データ管理のナビゲーション：倉庫、湖、湖use

最新のデータ管理方法のパノラマ：データベース、データウェアハウス、データレイク、データレイクウェアハウス、データグリッド

コアポイント：

• データベース、データウェアハウス、データ湖には、データ管理に独自の利点があります。データベースは、データの効率的なストレージと取得のための構造化されたリポジトリを提供します。データ。
• データ湖の倉庫とデータグリッドは、データ管理の分野における最新の革新です。 Data Lake Warehouseは、データ湖の汎用性とデータ倉庫の構造化処理機能を組み合わせて、統一されたストレージインフラストラクチャを提供します。データグリッドは、専用チームが管理する製品としてデータを扱うために分散型アプローチを取ります。
• 組織は、古いデータ管理方法をこれらの新しい概念に必ずしも置き換えるわけではありませんが、複数の方法の組み合わせを使用して、さまざまなテクノロジーを活用します。機械学習ツールは、データ管理でますます使用されており、インテリジェントオートメーションの導入を通じてデータの価値と操作性も向上します。

今日の動的なデータ管理環境では、データストレージと処理に関連する用語と概念がますます複雑になっています。企業は、さまざまなソースからのデータの急増を効果的に処理するという主要な課題に直面しています。この記事は、さまざまなデータ管理アプローチを明確にし、各概念のツールの例を提供し、最新のデータ管理環境にロードマップを提供することを目的としています。

データベース：基本

データベースは長い間データ管理の基礎であり、データの効率的なストレージ、組織、および取得のための構造化されたリポジトリを提供しています。それらは、それぞれ特定のデータニーズとユースケース向けに設計されたリレーショナルデータベースとNOSQLデータベースにほぼ分割できます。 SQLソリューションには、多くの場合、正規化されたパターンが含まれ、OLTPユースケースのニーズを満たしますが、一部のNOSQLデータベースは、標準化されていないデータの処理に優れています。

データベースの主な機能には次のものがあります

構造化されたデータストレージ。データベースは、構造化されたデータを処理し、事前定義されたパターンを介してデータの整合性を確保するのに優れています。
効率的な行レベルクエリ。データベースは行クエリ用に最適化されており、クエリが「正しい」場合、データベースはインデックスを活用することで単一または複数のレコードを非常に迅速に取得できます。
簡単に削除して更新します。データベースは、更新を効率的に処理したり、単一行を削除したりできます。

データベースは構造化データの管理に非常に強力ですが、構造化されていないデータまたは半構造化データの処理に制限があり、一度に数百万または数十億の列の測定値を含む分析クエリには適していません。この制限により、データウェアハウスやデータ湖などのより専門的なソリューションの開発が容易になり、次のセクションで検討します。

クラシックSQLオプションの場合、PostgreSQLとMySQLは注意を払う価値がありますが、NOSQLの観点からは、MongodbとCassandraが含まれます。 「NOSQL」という用語自体は、異なるユースケースのデータベースをカバーしています。

データウェアハウス：構造化された洞察

データウェアハウスは、構造化されたデータの保存、管理、分析のために特別に設計された構造化リポジトリとして機能するデータ管理の基礎です。分析クエリに強力なパフォーマンスを提供する上で優れたパフォーマンスを発揮します。データウェアハウスの決定的な機能は、倉庫にロードする前にデータが慎重に構成され、変換されているWrite-on-time Schemaメソッドです。

データウェアハウスの主な機能には次のものがあります

構造化されたデータ。データウェアハウスは、販売記録、財務データ、顧客情報などの構造化されたデータに最適です。
書き込みモード。データは慎重に構成され、リポジトリにロードする前に変換されます。これにより、データの品質と一貫性が保証されますが、新しいデータソースまたは既存のデータソースを統合して出力を変更する際に、開発者はコードを作成する必要があります。
• 分析のために最適化されています。データウェアハウスは、高速クエリのパフォーマンスを可能にするように設計されており、ビジネスインテリジェンスやレポートに最適です。
データウェアハウスの利点にもかかわらず、非構造化または半構造化データ、およびリアルタイムのデータ処理を処理することには制限があります。

注目すべき例には、スノーフレーク、アマゾンレッドシフト、アパッチハイブが含まれます。

データ湖：無制限の可能性

企業は、複数のソースから大量およびさまざまな種類のデータを処理するために一生懸命働いているため、データ湖は補完的なソリューションになりました。データ湖は、構造化、半構造化、または構造化されていないかどうかにかかわらず、ネイティブ形式で大量の生データを保存できるリポジトリです。

データ湖の主な機能には次のものが含まれます

生データストレージ。データ湖は通常、データを元の形式で保存し、さまざまなデータ型に適しています。リレーショナルデータベースからエクスポートされるテーブル、複数のシステムから収集されたプレーンテキストログ、または画像などのバイナリデータのいずれかです。

読み取り時間モード。データは、読み取り時に構造化および変換され、データの調査と分析の柔軟性が可能になります。
スケーラビリティ。データ湖は、ほぼすべての量のデータに対応するために、水平方向に非常に簡単にスケーリングできます。
• データ湖はビッグデータを保存するのに適していますが、適切なガバナンスとデータのカタログ化なしに管理が困難になり、悪名高い「データスワンプ」になります。データ湖の典型的な定義には、データ管理、ガバナンス、またはクエリのユーティリティは含まれていません。一部の企業は、「Data Lake Warehouse」の概念を導入することにより、これらの機能を強化しています。



データレイクウェアハウス：両方の世界の最高

データ湖の倉庫は、データ湖の汎用性とデータウェアハウスの構造化処理機能とのギャップを埋めることを目的とした、データ管理の分野における最新の革新を示しています。彼らは、効率的な分析処理をサポートしながら、構造化および半構造化されたデータのために統合された組織化されたストレージインフラストラクチャを提供することにより、両方の世界を統合します。 Data Lake Warehouseは、データ湖の上に構築された従来の「倉庫スタイル」分析とクエリをサポートしています。

データ湖の倉庫の主な機能には次のものがあります。

はまだスケーラブルです。データ湖の倉庫はデータ湖の上に構築されているため、さまざまな形式のデータのスケーラビリティとストレージを依然として許可しています。
モードの進化。それらは、データを元の形で摂取し、必要に応じて構造化できるようにパターンを進化させることができます。
準備完了した分析。 Data Lake Warehouseは、データ倉庫と同様に、クエリとデータインデックスを実行する機能を提供します。
データ湖の倉庫システムの一般的な例には、データ湖の酸トランザクションとスキーマ施行を提供するオープンソースのストレージ層、およびデータ湖のオープンソースプロジェクトに効率的な焦点が含まれていますデータウェアハウスと同じ使いやすさと信頼性を提供するテーブル形式。
データレイクウェアハウスは、企業がデータアーキテクチャを簡素化し、データサイロを削減し、データガバナンスを維持しながらリアルタイム分析を可能にすることを目指しているため、注目を集めています。それらは、絶えず変化するデータストレージと処理環境の有望な進化を表しており、最新のデータの多様で動的な性質によってもたらされる課題に対処します。



データグリッド：データは製品です

データグリッドの概念は、データに関する新しい視点を提案し、その品質、稼働時間などを担当する専用チームが管理する製品として定義します。この製品指向のアプローチは、慎重に計画されたデータセットからAPIまで、多くの形をとることができます。
データグリッドは、データアーキテクチャのパラダイムシフトを表し、大規模な組織でますます複雑で大規模なデータによってもたらされる課題を解決します。従来のデータウェアハウスモデルとは異なり、データ管理への分散型アプローチを導入します。
データグリッドの主な原則には次のものが含まれます
• ドメイン指向の所有権。データは、データの品質、ガバナンス、アクセスを担当する官能的なドメインチームによって所有および管理されています。
• データは製品です。データは、データ消費者向けの明確な所有権、ドキュメント、サービスレベル契約（SLA）を備えた製品と見なされます。
• セルフサービスデータプラットフォーム。チームはデータへのアクセスを提供する責任があるため、これはデータエンジニアが不要であることを意味しません。チームが必要なデータを簡単に共有して発見できるようにするプラットフォームを作成する必要があります。
• 共同計算。データ処理と分析は、データレジデンシーの場所の近くで実行できるようになり、データの動きを減らし、パフォーマンスを向上させることができます。

データグリッドは、大規模な組織で分散化と民主化の課題を解決する能力について、データ管理コミュニティで注目を集めていますが、誰にとっても適していないかもしれません。中小企業は、セットアップと管理が簡単な専用ストレージソリューションを選択することをより実用的であると感じるかもしれません。

組み合わせ方法

新しいツールや概念の出現と、ある種の「タイムライン」の概要を説明しようとしている間、古い方法が時代遅れまたは交換されていないことに注意する必要があります。組織は、潜在的な欠点を緩和しながら、さまざまなテクノロジーの利点を活用するための複数のアプローチを採用しています。

この記事ではカバーされていない

データ管理における機械学習（ML）ツールのアプリケーションの増加です。これらのツールは、データクリーニング、品質監視、異常検出、予測分析などのタスクを自動化します。この傾向は、データ管理環境にインテリジェントオートメーションを導入することにより、データの価値と操作性を高めます。

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