebno za preduzeća koja su nova u velikim podacima (big data). Ova složenost proizilazi iz potrebe upravljanja širokim spektrom podataka, potrebe za obradom i analizom podataka i potrebe da se osigura sigurnost i privatnost podataka. Međutim, uz odgovarajuće alate i stručnost, ovom složenošću se može efikasno upravljati.
Upravljanje podacima u jezeru podataka uključuje upravljanje dostupnošću, upotrebljivošću, integritetom i bezbednošću podataka. Ovo može biti izazovno zbog obima i raznovrsnosti podataka u jezeru podataka. Međutim, sa efikasnim praksama upravljanja podacima, ovim izazovima se može upravljati.
Praksa upravljanja podacima za jezero podataka uključuje upravljanje kvalitetom podataka, praćenje porekla podataka (data lineage tracking), kontrolu pristupa i bezbednost podataka. Primenom ovih praksi, preduzeća mogu da osiguraju da su njihovi podaci pouzdani, bezbedni i dostupni za upotrebu.
Upravljanje jezerom podataka može biti složeno zbog potrebe da se unose, skladište, obrađuju i analiziraju velike količine različitih podataka. Ovo zahteva visok nivo stručnosti i pravi set alata. Međutim, sa pravim strategijama i alatima, ovom složenošću se može upravljati.
Strategije za upravljanje kompleksnošću jezera podataka uključuju korišćenje alata za automatizaciju, za automatizaciju unosa podataka (data ingestion) i zadataka obrade, implementaciju kataloga podataka koji će korisnicima pomoći da pronađu i razumeju podatke i da koriste prakse upravljanja podacima za upravljanje kvalitetom i bezbednošću podataka.
Postoji nekoliko rešenja za prevazilaženje izazova jezera podataka, uključujući korišćenje alata za automatizaciju, implementaciju kataloga podataka i uspostavljanje efikasnih praksi upravljanja podacima. Alati za automatizaciju mogu pomoći u upravljanju kompleksnošću jezera podataka automatizacijom zadataka kao što su unos podataka (data ingestion), čišćenje podataka i transformacija podataka.
Katalog podataka pomaže korisnicima da pronađu i razumeju podatke u jezeru podataka. Obezbeđuje pretraživ imenik sredstava podataka, olakšavajući korisnicima da otkriju i koriste podatke. Prakse upravljanja podacima, kao što su upravljanje kvalitetom podataka, praćenje porekla podataka (data lineage tracking) i kontrola pristupa mogu pomoći u upravljanju kvalitetom i bezbednošću podataka.
Alati za automatizaciju mogu pomoći u upravljanju složenošću jezera podataka automatizacijom zadataka kao što su unos podataka (data ingestion), čišćenje podataka i transformacija podataka. Ovi alati mogu da automatizuju proces unosa podataka iz različitih izvora, čišćenja i transformacije podataka i njihovog učitavanja u jezero podataka.
Automatizacijom ovih zadataka, preduzeća mogu da smanje vreme i trud koji su potrebni za upravljanje njihovim jezerom podataka i mogu da osiguraju da su podaci u jezeru podataka ažurni i spremni za analizu.
Katalog podataka je alat koji pomaže korisnicima da pronađu i razumeju podatke u jezeru podataka. Obezbeđuje pretraživ direktorijum podataka, zajedno sa metapodacima koji opisuju podatke. To olakšava korisnicima da otkriju i koriste podatke u jezeru podataka. Katalog podataka može da pomogne i u upravljanju podacima, pružanjem informacija o izvoru, kvalitetu i poreklu podataka.
Pored toga što pomaže korisnicima da pronađu i razumeju podatke, katalog podataka može pomoći i sa bezbednošću podataka. Pružajući informacije o osetljivosti podataka, katalog podataka može pomoći da se osigura da su osetljivi podaci pravilno zaštićeni.
Implementacija jezera podataka uključuje kreiranje strategije jezera podataka, odabir pravih alata i tehnologija i pokretanje jezera podataka. Strategija jezera podataka definiše ciljeve jezera podataka, identifikuje izvore podataka i planiranje za upravljanje podacima i bezbednost podataka. Pravi alati i tehnologije su ključni za efikasno upravljanje i korišćenje jezera podataka.
Pokretanje jezera podataka uključuje postavljanje sistema za skladištenje podataka, unos podataka (ingesting data), postavljanje alata za obradu i analizu podataka i primenu bezbednosnih mera. Ovo zahteva pažljivo planiranje i izvršenje kako bi se osiguralo da je jezero podataka ispravno postavljeno i spremno za upotrebu.
Strategija jezera podataka uključuje definisanje ciljeva jezera podataka, identifikaciju izvora podataka, odabir pravih alata i tehnologija i planiranje za upravljanje podacima i bezbednost podataka. Ciljevi jezera podataka treba da budu u skladu sa poslovnim ciljevima i trebalo bi da definišu šta se preduzeće nada da će postići pomoću jezera podataka.
Identifikovanje izvora podataka uključuje određivanje odakle će doći podaci za jezero podataka i kako će biti uneti (ingested) u jezero podataka. Izbor pravih alata i tehnologija uključuje izbor alata i tehnologija koje će se koristiti za upravljanje i korišćenje jezera podataka.
Pokretanje jezera podataka uključuje postavljanje sistema za skladištenje podataka, unos podataka (ingesting data), postavljanje alata za obradu i analizu podataka i primenu bezbednosnih mera. Sistem za skladištenje podataka je mesto gde će se podaci čuvati i trebalo bi da bude skalabilan i fleksibilan kako bi se prilagodio obimu i raznovrsnosti podataka.
Unošenje podataka (Ingesting data) podrazumeva unošenje podataka u jezero podataka iz identifikovanih izvora podataka. Alati za obradu i analizu podataka koriste se za obradu i analizu podataka u jezeru podataka. Mere bezbednosti, kao što su kontrola pristupa i šifrovanje, obezbeđuju bezbednost podataka u jezeru podataka.
Jezera podataka nude moćno rešenje za skladištenje, upravljanje i analizu velikih podataka (big data). Oni pružaju brojne prednosti, uključujući isplativost, skalabilnost i fleksibilnost, što ih čini atraktivnom opcijom za preduzeća svih veličina. Međutim, implementacija i upravljanje jezerom podataka može biti složeno i zahteva pažljivo planiranje i pravi skup alata i tehnologija.
Uprkos izazovima, prednosti jezera podataka čine ga vrednom investicijom za mnoga preduzeća. Uz pravu strategiju i alate, jezero podataka može da obezbedi preduzeću jedinstven izvor istine za svoje podatke, omogućavajući mu da stekne vredne uvide i da donosi odluke zasnovane na podacima.
Prednosti korišćenja jezera podataka uključuju mogućnost skladištenja i analize širokog spektra podataka, uštedu troškova, skalabilnost i mogućnost korišćenja napredne analitike i mašinskog učenja. Čuvanjem podataka u sirovom formatu, jezera podataka pružaju veću fleksibilnost u načinu na koji se podaci mogu analizirati, omogućavajući preduzećima da steknu dublji uvid iz svojih podataka.
Pored ovih prednosti, jezera podataka takođe pružaju jedinstven izvor istine za sve organizacione podatke. Ovo može poboljšati konzistentnost i tačnost podataka i može olakšati preduzećima da donose odluke zasnovane na podacima.
Jezera podataka su moćan alat za skladištenje i analitiku velikih podataka (big data). Oni nude brojne prednosti, uključujući isplativost, skalabilnost i fleksibilnost. Međutim, oni imaju i izazove, koji se mogu rešiti pomoću pravih strategija i alata. Implementacija jezera podataka zahteva pažljivo planiranje i pravi skup alata i tehnologija. Uz pravi pristup, jezero podataka može da obezbedi preduzeću jedinstven izvor istine za svoje podatke, omogućavajući mu da stekne vredan uvid i donese odluke zasnovane na podacima.
Naši stručnjaci su željni da saznaju nešto o vašim jedinstvenim potrebama i izazovima, a uvereni smo da vam možemo pomoći da otključate nove mogućnosti za inovacije i rast.
