دریاچه داده Data Lake چیست؟ – ساده و کامل

دریاچه داده «Data Lake» یک مفهوم در حوزه مدیریت داده «Data Management» است که به یک سیستم ذخیره‌سازی مرکب اشاره دارد که اطلاعات را در فرمت‌های مختلف و بدون ساختار (مانند متن، عکس، ویدیو، فایل‌های صوتی و غیره) را در خود جای داده و امکان دسترسی به آن‌ها را فراهم می‌کند. استفاده از یک دریاچه‌ داده به تیم‌های تحلیل داده اجازه می‌دهد تا از انواع مختلفی از داده‌ها، از جمله داده‌های ساختار یافته «Structured Data» و بدون ساختار، برای انجام تحلیل‌های پیچیده و استخراج اطلاعات ارزشمند بهره بگیرند.

مقدمه

مفهوم دریاچه مربوط به حجم زیادی از آب است که از منابع مختلف مثل رودخانه‌ها، چشمه‌ها و باران در یک‌جا جمع می‌شوند. در دریاچه های داده نیز اتفاق مشابهی می‌افتد. دریاچه داده یک سیستم ذخیره‌سازی داده در مقیاس بزرگ است که برای نگهداری حجم وسیعی از داده‌های خام، معمولاً در قالب اصلی و بدون ساختار طراحی شده است. دریاچه داده مانند یک محفظه ذخیره‌سازی عظیم برای انواع داده‌ها، از فایل‌های متنی و تصاویر گرفته تا ویدئو و صدا است.

برخلاف پایگاه‌های داده سنتی، که اغلب برای سهولت دسترسی به انواع خاصی از داده‌ها ساختار یافته و سازمان‌دهی شده‌اند، دریاچه‌های داده برای ذخیره انواع داده‌ها در یک مکان، بدون ساختار از پیش تعریف شده طراحی شده‌اند. دریاچه های داده  به سازمان‌ها اجازه می دهد تا به راحتی طیف گسترده ای از منابع داده را ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند، از جمله داده‌هایی که ممکن است بیش از حد بزرگ یا پیچیده باشند که در یک پایگاه داده سنتی قرار نگیرند.

مزیت دریاچه داده چیست؟

مزیت اصلی دریاچه های داده این است که می‌تواند یک منبع واحد از حقایق را برای همه داده‌های یک سازمان فراهم کند و انجام تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و وظایف یادگیری ماشین را آسان‌تر کند. همچنین می‌تواند به سازمان‌ها در مدیریت بهتر داده‌هایشان کمک کند، زیرا همه داده‌ها در یک مکان ذخیره می‌شوند و به راحتی قابل دسترسی و مدیریت هستند.

پاورپوینت انواع پایگاه داده

کلیک کنید

یک دریاچه داده چگونه عمل می کند؟

در اینجا یک نمای کلی ساده از نحوه عملکرد دریاچه داده آورده شده است:

• جمع آوری داده ها: داده‌ها از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، حسگرها، رسانه‌های اجتماعی و سایر پلتفرم‌های دیجیتال جمع آوری می‌شوند.
• بلعیدن داده ها: داده‌های جمع آوری شده اغلب با استفاده از نرم افزارها یا ابزارهای تخصصی وارد دریاچه های داده می‌شود.
• ذخیره سازی داده‌ها: داده‌ها در قالب اصلی و خام خود، اغلب در یک سیستم فایل توزیع شده یا سیستم ذخیره سازی اشیا ذخیره می‌شوند.
• پردازش داده‌ها: متخصصین داده، تحلیلگران یا سایر کاربران می‌توانند به داده‌های موجود در دریاچه داده دسترسی داشته باشند و انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل مانند داده‌کاوی، یادگیری ماشینی یا تجزیه و تحلیل آماری را انجام دهند.
• تجسم داده‌ها: نتایج تجزیه و تحلیل را می‌توان با استفاده از ابزارها یا داشبوردهای مختلف تجسم کرد تا به سازمان ها در تصمیم گیری‌های داده محور کمک کند.

شایان ذکر است که راه‌اندازی و مدیریت یک دریاچه داده‌ها می‌تواند پیچیده باشد و ممکن است به مهارت‌ها و تخصص‌های تخصصی مانند مهندسی داده یا معماری داده نیاز داشته باشد.

شباهت دریاچه داده و انبار داده

دریاچه‌های داده و انبارهای داده هر دو برای ذخیره و مدیریت مقادیر زیادی داده طراحی شده‌اند، اما معماری، اهداف و قابلیت‌های متفاوتی دارند. در اینجا برخی از شباهت‌های این دو وجود دارد:

• ذخیره سازی داده‌ها: هم دریاچه‌های داده و هم انبارهای داده برای ذخیره مقادیر زیادی داده طراحی شده‌اند.
• مدیریت داده‌ها: هر دو سیستم ابزارها و قابلیت‌هایی را برای مدیریت داده‌ها، مانند انتقال داده، ذخیره سازی، دسترسی و امنیت ارائه می‌دهند.
• تجزیه و تحلیل: هم دریاچه‌های داده و هم انبارهای داده می‌توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده شوند، اگرچه ممکن است از ابزارها و تکنیک‌های متفاوتی استفاده کنند.
• مقیاس پذیری: هر دو سیستم را می‌توان برای تطبیق مقادیر فزآینده‌ای از داده‌ها و بارهای کاری مقیاس بندی کرد.
• هزینه: هر دو دریاچه داده و انبار داده بسته به معماری خاص، ابزارها و زیرساخت مورد استفاده برای راه اندازی و نگهداری می‌توانند گران باشند.

با وجود این شباهت‌ها، دریاچه‌های داده و انبارهای داده برای اهداف متفاوتی طراحی شده‌اند و معماری‌های متفاوتی دارند، بنابراین مهم است که قبل از انتخاب یکی از پروژه‌ها، نیازها و الزامات خاص یک پروژه را به دقت ارزیابی کنید. در ادامه به این تفاوت می‌پردازیم.

کنترل هم روندی Conflict Serializability در پایگاه داده با متلب

کلیک کنید

تفاوت دریاچه داده و انبار داده

دریاچه های داده و انبارهای داده هر دو ابزاری هستند که برای ذخیره و مدیریت حجم زیادی از داده ها استفاده می شوند، اما تفاوت های کلیدی بین آنها وجود دارد. در اینجا چند مورد از اصلی ترین آنها وجود دارد:

• ذخیره‌سازی داده‌ها: دریاچه داده‌ها، داده‌ها را در قالب خام و بدون ساختار ذخیره می‌کند، حالی‌که یک انبار داده، داده‌هایی را ذخیره می‌کند که برای دسترسی و تجزیه و تحلیل آسان ساختار و سازماندهی شده‌اند.
• نوع داده: دریاچه داده می‌تواند هرنوع داده‌ای از جمله داده‌های ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار را ذخیره کند، در‌حالی‌که یک انبار داده معمولاً داده‌های ساخت یافته را ذخیره می‌کند.
• مقیاس پذیری: یک دریاچه داده بسیار مقیاس پذیر است و می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را مدیریت کند، در‌حالی‌که یک انبار داده ممکن است مقیاس‌پذیری کمتری داشته باشد و برای مجموعه داده‌های کوچک‌تر مناسب‌تر باشد.
• کاربردها: دریاچه داده اغلب برای تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌شود، در حالی که یک انبار داده معمولاً برای گزارش، پرس‌و‌جو و وظایف سنتی هوش تجاری استفاده می‌شود.
• دسترسی کاربر: دریاچه داده دسترسی گسترده‌ای به داده‌ها را برای کاربران مختلف فراهم می‌کند، در‌حالی‌که یک انبار داده معمولاً دسترسی کنترل شده‌تری دارد و نقش‌ها و مجوزهای خاصی برای کاربران تعریف شده است.

پاورپوینت دریاچه داده Data Lake — بررسی و معرفی

کلیک کنید

نتیجه گیری

دریاچه‌ داده «Data Lake» به معنای محیطی است که در آن داده‌ها به صورت غیر ساختارمند و بدون نیاز به پیش‌پردازش قبلی وارد می‌شوند. در این مفهوم، داده‌ها در حالت خام و بدون تبدیل یا سازمان‌دهی قبلی دریافت می‌شوند، به عنوان مثال، از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، فایل‌ها، دستگاه‌های حسگر و سرویس‌های وب جمع‌آوری می‌شوند.

دریاچه داده به کاربران اجازه می‌دهد تا به راحتی و در زمان لازم، بر روی داده‌ها عملیات مانند استخراج، تحلیل، مدل‌سازی و استفاده‌های دیگر را انجام دهند. داده‌ها در دریاچه داده به صورت یکپارچه ذخیره می‌شوند و این امکان را به کاربران می‌دهد تا الگوها، روابط و ارتباطات مختلفی را بین داده‌ها شناسایی و بهره‌برداری کنند. با استفاده از دریاچه داده، کاربران می‌توانند به راحتی و به شکل محاسباتی بزرگ، داده‌ها را مدیریت و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری و تحلیلی خود را ارتقا دهند.