Как Data Lakehouse делает процесс анализа данных намного более эффективным
В традиционных хранилищах данные обычно структурируются, очищаются и обрабатываются перед сохранением. Это упрощает запрос и анализ данных, но также означает, что данные необходимо преобразовать, прежде чем их можно будет сохранить. Этот процесс может занять много времени и привести к потере данных.
Напротив, озера данных предназначены для хранения необработанных данных в их собственном формате. Это упрощает хранение больших объемов данных без необходимости преобразования, но также может усложнить запросы и анализ данных.
Data Lakehouse сочетает в себе сильные стороны обоих этих подходов. Это позволяет организациям хранить необработанные данные в структуре, подобной озеру, а также позволяет преобразовывать и очищать данные по мере их хранения. Это означает, что данные можно хранить в исходном формате, оставаясь при этом доступными и легко анализируемыми.
Вот несколько примеров того, как можно использовать хранилище данных:
Аналитика клиентов: компания может хранить данные из различных точек взаимодействия с клиентами, таких как социальные сети, служба поддержки клиентов и данные о продажах, в хранилище данных. Затем данные можно преобразовать и проанализировать, чтобы получить представление о поведении и предпочтениях клиентов.
Обнаружение мошенничества: финансовые учреждения могут хранить данные о транзакциях в хранилище данных и использовать алгоритмы машинного обучения для выявления мошеннических действий.
Аналитика здравоохранения: больницы могут хранить данные о пациентах в хранилище данных и использовать их для выявления закономерностей и тенденций в уходе за пациентами. Это может помочь поставщикам медицинских услуг принимать обоснованные решения о лечении пациентов.