Хранилище неструктурированных данных

Использовать бизнес-аналитику для развития вашей компании или улучшения продукта или услуги легко, когда у вас есть доступ к структурированным данным. Эти данные уже помечены, классифицированы и существенно оптимизированы для анализа.

Для сравнения, неструктурированные данные остаются сложными для анализа. Отчасти это связано с огромным разнообразием типов файлов и несортированным содержимым, которое они содержат.
Чтобы обеспечить вам преимущество на быстро меняющихся рынках и в отраслях промышленности, правильное решение для хранения данных не только сохранит ваши неструктурированные данные, но и автоматически просеет и проанализирует их для получения полезной информации.

С появлением искусственного интеллекта и машинного обучения все больше решений и платформ для хранения данных получают такую возможность. Как только сокровищница неструктурированных данных будет разблокирована, появится безграничный потенциал для оптимизации бизнес-процессов, а также целенаправленного улучшения продуктов и услуг.

Неструктурированные данные демонстрируют экспоненциальный рост с появлением технологических решений, электронной коммерции, перехода предприятий в облако и социальных сетей. Этот массовый рост также означает, что с хранилищем данных нужно обращаться должным образом. То, что оно неструктурированное, не означает, что оно непрактично. Фактически, при наличии правильных инструментов такие данные являются кладезем полезной информации.

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные - это, по сути, все данные, которые не подпадают под компетенцию реляционных баз данных (RDBMS). Неструктурированные данные не структурируются с помощью предопределенной схемы данных или моделей. Однако оно имеет внутреннюю структуру - оно может быть текстовым или нетекстовым, созданным человеком или машиной и может храниться в нереляционных базах данных, таких как NoSQL. Примерами неструктурированных данных являются текстовые файлы, электронная почта, мобильные данные, социальные сети, спутниковые снимки, данные датчиков или наблюдения, коммуникации, такие как чаты и т.д.

Характеристики неструктурированных данных:

• Данные не соответствуют модели данных и не имеют никакой структуры.
• Данные не могут храниться в виде строк и столбцов, как в базах данных
• Данные не соответствуют никакой семантике или правилам
• В данных отсутствует какой-либо определенный формат или последовательность
• Данные не имеют легко идентифицируемой структуры
• Из-за отсутствия идентифицируемой структуры они не могут быть легко использованы компьютерными программами

Преимущества неструктурированных данных:

• Он поддерживает данные, которым не хватает надлежащего формата или последовательности
• Данные не ограничены фиксированной схемой
• Очень гибкий из-за отсутствия схемы.
• Данные переносимы
• Это очень масштабируемо
• Он может легко справиться с разнородностью источников.
• Для такого типа данных используются различные приложения бизнес-аналитики.

Недостатки неструктурированных данных:

• Неструктурированные данные сложно хранить и управлять ими из-за отсутствия схемы и структуры
• Индексирование данных затруднено и подвержено ошибкам из-за неясной структуры и отсутствия предопределенных атрибутов. Из-за чего результаты поиска не очень точны.
• Обеспечение безопасности данных - сложная задача.

Хранилище данных

Хранилище данных - это хранилище, созданное для целей аналитики и отчетности. Обычно это работает в структурированном хранилище (схема при записи), в отличие от хранилищ данных. Хранилища данных в основном хранят прошлые и текущие структурированные или полуструктурированные данные, которые являются внутренними для организации и доступны в стандартном формате. Неструктурированные данные (например, из Интернета) должны быть обработаны и отформатированы с помощью этапа ETL перед отправкой в хранилище данных. Это делает данные согласованными и высококачественными - и, следовательно, готовыми к анализу. Можно сказать, что хранилище данных - это аналитическая база данных, используемая для бизнес-аналитики. Формат, основанный на схеме, упрощает анализ данных.

Хранилища данных могут быть локальными и облачными. Облачные хранилища данных снижают стоимость, процесс развертывания и потребности в инфраструктуре, а также могут автоматически масштабироваться в зависимости от потребностей приложений. Витрина данных - это подмножество хранилища данных, в котором хранятся операционные данные определенной ниши или направления бизнеса.

Проблемы, возникающие при хранении неструктурированных данных:

• Для хранения неструктурированных данных требуется много места в памяти.
• Сложно хранить видео, изображения, аудио и т.д.
• Из-за неясной структуры такие операции, как обновление, удаление и поиск, очень сложны.
• Стоимость хранения высока по сравнению с структурированными данными
• Индексирование неструктурированных данных затруднено

Возможное решение для хранения неструктурированных данных:

• Неструктурированные данные могут быть преобразованы в легко управляемые форматы
• Использование Content addressable storage system (CAS) для хранения неструктурированных данных. Он хранит данные на основе их метаданных, и каждому объекту, хранящемуся в нем, присваивается уникальное имя.Объект извлекается на основе содержимого, а не его местоположения.
• Неструктурированные данные могут храниться в формате XML.
• Неструктурированные данные могут храниться в СУБД, которая поддерживает большие двоичные объекты

Требования к хранению неструктурированных данных

Компаниям следует разработать стратегию хранения неструктурированных данных на этапе планирования проекта больших данных. Инфраструктура хранения должна быть гибкой, экономичной, масштабируемой и удовлетворять широкому спектру вариантов использования. Рассмотрим следующие требования к хранилищу неструктурированных данных:

Гибкость. Модель данных должна быть гибкой для размещения новых полей и типов данных с минимальным воздействием на существующую схему или данные, что не требует простоев.

Назначение. Если ваша рабочая нагрузка в основном связана с аналитикой, вам нужна надежная система хранения, поддерживающая низкую задержку и более быстрое обновление данных. Облачное хранилище было бы хорошим вариантом для этой цели в отличие от локальной системы.

Легкий доступ к архивированным данным. Архивирование данных предотвращает потерю данных и снижает стоимость основного хранилища. Старые, но все еще необходимые данные должны храниться таким образом, чтобы их было легко извлечь и не увеличивала общую стоимость хранения.

Масштабируемость. Система хранения должна быть постоянно масштабируемой по горизонтали и вертикали без потери данных. Современные системы хранения данных, такие как AWS и Azure, обеспечивают автоматическое масштабирование в зависимости от требований приложения.

База данных NoSQL - это хороший подход, который удовлетворяет всем вышеуказанным требованиям к хранению неструктурированных данных. Для обеспечения масштабируемости и возможностей онлайн-архивирования по мере роста объема данных отличными вариантами являются облачные базы данных, база данных как услуга и озера данных.

Управляйте неструктурированными данными и храните их

Чтобы работать с неструктурированными данными, мы должны сначала иметь возможность сохранять неструктурированные данные. Базы данных SQL (тип RDBMS) создаются для структурированных данных – количественной информации, основанной на числах, включающей переменные и объекты. Табличный характер СУБД означает, что решения для хранения занимают меньше места, а также легко масштабируются в хранилищах данных. Это делает базу данных SQL намного более экономичной в обслуживании и расширении по мере необходимости.

Хранилища данных являются привычными компонентами компонентов бизнес-аналитики. По сути, они являются центральными узлами для всей системы, из которых извлекаются все аналитические данные. Хранилище служит хранилищем данных, а также выполняет запросы и анализ.

По мере сбора данных в хранилище данных и расширения баз данных на предприятии формируется богатая история данных, которая предоставляет бесценный ресурс аналитикам и ученым внутри организации. Информация стабильна, гибка и в значительной степени доступна, ее часто называют "единственным источником истины” на предприятии. Само хранилище данных формирует основу широко признанных функций отчетности и информационной панели в пользовательском интерфейсе.
Неструктурированные данные не могут вписаться в структуру СУБД, основанную на отношениях. Вместо этого для хранения неструктурированных данных и управления ими следует использовать нереляционные базы данных или базы данных NoSQL. Однако качественный характер данных затрудняет их хранение, даже если они занимают больше места.

Ответ на эту проблему можно найти в озере данных. Этот тип хранилища данных предлагает интересный уровень удобства и гибкости, поскольку могут быть добавлены данные всех видов, структурированные или неструктурированные, необработанные или чистые. Озера данных - это масштабируемые инструменты, которые поддерживают расширенное хранение и обработку неструктурированных данных, таких как большие данные и аналитика в режиме реального времени или IoT, а также машинное обучение.

Недостатком озера данных является то, что все эти неструктурированные данные не организованы. Само качество, которое делает это хранилище необходимым решением для восстановления ценности 90% наших доступных данных, является тем же качеством, которое затрудняет его внедрение. С использованием данных, хранящихся в озере данных, можно выполнять различные анализы, но эти необработанные данные необходимо обработать и упорядочить, прежде чем они смогут дать какие-либо значимые результаты. Без надлежащего контроля или согласованной организации хранимых данных озеро данных очень легко превратить в “информационное болото”.

Часто необработанный и некатегоризированный характер озер данных означает, что они не часто используются непосредственно бизнес-аналитиками. Вместо этого специалисты по обработке данных и разработчики должны сначала обработать и преобразовать данные, прежде чем передавать их бизнес-аналитикам, которые изучают данные и корректируют процессы принятия бизнес-решений. Учитывая затраты на экспертизу, озеро данных может быть недоступно немедленно без поддержки команд разработчиков корпоративного уровня.

В качестве альтернативы, небольшие организации и предприятия могут создать озеро данных для сбора данных, которые они планируют использовать в будущем. Создание хранилища данных без стратегии немедленного внедрения дает два явных преимущества:

• Стоимость обслуживания озера данных относительно невелика, особенно по сравнению с обслуживанием хранилища данных.
• Ранний сбор данных обеспечивает богатую базу для дальнейшей работы и возможность устанавливать шаблоны данных и хронологию.

Неструктурированные данные могут включать в себя практически все виды информации. Размеры файлов могут варьироваться от нескольких бит и байт до гигабайт и более. Следовательно, не существует универсального подхода с точки зрения хранения данных. Тип хранилища, в котором хранятся данные, зависит от емкости, а также установленных требований к вводу-выводу (I / O). Итак, все, что угодно, от низкой производительности ввода-вывода (NAS, облачный экземпляр, хранилище объектов) до высокопроизводительных массивных файлов (распределенный файл, хранилище объектов).

Сетевое хранилище (NAS) раньше было связано с отдельным файлом, изолированным хранилищем данных. Больше нет. В наши дни масштабируемые NAS способны управлять высокопроизводительным хранилищем данных большой емкости. Но опять же, объектное хранилище также развивалось с годами и занимает лидирующие позиции в неструктурированном хранилище данных. Объектное хранилище обладает многими преимуществами, такими как наличие уникальных идентификаторов для хранимых данных, высокая производительность, масштабируемость и легкий доступ с помощью API. Неудивительно, что большинство облачных провайдеров выбирают объектное хранилище.

Облачные провайдеры предлагают клиентам высокопроизводительные, масштабируемые сервисы хранения данных, и существует высокий спрос на эти гибкие сервисы. Некоторые из них выпускаются в системах, основанных на подписке, или с открытым исходным кодом, что снижает общую финансовую нагрузку на предприятия и организации.

Краткие сведения

Неструктурированное хранилище данных является сложным из-за различных форматов и большого объема данных. Базы данных - это самый простой способ хранения данных, а базы данных NoSQL получили широкое признание благодаря своему гибкому формату и простоте поиска данных.

Хранилища данных принимают данные из нескольких источников и обрабатывают их, чтобы подготовить к анализу. Они идеально подходят для бизнес-аналитиков, которые хотят получать информацию из данных. Озера данных хранят все данные в своем собственном формате — это сочетание всех типов данных, как необработанных, так и обработанных. Озера данных - идеальное место для выгрузки данных для будущего использования или соответствия требованиям.