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数据湖、数据仓库是什么?企业如何解决数据孤岛问题,进行数据分析?

2022-07-12 16:15:24
从前几年流行的数据仓库,到如今的数据湖,关于数据存储平台,这些年的新名词一直层出不穷,以至于有不少人认为数据湖就是坑人的“新概念“。
但其实数据湖概念的提出,就是为了解决数据仓库、数据集市建设后隐藏的风险。
数据湖最早是2011年由Pentaho的首席技术官James Dixon提出的一个概念,他认为数据集市、数据仓库由于其有序性的特点,势必会带来数据孤岛效应,而数据湖可以由于其开放性的特点可以解决数据孤岛问题。
至于数据湖为什么要叫“湖“,而不是数据河、数据池、数据海?这是因为对于企业数据存储的需求来说,数据需要有一定的边界,需要考虑到企业数据安全的问题,但同时还可以流通和交换,所以数据要能“存”,数据要够“存”,数据要有边界地“存”。企业级的数据是需要长期积淀的,因此是“数据湖”。
那么,数据湖究竟是如何帮助企业解决数据孤岛问题的?我们一起来看下相关的科普。
数据湖是如何解决数据孤岛难题的?
与面向特定事务处理,从多个数据源抽取有价值的数据的数据仓库不同,数据湖可以简单理解为一个集中存储数据的数据库,不论是结构化数据or非结构化数据,海量数据or少量数据,都能够支持存储和计算,就像在湖中有多个支流进入一样,结构化数据、非结构化数据、日志数据、实时数据,都流入了同一种数据存储结构之中,并进行不同类型的分析处理,以指导做出更好的决策。
有了数据湖,企业就可以无需再费心研究应该如何围绕业务“设计“数据仓库,所有在生产过程中产生的数据,都可以被认为是大数据,在数据湖中自由流转,随时根据灵活的数据分析需求以供抽取、使用。
因此,数据湖的核心能力必须包括以下内容:
数据集成能力:支持结构化,半结构化和非结构化类型的数据,提供统一多元的接入方式,并自动生成元数据信息;
数据存储能力:支持异构和多样的存储,供经济高效的存储并允许快速访问数据浏览;
数据治理能力:通过数据的血缘关系,建立完整的上下游脉络关系,支持问题数据的追踪治理;
数据质量管理:针对已经接入的数据,提供字段校验、完整性分析、产出监控等功能,确保数据的质量是可用的。
数据湖
这就需要企业的数据团队在建构数据湖时,必须有一个能够保证数据高效实时同步、集成的有力工具。那么在Tempo DF数据工厂当中,我们都使用了哪些技术,来帮助企业更快捷便利的建构数据湖呢?

Tempo DF数据工厂,让数据湖建构更轻松
海量数据集成
Tempo DF支持离线数据处理与实时数据同步两大场景,针对企业在实际业务流程中海量数据迁移的实际需求,提供稳定高效的快速数据迁移方式,既支持全量数据迁移,也支持增量数据同步,轻松做到10多个系统,7000多张表,500G数据3小时高效完成,帮助企业用户更好地管理各类数据信息。
数据集成
实时数据加工
TempoDF对主流的数据协议提供接入能p力包括MQTT、OPC-UA、OPC-DA、CoAP、Modbus、TCP、kafka等协议。同时可将接入的数据使用平台集成的丰富算子快速构建聚合、降采、数据清洗、规则计算等流程,支撑实时数仓建设、设备故障预警、风险控制等各类“实时数据开发”、“实时+离线数据开发”场景建设。
结合Tempo BI ,支撑可视化大屏的实时监控,及时反馈数据异常,为用户决策提供重要依据。
实时数据加工
离线数据处理
Tempo DF中内嵌有独家高性能计算引擎,可轻松实现130多个关键指标的快速计算,做到500G数据3小时高效完成处理。
离线数据处理
一体化监控运维
要想提高数据同步效率,除了提高数据迁移的速度,我们还可以通过简化合并相关工作任务来加快项目完成时间。
Tempo DF中的作业编排能力和调度、运维功能,能够将所有的迁移任务便捷集中进行,粒度可细致到每个结构化/非结构化数据的迁移全部按照实际需求设置。
一体化监控运维
同时支持应用流程发布和管理,方便管理员根据实际情况最大限度提升流程执行效率。当某个同步任务出现问题,仅终止相关业务数据流程,其他迁移任务正常运行。问题修正后可重新补数。让数据迁移更贴合实际业务。
数据是企业当下发展的宝贵资产,而数据湖就像是帮助企业数字化运转兜底的“金矿”,生产中产生的一切数据,不管当下有用没有/或者暂时没想好怎么用,先保存着、沉淀着,将来想用的时候,随时可取。有了数据湖,企业就可以更加快速地适应业务变化,降低数据仓库架构变动带来的迁移成本;也让数据的访问与使用更加灵活,帮助快速发展的业务节省宝贵的时间成本。
TempoDF数据工厂,能够帮助企业快速高效地构建数据湖。更多详情欢迎拨打咨询热线:400-608-2558

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