Tag på fisketur i søen

13/7 2021
Den enorme mængde af data, der genereres i forsyningssektoren i dag, kræver en væsentlig ændring i den måde, dataene gemmes og behandles på.

Hvad er Data Lake?

Den enorme mængde af data, der genereres i forsyningssektoren i dag, kræver en væsentlig ændring i den måde, dataene gemmes og behandles på.

Fra den beskedne database til data warehouses, er dataopbevaring vokset både i størrelse og kompleksitet. Hvis I skal holde trit med organisationens behov for dataanalyse, som er påkrævet for at forblive konkurrencedygtig er det nødvendig at se på nye løsninger. Det, der først var en strøm af data, er blevet til en flod, efterhånden som organisationen indsamler enorme mængder data fra alle tænkelige kilder i alle tænkelige virksomhedsfunktioner. I forsyningssektoren er denne mænge af data helt enorm, og giver derfor en kompleks udfordring.

Der er udviklet en ny opbevaringsløsning til at håndtere denne dataflod og virksomhedernes behov for at opbevare, sortere og analysere data: Data Lake.

Hvorfor Data Lake?

Har du ligesom mange andre virksomheder også udfordringer med at skabe overblik i dine data, og har du et ønske om at samle alt dit data ét sted for herefter hurtigt at kunne sammenholde det?

Data Lakes samler alle de data, en virksomhed har adgang til, uanset om det er struktureret, delvist struktureret eller ustruktureret, og de opbevares i rå form for yderligere udforskning og forespørgsler. Alle datakilder i din virksomhed er bifloder til din Data Lake, der samler alle dine data uanset deres form, funktion, størrelse eller hastighed. Denne funktion er særlig nyttig ved indsamling af hændelsessporing eller IoT-data. Imidlertid går brugen af Data Lakes langt ud over disse scenarier.

Tag på fisketur i søen

Når først dataene er samlet i søen, kan organisationer sende forespørgsler og analysere dataene, og dermed anvende den som en datakilde til deres data warehouse.

For eksempel inkluderer Azure Data Lake alle de muligheder, der er nødvendige for at gøre det let for udviklere, dataloggere og analytikere at gemme data af enhver størrelse, form og hastighed – og udføre alle former for behandlinger på tværs af platforme og sprog. Ved at fjerne kompleksiteterne ved at indsamle og lagre alle dine data, og samtidig gøre det hurtigere at komme i gang med batchbehandling, streaming og interaktiv analyse, samarbejder Azure Data Lake med eksisterende IT-investeringer til identifikation, håndtering og sikkerhed for at levere forenklet håndtering og styring af data.

Opbevaring er imidlertid kun én komponent af en Data Lake – den anden er evnen til at analysere strukturerede, ustrukturerede, relationelle og ikke-relationelle data for at identificere muligheder eller fokusområder.

  • Data Lakes er særligt værdifulde i analytiske scenarier, hvor du ikke ved, hvad du ikke ved – med ufiltreret adgang til rå, præ-transformerede data, kan maskinlæringsalgoritmer, dataloggere eller analytikere behandle flere petabytes data for forskelligartede kategorier, såsom forespørgsler, ETL, analyser, maskinlæring, maskinoversættelse, billedbehandling og stemningsanalyse. Brug af Azures indbyggede U-SQL-bibliotek gør det muligt for virksomheder at skrive kode én gang og automatisk få det paralleliseret til den skala, du skal bruge, uanset om det er i .NET-sprog, R eller Python.
  • Når det kommer til analyse af Big Data, er open source-frameworket Hadoop stadig én af de mest populære muligheder. Med Microsoft HDInsight-platformen kan open source-frameworks som Hadoop, Spark, Hive, LLAP, Kafka, Storm, HBase, Microsoft ML Server og flere bruges på dine Data Lakes via foruddefinerede klynger, der er optimeret til forskellige big data-scenarier.

Vil du fremtidssikre dine data?

Data Lakes repræsenterer en helt ny grænse for forsyningssektoren. Der tilbydes utrolige muligheder, indsigter og optimeringer ved at analysere al den viden, der er tilgængelig i en rå og ufiltreret tilstand.

Systemate kan hjælpe dig med at få opbygget og struktureret din Data Lake, så din organisation kan starte fisketuren bedst muligt.