Представьте себе просторную кухню с большой кладовой на одной стене. Внутри кладовой есть аккуратно организованные полки, заполненные различными типами ингредиентов: банки со специями, коробки с хлопьями, пакеты с мукой и сахаром, банки с фасолью и многое другое. На каждой полке указан тип содержащегося в ней ингредиента, а на каждом контейнере указано название ингредиента и срок его годности.

Вы входите в кладовую, просматриваете полки и быстро находите нужные ингредиенты: корицу, экстракт ванили и коричневый сахар. Вы вынимаете контейнеры, отмеряете нужное количество и возвращаете их на свои места. Вы можете выполнить рецепт быстро и эффективно, потому что все организовано и четко обозначено.

Точно так же аналитик данных или бизнес-пользователь могут зайти в хранилище данных и легко найти данные, необходимые для анализа или составления отчетов. Данные организованы структурированным образом, с четкими метками и категориями, и существуют процессы, обеспечивающие их качество, согласованность и точность. Хранилище данных оптимизировано для запросов и отчетов, так же как кладовая оптимизирована для поиска и использования ингредиентов в рецепте.

В обоих случаях организация и структура системы упрощают поиск и использование необходимых ресурсов. И точно так же, как хорошо укомплектованная кладовая может помочь шеф-повару приготовить вкусные блюда, хорошо организованное хранилище данных может помочь бизнес-пользователю принимать обоснованные решения и достигать своих целей.

Озеро данных:

Когда вы входите на шумный рынок, запах специй и свежих продуктов наполняет ваши ноздри. Вы видите продавцов всех видов с рядами прилавков, продающих все виды ингредиентов — от экзотических специй до свежих продуктов. В воздухе смешиваются запахи разных кухонь, а болтовня продавцов и покупателей создает оживленную атмосферу. Вы идете по рынку, осматривая прилавки, изучая товары каждого продавца, чтобы найти идеальные ингредиенты для своего рецепта.

Точно так же аналитик данных или ученый может войти в большое озеро данных, где он может найти самые разные источники данных. Данные хранятся в необработанном формате и не организованы каким-либо особым образом. Им может потребоваться выполнить поиск в озере данных, чтобы найти конкретные наборы данных, необходимые для их анализа. Данные могут поступать из различных источников, таких как файлы журналов, данные социальных сетей или данные датчиков. Данные могут быть беспорядочными и трудными для работы, но у аналитика есть возможность экспериментировать с новыми и интересными источниками данных. Подобно шеф-повару, который ищет идеальные ингредиенты для своего блюда, аналитик данных ищет идеальные наборы данных для своего анализа.

Дом у озера данных:

Завершив покупки на рынке, вы возвращаетесь на свою хорошо оборудованную кухню — уютную, с яркими столешницами и множеством шкафов и полок. В шкафах вы видите аккуратно расставленные банки со специями, мешки с мукой и сахаром и емкости с растительным маслом. В холодильнике и морозильной камере вы замечаете множество свежих продуктов, мяса и молочных продуктов. Эта кухня похожа на дом с озером данных, где все компоненты данных хранятся упорядоченным образом.

Но вы также видите большой остров посреди кухни с разделочной доской и некоторыми интересными на вид ингредиентами, которые вы не узнаете. Может быть, это необычный овощ, которого вы никогда раньше не видели, или новая смесь специй, которая привлекла ваше внимание на рынке. Этот остров похож на часть архитектуры озера данных, где вы можете экспериментировать с новыми и неструктурированными данными, которые могут не вписываться в существующие категории.

У поваров на этой кухне есть лучшее из обоих миров: они могут получить доступ к структурированным ингредиентам, которые им нужны для их рецептов, но они также могут попробовать новые вкусы и сочетания.

Точно так же с помощью хранилища данных вы можете хранить свои данные в структурированном формате для удобства запросов и отчетов, но вы также можете включать необработанные данные в часть архитектуры озера данных для исследования и экспериментов. Этот гибридный подход позволяет вам быть эффективным и инновационным в том, как вы используете свои данные.

Сетка данных:

Солнечный день, и вы на вечеринке в парке. Вы видите группу людей, сидящих вокруг большого стола для пикника, каждый из которых держит блюдо, которое они принесли, чтобы разделить. У одного человека есть поднос со свежими фруктами, у другого есть тарелка с дымящейся горячей пастой, а у третьего есть миска с разноцветным салатом. Каждое блюдо уникально и отражает личность и вкусы человека, который его принес.

Когда люди начинают передавать посуду, вы замечаете, что все они идеально дополняют друг друга. Сладкие и острые фрукты хорошо сочетаются с пикантной пастой, а хрустящие салаты создают освежающий контраст с горячими блюдами. Вы можете сказать, что все вложили много внимания и заботы в свое блюдо, и что они рады поделиться им с другими.

Эта сцена похожа на сетку данных, где каждая команда или домен в организации имеет свой собственный уникальный набор продуктов и услуг данных, которыми они делятся с другими для создания более крупной и разнообразной экосистемы данных. Точно так же, как блюда на обеденной вечеринке дополняют друг друга, продукты и услуги данных в сетке данных могут работать вместе, чтобы создавать новые идеи и ценность для организации.

Однако так же, как вечеринка за обедом требует координации и управления, чтобы гарантировать, что все приносят достаточно еды и что нет повторяющихся блюд, сетка данных также требует большой координации и управления, чтобы гарантировать, что данные непротиворечивы и точны во всей организации. . Это децентрализованный подход к архитектуре данных, который требует высокого уровня сотрудничества и коммуникации, но может привести к большей гибкости, инновациям и оперативности.

Выбор правильной модели архитектуры данных имеет решающее значение для успеха любой организации. Понимание сильных и слабых сторон каждой модели является ключом к принятию обоснованных решений. Не забывайте о масштабируемости, доступности и безопасности. Обладая этой информацией, вы можете внедрить эффективную архитектуру данных, которая способствует росту и успеху.

Хотите узнать больше?

НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, чтобы узнать больше советов, рекомендаций и лучших практик!