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数据仓库、DataVault、DataLake、DeltaLake、DataFabric、DataMesh的特点和典型应用场景

晓晓 数据驱动智能
2024-09-16

数据仓库是组织收集和使用的所有数据的中央存储库。它的结构和组织方式易于查询和分析数据。

DataVault是一个商业智能系统,包括:建模、方法论和架构。数据建模方法侧重于以可扩展和可维护的方式捕获数据的历史和关系。它通常用于数据仓库来存储和管理大量数据。

DataLake是一个大型的集中式存储库,用于以其原始格式存储原始数据。它旨在支持各种数据类型和格式,并易于访问和分析数据。

DeltaLake是一个位于数据湖之上的开源存储层。它为存储和管理数据提供了一致且可靠的数据平台,并允许与其他数据系统轻松集成。

DataFabric是互连数据源和系统的网络,允许在整个组织内无缝访问和移动数据。它使组织能够实时管理和分析来自多个来源的数据。

DataMesh是一种数据架构方法,专注于实现跨团队和部门的数据协作和共享。它采用去中心化的数据治理方法,并专注于在组织内构建数据文化和生态系统。

1.数据仓库

数据仓库是历史和当前数据的大型集中存储库,用于数据分析和报告。它通常包含来自多个来源的数据,例如事务系统、操作数据库和外部来源,旨在支持商业智能和决策流程。

数据仓库中的数据通常以允许用户轻松访问和分析的方式进行组织和结构化,并且通常会定期更新以确保其保持准确和最新。

数据仓库:关键原则

集成:数据仓库将多个来源的数据集成到一个综合数据库中。

面向主题:数据仓库专注于特定主题领域(例如销售或客户行为),以提供见解并支持决策。

时变的:数据仓库随时间存储数据,允许用户分析随时间变化的趋势和模式。

非易失性:数据仓库维护数据的一致视图,确保数据的更改不会影响历史数据。

可访问:数据仓库可以轻松访问数据以进行分析和报告,使用户能够快速有效地获得见解。

可扩展性:数据仓库旨在支持大量数据,允许随着组织数据需求的发展而增长和扩展。

安全性:数据仓库确保数据安全并防止未经授权的访问,从而确保敏感信息的完整性和机密性。

数据仓库:用例

  1. 分析客户行为和偏好以改进有针对性的营销活动

  2. 监控和分析销售业绩,以确定增长趋势和机会

  3. 结合多个来源的数据,创建全面的业务视图并做出数据驱动的决策

  4. 进行财务分析,以确定潜在的成本节约并提高财务绩效

  5. 分析网站流量和用户参与度,以改善网站设计和用户体验。

2.DataVault

DataVault是一种数据建模技术,它提供了一致且灵活的方法来管理企业内的数据。它旨在解决大型、复杂数据环境的挑战,并支持数据治理、数据集成和数据仓储工作。

DataVault使用独特的架构,将数据分为三个不同的类别:中心、卫星和链路。中心代表核心实体及其唯一标识符,卫星包含每个实体的属性和描述数据,链路将实体连接在一起以形成关系。这种结构可以轻松管理和集成多个来源的数据,并且能够跟踪随时间的变化。

此外,DataVault支持业务密钥的概念,业务密钥是唯一的非代理密钥,由业务而不是系统分配给实体。这样可以更准确地跟踪和报告数据,并且能够集成来自可能具有不同主键的不同系统的数据。

总体而言,DataVault方法提供了一个强大且可扩展的解决方案,用于以灵活且一致的方式管理大量数据。

DataVault关键原则

业务密钥与技术密钥分离:在DataVault建模中,业务密钥用于标识实体和事件,而技术密钥用于将数据链接在一起。这种键的分离允许数据模型的灵活性和可扩展性。

使用中心表、链接表和卫星表:在DataVault建模中,数据被组织为三种类型的表:中心表、链接表和附属表。中心表包含业务键并用于标识实体,而链接表用于将实体链接在一起,卫星表包含实体和事件的描述性属性和上下文。

历史数据的集成:DataVault模型旨在集成当前和历史数据,以便轻松跟踪变化并能够准确分析一段时间内的趋势。

灵活性和可扩展性:DataVault模型的设计具有灵活性和可扩展性,可以轻松集成新数据源和更改数据模型,而不会影响现有数据或流程。

哈希键的使用:在DataVault建模中,哈希键用于唯一标识记录并确保数据完整性。这样可以实现高效的数据存储和检索,以及轻松检测重复和错误。

DataVault用例

银行和金融行业:数据保险库可用于以安全且可扩展的方式存储和管理大量金融数据,例如交易、客户信息和市场数据。这使得银行和金融机构能够深入了解客户行为、识别趋势并做出明智的业务决策。

医疗保健行业:数据仓库可用于存储和管理电子病历(EMR)、实验室测试结果和其他医疗数据。这使得医疗保健提供者能够深入了解患者的健康状况和治疗结果,并改善患者护理。

零售行业:数据仓库可用于存储和管理客户数据,例如购买历史记录、人口统计数据和偏好。这使零售商能够深入了解客户的行为和偏好,并提高客户参与度和忠诚度。

制造业:数据仓库可用于存储和管理生产数据,例如设备性能、生产率和质量指标。这使制造商能够深入了解其生产流程并确定需要改进的领域。

政府机构:数据仓库可用于存储和管理来自各个政府机构和部门的数据,例如税务记录、人口普查数据和投票记录。这使政府能够深入了解人口统计数据和趋势,并改善公共服务。

3.数据湖

数据湖是一个集中式存储库,允许企业存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。这些数据可以来自各种来源,包括社交媒体、传感器和交易系统。

数据湖中的数据通常未经组织或处理,允许企业存储大量原始数据并稍后对其进行分析。数据湖使企业能够快速、轻松地访问和分析其数据,以获得洞察并做出更明智的决策。

数据湖:关键原则

集中式数据存储库:数据湖是用于存储来自多个来源的大量结构化和非结构化数据的中央存储库。这使得各种用户和系统可以轻松访问和分析数据。

可扩展性和灵活性:数据湖旨在处理大量数据,并且能够根据需要扩展或缩小。它还允许数据存储的灵活性,允许添加新的数据源和格式,而无需复杂的重组。

数据民主化:数据湖可以为所有用户提供对数据的访问,无论他们的技术专业知识或访问权限如何。这促进了整个组织的协作和数据共享。

数据治理和安全:数据湖包括强大的治理和安全措施,以确保数据的完整性和保护。这包括数据质量检查、访问控制和审核功能。

数据集成和转换:数据湖允许集成和转换来自多个来源的数据,使数据分析师和科学家能够执行复杂的分析并从数据中获取见解。

数据湖:用例

大数据分析:数据湖允许组织存储和分析大量结构化和非结构化数据,使他们能够深入了解客户行为、市场趋势和运营效率。

数据集成和管理:数据湖可用于整合来自多个来源的数据,例如事务系统、传感器和社交媒体源,提供单一、全面的数据视图。

数据治理和安全:数据湖允许组织在数据级别实施数据治理和安全策略,确保敏感信息受到保护以及数据的访问和使用符合法规。

机器学习和人工智能:数据湖提供了一个可扩展、灵活的平台,用于训练和部署机器学习和人工智能模型,使组织能够自动化流程并做出数据驱动的决策。

数据探索和发现:数据湖使数据科学家和分析师能够轻松地从大量数据中探索和发现新的见解,而无需复杂的数据准备和转换过程。

4.DeltaLake

DeltaLake是一个存储层,位于现有数据湖存储(例如ApacheSpark和HDFS)之上。它提供ACID事务、数据版本控制和回滚功能,以确保数据完整性和可靠性。这允许强大的数据管道以及对数据进行更改的能力,而不必担心丢失以前的版本。

DeltaLake还与流行的数据工具集成,例如ApacheSpark和DeltaLakeSQL,可以轻松访问和操作数据。总体而言,DeltaLake有助于管理和维护数据湖中数据的质量和完整性。

DeltaLake:关键原则

ACID事务:DeltaLake通过提供对ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)事务的支持来确保维护数据完整性。这意味着每个事务要么完全提交,要么完全回滚,确保数据一致和准确。

乐观并发控制:DeltaLake使用乐观并发控制来允许多个并发事务读写同一数据集而不会相互冲突。这可以实现高并发性并提高性能。

数据版本控制:DeltaLake维护数据更改的历史记录,允许数据审核并能够在必要时回滚到以前的版本。

可扩展性:DeltaLake的设计具有高度可扩展性,可以处理大量数据,从而实现高效的数据处理和分析。

开源:DeltaLake是开源的,允许社区贡献和协作来改进和扩展其功能。

DeltaLake:用例

数据湖现代化:DeltaLake可通过提供更强大且可扩展的存储层以及数据版本控制和架构实施等功能来实现现有数据湖的现代化。这可以帮助组织更好地管理数据,并使下游系统和应用程序更容易访问数据。

数据湖管理:DeltaLake在数据湖之上提供事务存储层,允许执行ACID事务、数据版本控制和架构强制等数据管理操作。这使组织能够拥有更有组织和结构化的数据湖,从而更容易访问和分析数据。

5.DataFabric

数据编织是互连数据存储和处理系统的网络,允许在整个组织中轻松访问、共享和管理数据。它是一种灵活且可扩展的解决方案,可帮助组织有效地管理和利用各种业务流程中的数据。

简而言之,数据编织是一个有助于在组织中创建无缝数据流的系统。

数据编织:关键原则

可扩展性:能够根据需要轻松添加或删除资源和数据,以支持组织不断增长的需求。

互操作性:跨不同系统和平台无缝集成和交换数据的能力。

安全性:实施强大的安全措施来保护数据并确保其机密性、完整性和可用性。

治理:建立明确的政策和程序来管理、存储和访问数据,以确保遵守法律和监管要求。

灵活性:通过提供灵活且可扩展的基础架构,能够快速轻松地适应不断变化的业务需求和要求。

性能:提供快速高效的数据处理和访问以支持组织的关键业务功能的能力。

可访问性:能够从任何位置、任何设备轻松、安全地访问数据,以支持组织的分布式员工队伍。

集成:能够轻松、无缝地集成来自不同来源和系统的数据,以支持数据驱动的决策和分析。

数据质量:确保数据的准确性、完整性和可靠性以支持业务运营和决策的流程和工具的实施。

协作:能够跨团队和部门轻松共享和协作数据,以支持跨职能协作和创新。

数据编织:用例

数据仓库和分析:数据编织技术可用于连接和集成多个来源的数据,使企业能够构建全面的数据仓库并执行高级分析,以获得洞察并做出数据驱动的决策。

数据集成和迁移:数据编织技术可用于无缝传输和集成来自不同系统和应用程序的数据,促进数据迁移和整合项目。

实时数据处理和流式传输:数据编织技术可用于实现实时数据处理和流式传输,使企业能够从实时数据流中立即获得洞察并做出及时决策。

物联网(IoT)应用:数据编织技术可用于连接和集成来自大量物联网设备的数据,使企业能够构建可扩展且灵活的物联网应用和解决方案。

分布式和基于云的应用程序:数据编织技术可用于启用分布式和基于云的应用程序,使企业能够利用云的可扩展性和灵活性来构建和部署高度可扩展和弹性的应用程序。

6.数据网格

数据网格是一种整体数据管理方法,专注于构建去中心化、自助服务的数据架构。它旨在通过授权团队拥有和管理自己的数据资产来创建数据驱动的文化,并在整个组织内提供透明且一致的数据访问。

数据网格强调协作、治理和责任,并寻求在整个组织内建立对数据的共享理解。此方法旨在提高数据质量,实现更敏捷的数据驱动决策,并在组织内培育更加数据驱动的文化

数据网格主要基于四个原则:

  1. 领域驱动的数据所有权

  2. 数据作为产品

  3. 自助数据平台

  4. 联邦计算治理

数据网格:关键原则

数据作为共享资产:数据网格主张将数据视为共享资产,由组织内的多个利益相关者拥有和管理。这有助于打破孤岛并促进数据管理的协作和透明度。

去中心化治理:数据网格鼓励去中心化治理,其中数据管理决策是在组织内尽可能最低的级别做出的。这使团队能够对自己的数据做出决策,并鼓励他们拥有自己的数据资产。

协作数据管理:数据网格促进数据管理中的协作和共同创造,鼓励团队共同开发数据产品和服务。这有助于确保以最有效和高效的方式使用数据。

透明的数据管道:数据网格提倡透明的数据管道,其中数据以所有利益相关者易于理解和追踪的方式进行处理、转换和交付。这有助于确保数据的质量和可靠性,并促进对数据驱动决策的信任。

数据网格:用例

医疗保健组织使用DataMesh创建一个集中、安全的数据平台,用于管理患者记录并实现各部门和医院之间的数据共享。这可以更好地协调护理并改善患者的治疗效果。

一家金融机构使用数据网格跨多个系统和渠道创建统一的客户数据视图,使组织能够更好地了解客户行为和偏好并提供个性化服务。

一家零售公司使用数据网格创建跨线上和线下渠道的360度客户数据视图,使组织能够更好地了解客户行为和偏好,并提供个性化的推荐和促销。

政府机构使用数据网格创建一个集中、安全的平台,用于管理公民数据并实现各部门和机构之间的数据共享。这可以更好地协调服务并改善公民体验。

一家制造公司使用数据网格创建跨多个工厂和供应链合作伙伴的生产数据的统一视图,使组织能够更好地了解生产流程并优化运营。

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