AWS Elastic Data Lake : Pengertian Paling Lengkap

Apa itu informasi lake?

Informasi aws elastic data lake merupakan repositori terpusat yang membolehkan Kamu menaruh seluruh informasi terstruktur serta tidak terstruktur pada skala apa juga.

Kamu bisa menaruh informasi apa terdapatnya, tanpa wajib menyusun informasi terlebih dulu, serta melaksanakan bermacam tipe analitik— dari dasbor serta visualisasi sampai pemrosesan big informasi, analitik waktu nyata, serta pendidikan mesin buat memandu keputusan yang lebih baik.

Kenapa Kamu memerlukan informasi lake?

Organisasi yang sukses menciptakan nilai bisnis dari informasinya, hendak mengungguli rekan- rekannya. Suatu survei Aberdeen organisasi saw yang mempraktikkan Danau informasi Mengalahkan industri sejenis sebesar 9% perkembangan pemasukan organik.

Para pemimpin ini sanggup melaksanakan tipe analitik baru semacam pendidikan mesin lewat sumber baru semacam file log, informasi dari aliran klik, media sosial, serta fitur yang tersambung ke internet yang ditaruh di informasi aws elastic data lake.

Ini menolong mereka mengenali, serta menindaklanjuti kesempatan perkembangan bisnis lebih kilat dengan menarik serta mempertahankan pelanggan, tingkatkan produktivitas, secara proaktif memelihara fitur, serta membuat keputusan yang pas.

Informasi Lake dibanding dengan Informasi Warehouse- dua pendekatan berbeda

Tergantung pada persyaratannya, organisasi tipikal hendak membutuhkan gudang informasi serta informasi lake sebab keduanya melayani kebutuhan serta permasalahan pemakaian yang berbeda.

Gudang informasi merupakan database yang dimaksimalkan buat menganalisis informasi relasional yang berasal dari sistem transaksional serta aplikasi lini bisnis.

Struktur informasi, serta skema didetetapkan tadinya buat memaksimalkan kueri SQL kilat, yang hasilnya umumnya digunakan buat pelaporan serta analisis operasional.

Informasi dibersihkan, diperkaya, serta diganti sehingga bisa berperan bagaikan” salah satunya sumber kebenaran” yang bisa dipercaya pengguna.

Suatu danau informasi berbeda, sebab menaruh informasi relasional dari lini aplikasi bisnis, serta informasi non- relasional dari aplikasi seluler, fitur IoT, serta media sosial. Struktur informasi ataupun skema tidak didetetapkan dikala informasi diambil.

Ini berarti Kamu bisa menaruh seluruh informasi Kamu tanpa desain yang teliti ataupun kebutuhan buat mengenali persoalan apa yang bisa jadi Kamu perlukan jawabannya di masa mendatang.

Bermacam tipe analitik pada informasi Kamu semacam kueri SQL, analitik informasi besar, pencarian bacaan lengkap, analitik waktu- nyata, serta pendidikan mesin bisa digunakan buat menguak pengetahuan.

Dikala organisasi dengan gudang informasi memandang khasiat informasi lake, mereka meningkatkan gudang mereka buat menyertakan informasi lake, serta membolehkan bermacam- macam kapabilitas kueri, permasalahan pemakaian ilmu informasi, serta kapabilitas tingkatan lanjut buat menciptakan model data baru.

Gartner menamai evolusi ini bagaikan” Pemecahan Manajemen Informasi buat Analytics” ataupun” DMSA”.

Elemen berarti dari pemecahan Informasi Lake serta Analytics

Dikala organisasi membangun Informasi Lakes serta platform Analytics, mereka butuh memikirkan beberapa keahlian utama tercantum:

Perpindahan data

Informasi Lakes membolehkan Kamu mengimpor beberapa informasi yang bisa tiba secara real- time. Informasi dikumpulkan dari bermacam sumber, serta dipindahkan ke danau informasi dalam format aslinya.

Proses ini membolehkan Kamu menskalakan informasi dengan dimensi berapa juga, sembari mengirit waktu buat memastikan struktur, skema, serta transformasi informasi.

Simpan dengan nyaman, serta informasi katalog

Informasi Lakes membolehkan Kamu menaruh informasi relasional semacam database operasional serta informasi dari aplikasi lini bisnis, serta informasi non- relasional semacam aplikasi seluler, fitur IoT, serta media sosial.

Mereka pula berikan Kamu keahlian buat menguasai informasi apa yang terdapat di danau lewat perayapan, pembuatan katalog, serta pengindeksan informasi. Terakhir, informasi wajib diamankan buat membenarkan peninggalan informasi Kamu terlindungi.

Analytics

Informasi Lakes membolehkan bermacam kedudukan dalam organisasi Kamu semacam ilmuwan informasi, pengembang informasi, serta analis bisnis buat mengakses informasi dengan opsi perlengkapan analitik serta kerangka kerja mereka.

Ini tercantum kerangka kerja sumber terbuka semacam Apache Hadoop, Presto, serta Apache Spark, dan penawaran komersial dari gudang informasi serta vendor intelijen bisnis. Informasi Lakes membolehkan Kamu melaksanakan analitik tanpa butuh memindahkan informasi Kamu ke sistem analitik terpisah.

Pendidikan mesin

Informasi Lakes hendak membolehkan organisasi menciptakan bermacam tipe pengetahuan tercantum memberi tahu informasi historis, serta melaksanakan pendidikan mesin di mana model terbuat buat memperkirakan mungkin hasil, serta menganjurkan bermacam aksi yang didetetapkan buat menggapai hasil yang maksimal.

Nilai dari Informasi Lake

Keahlian buat menggunakan lebih banyak informasi, dari lebih banyak sumber, dalam waktu yang lebih pendek, serta memberdayakan pengguna buat bekerjasama serta menganalisis informasi dengan metode yang berbeda menuju pada pengambilan keputusan yang lebih baik serta lebih kilat.

Contoh di mana Informasi Lakes mempunyai nilai tambah meliputi:

Interaksi pelanggan yang lebih baik

Informasi Lake bisa mencampurkan informasi pelanggan dari platform CRM dengan analitik media sosial, platform pemasaran yang mencakup riwayat pembelian, serta tiket insiden buat memberdayakan bisnis supaya menguasai kelompok pelanggan yang sangat menguntungkan, pemicu churn pelanggan, serta promosi ataupun penghargaan itu hendak tingkatkan loyalitas.

Tingkatkan opsi inovasi R&D

Suatu informasi lake bisa menolong regu R&D Kamu menguji hipotesis mereka, menyempurnakan anggapan, serta memperhitungkan hasil— semacam memilah bahan yang pas dalam desain produk Kamu sehingga menciptakan kinerja yang lebih kilat, melaksanakan riset genomik yang menuju pada penyembuhan yang lebih efisien, ataupun menguasai kesediaan pelanggan buat membayar atribut yang berbeda.

Tingkatkan efisiensi operasional

Internet of Things( IoT) menghadirkan lebih banyak metode buat mengumpulkan informasi pada proses semacam manufaktur, dengan informasi waktu nyata yang berasal dari fitur yang terhubung ke internet.

Danau informasi mempermudah buat menaruh, serta melaksanakan analitik pada informasi IoT yang dihasilkan mesin buat menciptakan metode kurangi bayaran operasional, serta tingkatkan mutu.

Tantangan Informasi Lakes

Tantangan utama dengan arsitektur informasi aws elastic data lake merupakan kalau informasi mentah ditaruh tanpa pengawasan isinya. Supaya informasi lake bisa membuat informasi bisa digunakan, butuh terdapat mekanisme yang didetetapkan buat membuat katalog, serta mengamankan informasi.

Tanpa elemen ini, informasi tidak bisa ditemui, ataupun dipercaya menciptakan” rawa informasi”. Penuhi kebutuhan audiens yang lebih luas membutuhkan informasi lake buat mempunyai tata kelola, konsistensi semantik, serta kontrol akses.

Mempraktikkan Informasi Lakes di cloud

Informasi Lake merupakan beban kerja yang sempurna buat diterapkan di cloud, sebab cloud membagikan kinerja, skalabilitas, keandalan, ketersediaan, rangkaian mesin analitik yang bermacam- macam, serta skala ekonomi yang sangat besar.

Studi ESG menciptakan 39% responden menyangka cloud bagaikan pelaksanaan utama mereka buat analitik, 41% buat gudang informasi, serta 43% buat Spark.

Alibi utama pelanggan menyangka cloud bagaikan keuntungan untuk Informasi Lakes merupakan keamanan yang lebih baik, waktu pelaksanaan yang lebih kilat, ketersediaan yang lebih baik, pembaruan fitur/ fungsionalitas yang lebih kerap, elastisitas yang lebih besar, cakupan geografis yang lebih luas, serta bayaran yang terpaut dengan pemanfaatan aktual.

Bangun Informasi Lake Kamu di cloud di AWS

AWS sediakan portofolio layanan yang sangat nyaman, bisa diskalakan, komprehensif, serta hemat bayaran yang membolehkan pelanggan membangun informasi lake mereka di cloud, menganalisis seluruh informasi mereka, tercantum informasi dari fitur IoT dengan bermacam pendekatan analitik tercantum pendidikan mesin.

Hasilnya, terdapat lebih banyak organisasi yang melaksanakan informasi lake serta analitik mereka di AWS daripada di mana juga dengan pelanggan semacam NETFLIX, Zillow, NASDAQ, Yelp, iRobot, serta FINRA yang mempercayai AWS buat melaksanakan beban kerja analitik kritis bisnis mereka.