Zarządzanie danymi jest kluczowym elementem w firmach, które chcą podejmować decyzje oparte na faktach. Istnieje wiele podejść do zarządzania danymi, a każde z nich ma swoje unikalne zalety i wady. Która koncepcja najlepiej sprawdzi się w Twojej firmie? Sprawdź porównanie najpopularniejszych z nich.
Klasyczna hurtownia danych
Hurtownia danych to zaawansowany system przeznaczony do gromadzenia, przechowywania i zarządzania dużymi zbiorami danych historycznych, które są wykorzystywane przede wszystkim do analizy trendów, raportowania oraz podejmowania strategicznych decyzji biznesowych. Jej głównym celem jest konsolidacja informacji pochodzących z różnych źródeł – zarówno wewnętrznych (np. systemy ERP, CRM, e-commerce) jak i zewnętrznych (np. dane rynkowe, informacje o konkurencji), co pozwala na uzyskanie spójnego, całościowego obrazu działalności firmy.
W przeciwieństwie do tradycyjnych baz danych, które są zoptymalizowane do obsługi bieżących operacji (np. rejestrowania transakcji), hurtownia danych koncentruje się na optymalizacji zapytań analitycznych oraz szybkiej i efektywnej analizie dużych zbiorów danych. Informacje są starannie uporządkowane i ustrukturyzowane, co ułatwia ich analizę i integrację z narzędziami BI (Business Intelligence).
Dane w hurtowni są przetwarzane za pomocą jednego z dwóch podejść: ETL (Extract, Transform, Load), gdzie dane są najpierw oczyszczane i transformowane przed załadowaniem do hurtowni, lub ELT (Extract, Load, Transform), w którym dane są najpierw gromadzone, a następnie przekształcane już wewnątrz systemu hurtowni. Oba te procesy zapewniają, że dane są spójne, ustandaryzowane i gotowe do analizy, co umożliwia efektywne raportowanie i podejmowanie decyzji opartych na wiarygodnych informacjach.
Hurtownia danych jest najlepsza dla średnich i dużych firm, które skupiają się na analizie danych strukturalnych i potrzebują wydajnych zapytań analitycznych. Hurtownie danych idealnie sprawdzą się w organizacjach, które muszą centralizować dane z różnych działów (np. sprzedaż, finanse) i tworzyć raporty oraz analizy wspierające decyzje strategiczne. Są to rozwiązania, które sprawdzą się w firmach stawiających na jakość danych i integrację z narzędziami BI.
Dowiedz się więcej: Baza danych czy hurtownia danych? Co wybrać?
Data Lake
Wyobraź sobie, że prowadzisz ogromną bibliotekę, w której ludzie mogą przechowywać wszelkiego rodzaju informacje – książki, notatki, zdjęcia, nagrania audio czy filmy. Nie musisz od razu ich porządkować ani analizować – po prostu gromadzisz je w jednym miejscu. Tak właśnie działa Data Lake.
Data Lake przechowuje ogromne ilości danych w ich surowej formie (strukturalne, pół-strukturalne i niestrukturalne), umożliwiając elastyczność w analizie. Dane mogą być przetwarzane za pomocą narzędzi analitycznych, ML i AI.
To wielkie cyfrowe repozytorium, gdzie firmy mogą przechowywać surowe dane w różnych formatach – zarówno uporządkowane (np. tabele z danymi klientów), jak i nieuporządkowane (np. nagrania rozmów z klientami czy pliki PDF). W przeciwieństwie do hurtowni danych, gdzie wszystko jest przefiltrowane i ułożone w czytelny sposób, w Data Lake dane są przechowywane „takie, jakie są” i mogą być wykorzystane później, kiedy ktoś będzie ich potrzebował.
Dzięki temu rozwiązaniu firmy mogą przechowywać ogromne ilości danych bez potrzeby ich natychmiastowego przetwarzania. Jest to szczególnie przydatne w analizach opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, gdzie surowe dane mogą być później analizowane w różny sposób, zależnie od potrzeb. Jednak jeśli dane nie są dobrze zarządzane, jezioro danych może stać się Data Swamp – czyli chaotycznym zbiorem informacji, z którego trudno coś wyciągnąć.
Data Lake najlepiej sprawdzi się w firmach, które pracują z dużymi ilościami danych w różnych formatach, zarówno strukturalnych, pół-strukturalnych, jak i niestrukturalnych. To rozwiązanie doskonale nadaje się do organizacji, które prowadzą zaawansowaną analizę danych, machine learning (ML), sztuczną inteligencję (AI) oraz przechowywanie danych w ich surowej formie. Firmy, które potrzebują elastyczności w przechowywaniu danych, np. w branży e-commerce, finansach czy badaniach naukowych, mogą zyskać na niskich kosztach przechowywania i możliwości przetwarzania różnych typów danych.
Dowiedz się więcej o tym, jak podchodzimy do składowania danych: Składowanie danych i hurtownie
Data Lakehouse — połączenie data lake i hurtowni danych
Wyobraź sobie, że masz hurtownię danych (czyli elegancką bibliotekę z uporządkowanymi książkami) oraz Data Lake (czyli wielkie, nieuporządkowane archiwum, gdzie trzymasz wszystko – książki, notatki, nagrania, zdjęcia). Data Lakehouse łączy to, co najlepsze w obu tych podejściach – daje elastyczność i skalowalność Data Lake, ale jednocześnie wprowadza pewien porządek i strukturę, podobnie jak hurtownia danych.
Innymi słowy, Data Lakehouse to nowoczesne podejście do zarządzania danymi, które pozwala przechowywać zarówno surowe dane, jak w Data Lake, jak i przetworzone, gotowe do analizy – jak w hurtowni danych. Dzięki temu użytkownicy mogą korzystać zarówno z elastycznych analiz na dużych zbiorach danych (np. dla AI i ML), jak i wydajnych zapytań do uporządkowanych danych biznesowych.
Data Lakehouse to dobre rozwiązanie dla firm, które potrzebują połączenia zalet hurtowni danych i Data Lake. Sprawdzi się w organizacjach, które chcą mieć elastyczność przechowywania surowych danych, ale jednocześnie potrzebują wysokiej wydajności i łatwego dostępu do danych w formie strukturalnej. Firmy w branży finansowej, zdrowotnej czy technologicznej, które wymagają wydajnych analiz i wszechstronności w pracy z danymi, mogą skorzystać z tego rozwiązania.
Porozmawiajmy na temat możliwości podczas bezpłatnej konsultacji
Co to jest Data Mesh?
Wyobraź sobie, że w dużej firmie każda ekipa (np. dział sprzedaży, marketingu, HR) zbiera i zarządza swoimi danymi. W tradycyjnym podejściu wszystkie te dane trafiają do jednego, centralnego magazynu – np. hurtowni danych lub Data Lake. Problem? Centralny zespół IT musi dbać o całą strukturę, co często prowadzi do wąskich gardeł – zespoły muszą czekać na dostęp do swoich danych, a zmiany w strukturze są czasochłonne.
Data Mesh działa inaczej. Zamiast gromadzić wszystkie dane w jednym miejscu, pozwala każdemu zespołowi zarządzać swoimi danymi niezależnie, ale w sposób spójny i skoordynowany. Jest to zdecentralizowany model zarządzania danymi, w którym każda jednostka biznesowa jest odpowiedzialna za własne dane i traktuje je jak „produkt” dostępny dla innych zespołów w firmie.
Innymi słowy, Data Mesh to strategia organizacyjna, a nie konkretna technologia – skupia się na własności danych, ich dostępności i spójności, zamiast na tym, gdzie są przechowywane.
Data Mesh najlepiej sprawdzi się w dużych organizacjach lub przedsiębiorstwach z rozproszoną strukturą, które potrzebują decentralizacji danych. Firmy, które działają w złożonych środowiskach, gdzie różne zespoły zarządzają swoimi danymi (np. w branży technologicznej, produkcji czy sprzedaży), powinny rozważyć Data Mesh. To podejście umożliwia większą elastyczność, szybki dostęp do danych i unikanie wąskich gardeł w centralnym zarządzaniu IT. Jest to rozwiązanie, które najlepiej sprawdzi się w organizacjach, które mają zaawansowaną kulturę zarządzania danymi.
- Hurtownia danych – idealna dla organizacji, które potrzebują wydajnych analiz biznesowych, ale nie planują pracy z dużymi ilościami niestrukturalnych danych.
- Data Lake – najlepsze dla organizacji pracujących z Big Data, AI i ML, ale wymaga zaawansowanego zarządzania danymi, by uniknąć chaosu.
- Data Lakehouse – kompromis między dwoma poprzednimi – elastyczne i zoptymalizowane pod kątem analityki.
- Data Mesh – odpowiednie dla dużych organizacji, które chcą decentralizacji danych i uniknięcia wąskich gardeł IT. Wymaga jednak zmiany sposobu myślenia o zarządzaniu danymi.
Oprócz tego, często mówimy też o dwóch innych rodzajach “data”.
- Data Vault to sposób przechowywania i organizowania danych tak, aby można było łatwo śledzić ich historię i dostosowywać się do zmian w firmie. Dzieli dane na trzy części: główne obiekty (np. klienci, produkty), relacje między nimi i dodatkowe informacje. Dzięki temu dobrze sprawdza się tam, gdzie ważna jest historia danych, ale przez swoją złożoność może spowalniać działanie systemu.
- Data Fabric to podejście, które pomaga firmom łatwo zarządzać danymi, nawet jeśli są rozproszone w różnych systemach. Wykorzystuje sztuczną inteligencję i automatyzację, aby dane były dostępne tam, gdzie są potrzebne, bez konieczności ich ręcznego łączenia. Ułatwia to pracę z danymi, ale wdrożenie takiego systemu może być kosztowne i skomplikowane.
Nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania – kluczem jest dobranie strategii, która najlepiej odpowiada na potrzeby Twojego biznesu. Warto też pamiętać, że technologie i podejścia do zarządzania danymi ewoluują, dlatego najlepsze efekty przynosi elastyczność i dostosowanie systemu do zmieniających się warunków rynkowych.
Nie wiesz co będzie najlepsze dla Twojego biznesu? Chcesz poznać więcej szczegółów? Porozmawiajmy!
