資料倉儲、DataVault、DataLake、DeltaLake、DataFabric、DataMesh的特點和典型應用場景

張哥說技術發表於2023-12-05

來源:資料驅動智慧

資料倉儲是組織收集和使用的所有資料的中央儲存庫。它的結構和組織方式易於查詢和分析資料。

DataVault是一個商業智慧系統,包括:建模、方法論和架構。資料建模方法側重於以可擴充套件和可維護的方式捕獲資料的歷史和關係。它通常用於資料倉儲來儲存和管理大量資料。

DataLake是一個大型的集中式儲存庫,用於以其原始格式儲存原始資料。它旨在支援各種資料型別和格式,並易於訪問和分析資料。

DeltaLake是一個位於資料湖之上的開源儲存層。它為儲存和管理資料提供了一致且可靠的資料平臺,並允許與其他資料系統輕鬆整合。

DataFabric是互連資料來源和系統的網路,允許在整個組織內無縫訪問和移動資料。它使組織能夠實時管理和分析來自多個來源的資料。

DataMesh是一種資料架構方法,專注於實現跨團隊和部門的資料協作和共享。它採用去中心化的資料治理方法,並專注於在組織內構建資料文化和生態系統。

1.資料倉儲

資料倉儲、DataVault、DataLake、DeltaLake、DataFabric、DataMesh的特點和典型應用場景

資料倉儲是歷史和當前資料的大型集中儲存庫,用於資料分析和報告。它通常包含來自多個來源的資料,例如事務系統、運算元據庫和外部來源,旨在支援商業智慧和決策流程。

資料倉儲中的資料通常以允許使用者輕鬆訪問和分析的方式進行組織和結構化,並且通常會定期更新以確保其保持準確和最新。

資料倉儲:關鍵原則

整合:資料倉儲將多個來源的資料整合到一個綜合資料庫中。

面向主題:資料倉儲專注於特定主題領域(例如銷售或客戶行為),以提供見解並支援決策。

時變的:資料倉儲隨時間儲存資料,允許使用者分析隨時間變化的趨勢和模式。

非易失性:資料倉儲維護資料的一致檢視,確保資料的更改不會影響歷史資料。

可訪問:資料倉儲可以輕鬆訪問資料以進行分析和報告,使使用者能夠快速有效地獲得見解。

可擴充套件性:資料倉儲旨在支援大量資料,允許隨著組織資料需求的發展而增長和擴充套件。

安全性:資料倉儲確保資料安全並防止未經授權的訪問,從而確保敏感資訊的完整性和機密性。

資料倉儲:用例

  1. 分析客戶行為和偏好以改進有針對性的營銷活動

  2. 監控和分析銷售業績,以確定增長趨勢和機會

  3. 結合多個來源的資料,建立全面的業務檢視並做出資料驅動的決策

  4. 進行財務分析,以確定潛在的成本節約並提高財務績效

  5. 分析網站流量和使用者參與度,以改善網站設計和使用者體驗。

2.DataVault

資料倉儲、DataVault、DataLake、DeltaLake、DataFabric、DataMesh的特點和典型應用場景DataVault是一種資料建模技術,它提供了一致且靈活的方法來管理企業內的資料。它旨在解決大型、複雜資料環境的挑戰,並支援資料治理、資料整合和資料倉儲工作。

DataVault使用獨特的架構,將資料分為三個不同的類別:中心、衛星和鏈路。中心代表核心實體及其唯一識別符號,衛星包含每個實體的屬性和描述資料,鏈路將實體連線在一起以形成關係。這種結構可以輕鬆管理和整合多個來源的資料,並且能夠跟蹤隨時間的變化。

此外,DataVault支援業務金鑰的概念,業務金鑰是唯一的非代理金鑰,由業務而不是系統分配給實體。這樣可以更準確地跟蹤和報告資料,並且能夠整合來自可能具有不同主鍵的不同系統的資料。

總體而言,DataVault方法提供了一個強大且可擴充套件的解決方案,用於以靈活且一致的方式管理大量資料。

DataVault關鍵原則

業務金鑰與技術金鑰分離:在DataVault建模中,業務金鑰用於標識實體和事件,而技術金鑰用於將資料連結在一起。這種鍵的分離允許資料模型的靈活性和可擴充套件性。

使用中心表、連結表和衛星表:在DataVault建模中,資料被組織為三種型別的表:中心表、連結表和附屬表。中心表包含業務鍵並用於標識實體,而連結表用於將實體連結在一起,衛星表包含實體和事件的描述性屬性和上下文。

歷史資料的整合:DataVault模型旨在整合當前和歷史資料,以便輕鬆跟蹤變化並能夠準確分析一段時間內的趨勢。

靈活性和可擴充套件性:DataVault模型的設計具有靈活性和可擴充套件性,可以輕鬆整合新資料來源和更改資料模型,而不會影響現有資料或流程。

雜湊鍵的使用:在DataVault建模中,雜湊鍵用於唯一標識記錄並確保資料完整性。這樣可以實現高效的資料儲存和檢索,以及輕鬆檢測重複和錯誤。

DataVault用例

銀行和金融行業:資料保險庫可用於以安全且可擴充套件的方式儲存和管理大量金融資料,例如交易、客戶資訊和市場資料。這使得銀行和金融機構能夠深入瞭解客戶行為、識別趨勢並做出明智的業務決策。

醫療保健行業:資料倉儲可用於儲存和管理電子病歷(EMR)、實驗室測試結果和其他醫療資料。這使得醫療保健提供者能夠深入瞭解患者的健康狀況和治療結果,並改善患者護理。

零售行業:資料倉儲可用於儲存和管理客戶資料,例如購買歷史記錄、人口統計資料和偏好。這使零售商能夠深入瞭解客戶的行為和偏好,並提高客戶參與度和忠誠度。

製造業:資料倉儲可用於儲存和管理生產資料,例如裝置效能、生產率和質量指標。這使製造商能夠深入瞭解其生產流程並確定需要改進的領域。

政府機構:資料倉儲可用於儲存和管理來自各個政府機構和部門的資料,例如稅務記錄、人口普查資料和投票記錄。這使政府能夠深入瞭解人口統計資料和趨勢,並改善公共服務。

3.資料湖

資料倉儲、DataVault、DataLake、DeltaLake、DataFabric、DataMesh的特點和典型應用場景

資料湖是一個集中式儲存庫,允許企業儲存任意規模的所有結構化和非結構化資料。這些資料可以來自各種來源,包括社交媒體、感測器和交易系統。

資料湖中的資料通常未經組織或處理,允許企業儲存大量原始資料並稍後對其進行分析。資料湖使企業能夠快速、輕鬆地訪問和分析其資料,以獲得洞察並做出更明智的決策。

資料湖:關鍵原則

集中式資料儲存庫:資料湖是用於儲存來自多個來源的大量結構化和非結構化資料的中央儲存庫。這使得各種使用者和系統可以輕鬆訪問和分析資料。

可擴充套件性和靈活性:資料湖旨在處理大量資料,並且能夠根據需要擴充套件或縮小。它還允許資料儲存的靈活性,允許新增新的資料來源和格式,而無需複雜的重組。

資料民主化:資料湖可以為所有使用者提供對資料的訪問,無論他們的技術專業知識或訪問許可權如何。這促進了整個組織的協作和資料共享。

資料治理和安全:資料湖包括強大的治理和安全措施,以確保資料的完整性和保護。這包括資料質量檢查、訪問控制和稽核功能。

資料整合和轉換:資料湖允許整合和轉換來自多個來源的資料,使資料分析師和科學家能夠執行復雜的分析並從資料中獲取見解。

資料湖:用例

大資料分析:資料湖允許組織儲存和分析大量結構化和非結構化資料,使他們能夠深入瞭解客戶行為、市場趨勢和運營效率。

資料整合和管理:資料湖可用於整合來自多個來源的資料,例如事務系統、感測器和社交媒體源,提供單一、全面的資料檢視。

資料治理和安全:資料湖允許組織在資料級別實施資料治理和安全策略,確保敏感資訊受到保護以及資料的訪問和使用符合法規。

機器學習和人工智慧:資料湖提供了一個可擴充套件、靈活的平臺,用於訓練和部署機器學習和人工智慧模型,使組織能夠自動化流程並做出資料驅動的決策。

資料探索和發現:資料湖使資料科學家和分析師能夠輕鬆地從大量資料中探索和發現新的見解,而無需複雜的資料準備和轉換過程。

4.DeltaLake

資料倉儲、DataVault、DataLake、DeltaLake、DataFabric、DataMesh的特點和典型應用場景

DeltaLake是一個儲存層,位於現有資料湖儲存(例如ApacheSpark和HDFS)之上。它提供ACID事務、資料版本控制和回滾功能,以確保資料完整性和可靠性。這允許強大的資料管道以及對資料進行更改的能力,而不必擔心丟失以前的版本。

DeltaLake還與流行的資料工具整合,例如ApacheSpark和DeltaLakeSQL,可以輕鬆訪問和運算元據。總體而言,DeltaLake有助於管理和維護資料湖中資料的質量和完整性。

DeltaLake:關鍵原則

ACID事務:DeltaLake透過提供對ACID(原子性、一致性、隔離性和永續性)事務的支援來確保維護資料完整性。這意味著每個事務要麼完全提交,要麼完全回滾,確保資料一致和準確。

樂觀併發控制:DeltaLake使用樂觀併發控制來允許多個併發事務讀寫同一資料集而不會相互衝突。這可以實現高併發性並提高效能。

資料版本控制:DeltaLake維護資料更改的歷史記錄,允許資料稽核並能夠在必要時回滾到以前的版本。

可擴充套件性:DeltaLake的設計具有高度可擴充套件性,可以處理大量資料,從而實現高效的資料處理和分析。

開源:DeltaLake是開源的,允許社群貢獻和協作來改進和擴充套件其功能。

DeltaLake:用例

資料湖現代化:DeltaLake可透過提供更強大且可擴充套件的儲存層以及資料版本控制和架構實施等功能來實現現有資料湖的現代化。這可以幫助組織更好地管理資料,並使下游系統和應用程式更容易訪問資料。

資料湖管理:DeltaLake在資料湖之上提供事務儲存層,允許執行ACID事務、資料版本控制和架構強制等資料管理操作。這使組織能夠擁有更有組織和結構化的資料湖,從而更容易訪問和分析資料。

5.DataFabric

資料倉儲、DataVault、DataLake、DeltaLake、DataFabric、DataMesh的特點和典型應用場景

資料編織是互連資料儲存和處理系統的網路,允許在整個組織中輕鬆訪問、共享和管理資料。它是一種靈活且可擴充套件的解決方案,可幫助組織有效地管理和利用各種業務流程中的資料。

簡而言之,資料編織是一個有助於在組織中建立無縫資料流的系統。

資料編織:關鍵原則

可擴充套件性:能夠根據需要輕鬆新增或刪除資源和資料,以支援組織不斷增長的需求。

互操作性:跨不同系統和平臺無縫整合和交換資料的能力。

安全性:實施強大的安全措施來保護資料並確保其機密性、完整性和可用性。

治理:建立明確的政策和程式來管理、儲存和訪問資料,以確保遵守法律和監管要求。

靈活性:透過提供靈活且可擴充套件的基礎架構,能夠快速輕鬆地適應不斷變化的業務需求和要求。

效能:提供快速高效的資料處理和訪問以支援組織的關鍵業務功能的能力。

可訪問性:能夠從任何位置、任何裝置輕鬆、安全地訪問資料,以支援組織的分散式員工隊伍。

整合:能夠輕鬆、無縫地整合來自不同來源和系統的資料,以支援資料驅動的決策和分析。

資料質量:確保資料的準確性、完整性和可靠性以支援業務運營和決策的流程和工具的實施。

協作:能夠跨團隊和部門輕鬆共享和協作資料,以支援跨職能協作和創新。

資料編織:用例

資料倉儲和分析:資料編織技術可用於連線和整合多個來源的資料,使企業能夠構建全面的資料倉儲並執行高階分析,以獲得洞察並做出資料驅動的決策。

資料整合和遷移:資料編織技術可用於無縫傳輸和整合來自不同系統和應用程式的資料,促進資料遷移和整合專案。

實時資料處理和流式傳輸:資料編織技術可用於實現實時資料處理和流式傳輸,使企業能夠從實時資料流中立即獲得洞察並做出及時決策。

物聯網(IoT)應用:資料編織技術可用於連線和整合來自大量物聯網裝置的資料,使企業能夠構建可擴充套件且靈活的物聯網應用和解決方案。

分散式和基於雲的應用程式:資料編織技術可用於啟用分散式和基於雲的應用程式,使企業能夠利用雲的可擴充套件性和靈活性來構建和部署高度可擴充套件和彈性的應用程式。

6.資料網格

資料倉儲、DataVault、DataLake、DeltaLake、DataFabric、DataMesh的特點和典型應用場景

資料網格是一種整體資料管理方法,專注於構建去中心化、自助服務的資料架構。它旨在透過授權團隊擁有和管理自己的資料資產來建立資料驅動的文化,並在整個組織內提供透明且一致的資料訪問。

資料網格強調協作、治理和責任,並尋求在整個組織內建立對資料的共享理解。此方法旨在提高資料質量,實現更敏捷的資料驅動決策,並在組織內培育更加資料驅動的文化

資料網格主要基於四個原則:

  1. 領域驅動的資料所有權

  2. 資料作為產品

  3. 自助資料平臺

  4. 聯邦計算治理

資料網格:關鍵原則

資料作為共享資產:資料網格主張將資料視為共享資產,由組織內的多個利益相關者擁有和管理。這有助於打破孤島並促進資料管理的協作和透明度。

去中心化治理:資料網格鼓勵去中心化治理,其中資料管理決策是在組織內儘可能最低的級別做出的。這使團隊能夠對自己的資料做出決策,並鼓勵他們擁有自己的資料資產。

協作資料管理:資料網格促進資料管理中的協作和共同創造,鼓勵團隊共同開發資料產品和服務。這有助於確保以最有效和高效的方式使用資料。

透明的資料管道:資料網格提倡透明的資料管道,其中資料以所有利益相關者易於理解和追蹤的方式進行處理、轉換和交付。這有助於確保資料的質量和可靠性,並促進對資料驅動決策的信任。

資料網格:用例

醫療保健組織使用DataMesh建立一個集中、安全的資料平臺,用於管理患者記錄並實現各部門和醫院之間的資料共享。這可以更好地協調護理並改善患者的治療效果。

一家金融機構使用資料網格跨多個系統和渠道建立統一的客戶資料檢視,使組織能夠更好地瞭解客戶行為和偏好並提供個性化服務。

一家零售公司使用資料網格建立跨線上和線下渠道的360度客戶資料檢視,使組織能夠更好地瞭解客戶行為和偏好,並提供個性化的推薦和促銷。

政府機構使用資料網格建立一個集中、安全的平臺,用於管理公民資料並實現各部門和機構之間的資料共享。這可以更好地協調服務並改善公民體驗。

一家製造公司使用資料網格建立跨多個工廠和供應鏈合作伙伴的生產資料的統一檢視,使組織能夠更好地瞭解生產流程並最佳化運營。

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