Wat is een Data Lake? Architectuur en voordelen

Data lakes zijn gecentraliseerde opslagsystemen voor ruwe, ongestructureerde en gestructureerde data. Ontdek hoe ze flexibele, innovatieve en geavanceerde analyses mogelijk maken, waardoor besluitvorming en databeheer worden verbeterd.

In het jaar 2024 worden beslissingen genomen op basis van feiten en beschikbare gegevens. De nauwkeurigheid van dergelijke beslissingen hangt af van de hoeveelheid gegevens die wordt verwerkt om die feiten te visualiseren. Daarom hebben entiteiten die een uitgebreider scala aan gegevens kunnen verwerken dan hun concurrenten en tegelijkertijd tot een gunstige beslissing komen, een grotere kans om de markt te veroveren. Data lakes zijn een van de meest verspreide strategieën voor gegevensbeheer en -analyse in deze tijd van snelheid en precisie.

Iets dat gegevensvaardigheid gemakkelijk mogelijk maakt. Wat zijn deze data lakes dan? Hoe werken ze? Wat zijn hun belangrijke en relevante kenmerken? Het volgende artikel geeft antwoord op al deze vragen.

Definitie van Data Lake

Een data lake is een grote gegevensopslagplaats waar grote hoeveelheden ruwe, ongestructureerde gegevens in hun oorspronkelijke formaat worden verzameld. Terwijl datawarehouses alleen geformatteerde en getransformeerde gegevens opslaan, kunnen data lakes elk type gegevens opslaan: gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd. Hierdoor kunnen organisaties gegevens verwerken, efficiënter werken en informatie uit verschillende bronnen halen.

Kenmerken van een data lake

1. Opslag van ruwe gegevens

Data lakes daarentegen slaan ruwe gegevens op in hun oorspronkelijke vorm, omdat deze alle kenmerken van de gegevens bevatten. Dit maakt het gemakkelijker om met de gegevens te werken, omdat men ze op verschillende manieren en in verschillende vormen kan manipuleren.

2. Ondersteuning van verschillende soorten gegevens

Data lakes kunnen worden gebruikt om gestructureerde gegevens op te slaan, zoals databasetabellen, semi-gestructureerde gegevens, xml-bestanden, en afbeeldingen audiobestanden.

3. Schema's kunnen eenvoudig worden gewijzigd

 

Daardoor bieden data lakes een schema-on-read-architectuur, wat betekent dat het gegevensschema niet wordt gedefinieerd op het moment dat de data lake wordt aangemaakt, maar op het moment dat de gegevens worden geanalyseerd.

4. Bevorder het verkennen en ontdekken van gegevens

Gebruikers kunnen informatie grondiger analyseren en doorzoeken en nieuwe informatie vinden in ruwe gegevens die niet beschikbaar is met andere methoden voor gegevensanalyse.

5. Ondersteuning van geavanceerde analyses en AI

Data lakes vormen de kern van machine learning, deep learning en geavanceerde analyses en zijn daarom van cruciaal belang voor organisaties die AI-oplossingen willen implementeren.

Wat heeft er specifiek geleid tot de behoefte aan een datameer?

Datameren worden om verschillende redenen steeds belangrijker voor bedrijven in alle sectoren:

1. Verbeterde data-agility

Via data lakes kunnen organisaties in zeer korte tijd grote hoeveelheden data verzamelen en analyseren, waardoor zakelijke beslissingen in recordtijd kunnen worden genomen.

2. Verbeterde analysemogelijkheden

Het feit dat alle soorten gegevens in een data lake worden opgeslagen, betekent dat het een uitgebreide analyse van de gegevens kan ondersteunen, waardoor het gemakkelijker wordt om patronen te ontdekken.

3. Verhoogde schaalbaarheid

Data lakes kunnen horizontaal groeien, wat betekent dat naarmate de hoeveelheid gegevens toeneemt, de infrastructuur van een bedrijf niet drastisch hoeft te worden aangepast.

4. Minder gegevenssilo's

Data-integratie is een ander voordeel van data lakes, omdat de data wordt opgeslagen in een centrale opslagplaats, waardoor datasilo's worden geëlimineerd.

5. Betere databeheer

Databeheer wordt eenvoudiger door het gebruik van datameren, omdat het databeheer en daarmee de kwaliteit, veiligheid en naleving centraliseert.

Wat doet een datameer?

Datameren verzamelen daarentegen gegevens uit verschillende bronnen en slaan deze op in hun oorspronkelijke vorm, zodat ze klaar zijn voor analyse. Als we dit uitsplitsen:

1. Data-opname

Afhankelijk van de gegevensbronnen worden gegevens verzameld in het datameer uit databases, IoT-apparaten, sociale media en streaminggegevens. Deze gegevens kunnen gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd zijn.

2. Gegevensopslag

De opgenomen gegevens worden in hetzelfde formaat als waarin ze zijn opgenomen opgeslagen in het datameer. Deze aanpak zorgt ervoor dat er geen informatie verloren gaat en dat de gegevens op verschillende manieren kunnen worden gebruikt.

3. Gegevensverwerking en -analyse

Wanneer de gegevens zijn opgeslagen, kunnen ze worden opgehaald en gebruikt voor analyse door verschillende tools en technologieën toe te passen. Dit omvat batchverwerking, realtime verwerking, machine learning en andere.

4. Toegang tot en beheer van gegevens

De gegevens in het meer zijn voor gebruikers op verschillende manieren toegankelijk, waaronder: SQL-statements, tools voor gegevensanalyse en bibliotheken voor machine learning. De tools die worden gebruikt voor gegevensbeheer en -governance omvatten manieren om de kwaliteit en veiligheid van de gegevens te waarborgen.

Data Lake versus Data Warehouse

Hoewel zowel data lakes als datawarehouses zijn ontworpen om gegevens op te slaan en te beheren, zijn er duidelijke verschillen tussen beide:

1. Datastructuur

Data Lake: bewaart gegevens in hun eenvoudigste vorm en wordt gekenmerkt door de afwezigheid van voorbewerking.

Datawarehouse: Verwerkte gegevens in een formaat dat het meest bruikbaar is voor een bepaalde zakelijke behoefte en georganiseerd in een opslagplaats of database.

2. Schema

Datameer: Werkt op basis van schema-on-read, wat inhoudt dat het gegevensschema wordt aangemaakt op het moment van analyse.

Datawarehouse: Maakt gebruik van het schema-on-write, wat betekent dat het schema van de gegevens wordt ontwikkeld op het moment dat de gegevens worden geschreven.

3. Datatypes

Data Lake: Ondersteunt zowel gegevens met een vaste indeling als gegevens die gedeeltelijk gestructureerd of zelfs volledig ongestructureerd zijn.

Datawarehouse: wordt voornamelijk gebruikt om geformatteerde gegevens op te slaan.

4. Schaalbaarheid

Data Lake: Het is eenvoudig uit te breiden, wat betekent dat het gemakkelijk horizontaal kan worden uitgebreid.

Data Warehouse: Het tweede type is uitgebreider en duurder om op te schalen.

5. Gebruiksscenario's

Data Lake: Geschikt voor data-analyse, voorspellende modellen en operationele data-analyse.

Data Warehouse: Het meest geschikt voor business intelligence, rapportage en operationele analyse.

De belangrijkste elementen van een data lake

1. Opslaglaag

De opslaglaag wordt gebruikt voor het opslaan van ruwe gegevens in hun oorspronkelijke vorm en is de laatste laag in de architectuur. Dit kan bijvoorbeeld cloudopslag zijn, zoals Amazon S3 of Azure Data Lake Storage.

2. Data-opnamelaag

Deze laag is verantwoordelijk voor het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen en het optimaal en nauwkeurig laden van deze gegevens in het datameer.

3. Gegevensverwerkingslaag

De gegevensverwerkingslaag is essentieel voor het verwerken en voorbereiden van de opgenomen gegevens. Dit kan batchverwerking, realtime verwerking en machine learning-verwerking zijn.

4. Databeheerslaag

Deze laag bestaat uit een reeks tools en technologieën voor databeheer, kwaliteit, beveiliging en metagegevens. Voorbeelden van datacatalogi zijn Apache Atlas en AWS Glue.

5. Data-toegangslaag

De data-toegangslaag is ook verantwoordelijk voor het leveren van interfaces en tools waarmee gebruikers met de data kunnen werken, zoals SQL-query-engines, data-exploratieplatforms en machine learning-frameworks.

Data Lake-architectuur

De structuur van de Data Lake-architectuur kan worden onderverdeeld in verschillende lagen die helpen bij het opslaan, verwerken en analyseren van gegevens. Deze lagen omvatten:

1. Raw Data Zone

De zone voor ruwe gegevens bevat informatie in de meest ongecompliceerde vorm of zoals deze is, zonder dat er iets aan is veranderd. Dit is het eerste punt waar alle opgenomen gegevens worden ontvangen en verwerkt in deze zone.

2. Zone voor gezuiverde gegevens

In de zone voor gezuiverde gegevens worden de gegevens verwerkt om ze geschikt te maken voor gebruik en in overeenstemming te brengen met de vereiste normen. Deze zone wordt gebruikt voor verdere differentiatie en uitwerking van de gegevens die uit de voorgaande zone zijn ontvangen.

3. Zone voor gecureerde gegevens

De zone voor gecureerde gegevens is een opslagplaats voor gegevens die vooraf zijn verwerkt en in een formaat zijn die geschikt is voor analyse. Deze zone biedt gegevens in een formaat dat gemakkelijk kan worden gebruikt voor business intelligence en andere soortgelijke doeleinden.

4. Analytics Zone

Dit is het gebied van de organisatie waar complexe analytische verwerking, machine learning en andere gerelateerde activiteiten worden uitgevoerd. Deze zone gebruikt de ruwe, opgeschoonde en geselecteerde gegevens om inzichten te verschaffen.

Voordelen van Data Lake

1. Verbeterde gegevensflexibiliteit

Ze helpen bij het gebruik en de analyse van big data in realtime, waardoor snellere besluitvorming mogelijk is.

2. Verbeterde analysemogelijkheden

Data lakes maken uitgebreide en creatieve analyses mogelijk, omdat ze meerdere soorten gegevens op één plek opslaan.

3. Verhoogde schaalbaarheid

Data lakes kunnen horizontaal groeien: dit betekent dat het toevoegen van nieuwe hoeveelheden gegevens geen probleem is voor de organisatie die deze aanpak hanteert.

4. Minder datasilo's

Data lakes bewaren gegevens uit verschillende bronnen op één plek, zodat er geen gegevensfragmentatie ontstaat en gegevens gemakkelijk kunnen worden geïntegreerd.

5. Betere gegevensbeheer

Datameren helpen bij databeheer, omdat alle gegevens die op een centrale locatie zijn opgeslagen, eenvoudig kunnen worden gecontroleerd op aspecten zoals kwaliteit, beveiliging en naleving.

Uitdagingen van datameren

1. Datakwaliteit

Het handhaven van de datakwaliteit kan een uitdaging zijn, omdat data uit verschillende bronnen en in verschillende vormen in het datameer worden opgenomen.

2. Databeheer

Effectief databeheer kan een complexe taak zijn, vooral wanneer er met enorme hoeveelheden verschillende gegevens wordt gewerkt.

3. Beveiliging

Gegevensbeveiliging is ook een cruciaal onderdeel van een datameer om ongeoorloofde toegang en gegevenslekken te voorkomen.

4. Prestaties

Het beheer en de optimalisatie van de prestaties van het datameer kan een uitdaging zijn naarmate het datameer zich ontwikkelt om meer gegevens te verwerken.

Voorbeelden van datameren

1. Streaming media

Streamingbedrijven op basis van abonnementen verzamelen en analyseren gegevens over de klanten om het aanbevelingssysteem te verfijnen.

2. Financiën

Portefeuillerisico's worden beheerd aan de hand van realtime marktgegevens die door beleggingsmaatschappijen worden verzameld en opgeslagen in de data lakes.

3. Gezondheidszorg

Datameren in zorginstellingen worden gebruikt om de manier waarop patiëntgegevens worden verwerkt te verbeteren, waarbij historische gegevens worden geanalyseerd om het patiënttraject te optimaliseren.

4. Detailhandel

Data lakes worden in de detailhandel gebruikt om informatie te verzamelen en samen te voegen uit verschillende contactpunten, zoals mobiel, sociaal, chat en face-to-face.

5. IoT

Sensoren die in de hardware zijn ingebouwd, produceren enorme hoeveelheden semi-gestructureerde tot ongestructureerde gegevens. Gegevens over deze aspecten worden verzameld en opgeslagen in data lakes voor toekomstig gebruik in analyses.

6. Digitale toeleveringsketen

Fabrikanten gebruiken datameren ook om verschillende soorten magazijngegevens, zoals EDI-systemen, XML's en JSON's, te combineren.

7. Verkoop

Datawetenschappers en verkoopingenieurs gebruiken datagebaseerde modellen om het gedrag van klanten te voorspellen en het verloop te minimaliseren.

Inzicht in use cases voor data lakes

1. Geavanceerde analyses

Data lakes maken het gebruik van geavanceerde analyses mogelijk omdat ze verschillende soorten gegevens verzamelen die gemakkelijk kunnen worden verwerkt en geanalyseerd.

2. Machine learning

Machine learning kan enorm profiteren van data lakes, omdat dit grote reservoirs zijn van ruwe gegevens die na adequate verwerking in de machine learning-modellen worden ingevoerd.

3. Real-time analytics

Datameren maken realtime analyse mogelijk, omdat ze streaming data van IoT-apparaten en andere apparaten kunnen verwerken.

4. Big data-verwerking

Datameren helpen bij de verwerking van big data, omdat het een techniek is voor het verzamelen en beheren van enorme hoeveelheden data uit meerdere databronnen.

Hoe integreert SentinelOne met Data Lake?

Het SentinelOne Singularity Platform is gebouwd op het Singularity Data Lake om de gegevensbeveiliging en -analyse te verbeteren. Organisaties kunnen gegevens opslaan en grote hoeveelheden beveiligingsgegevens analyseren, wat resulteert in een hogere efficiëntie bij het identificeren en neutraliseren van bedreigingen. Deze integratie is gunstig voor organisaties omdat het verbeterde zichtbaarheid en superieure analyse biedt voor de beveiliging van de organisatie.

Singularity Data Lake kan gegevens uit alle eerste- of derdepartijbronnen opnemen met behulp van vooraf gebouwde connectoren. Het normaliseert automatisch met behulp van de OCSF-standaard en versnelt het onderzoek naar bedreigingen met AI-aangedreven analyse en geautomatiseerde workflows. Full-stack Log Analytics houdt kritieke gegevens te allen tijde beschikbaar, voert snelle zoekopdrachten uit in bedrijfsbrede gegevens en elimineert gegevensduplicatie.

SentinelOne voorkomt problemen en lost waarschuwingen snel op met geautomatiseerde en aanpasbare workloads. Het leert van uw historische gegevens en bereidt zich voor op de bedreigingen van morgen. Het biedt geautomatiseerde reacties met ingebouwde waarschuwingscorrelatie, aangepaste detectieregels en SIEM augmentatie. Het platform versnelt ook de gemiddelde responstijd en verwijdert bedreigingen volledig met volledige gebeurtenis- en logcontext.

Conclusie

Datameren zijn een van de meest effectieve oplossingen voor hedendaags gegevensbeheer, omdat ze alle noodzakelijke functies bieden, waaronder de mogelijkheid tot verdere ontwikkeling en integratie van moderne analysetools. Het onderzoek had tot doel de sterke en zwakke punten van datameren in kaart te brengen en zo organisaties te helpen de juiste beslissingen te nemen over het gebruik van deze technologie.

FAQs

Wat betekenen data lake en data warehouse?

In een data lake worden ruwe gegevens in hun oorspronkelijke vorm opgeslagen, waardoor verschillende soorten gegevens tegelijkertijd kunnen worden bewaard. Een datawarehouse daarentegen bevat verwerkte en geformatteerde gegevens die zijn geoptimaliseerd voor SQL-query's en business intelligence-tools.

Walmart maakt bijvoorbeeld gebruik van een data lake om grote hoeveelheden gegevens van meerdere afdelingen te beheren. Voorbeelden van datameeropties zijn Amazon S3, Azure Data Lake Storage, on-premise Hadoop en NoSQL-databases.

Wat is de waarde van data lakes?

1. Veelzijdigheid: Data lakes kunnen grote hoeveelheden zowel goed georganiseerde als ongestructureerde gegevens bevatten.
2. Aanpassingsvermogen: Data lakes zijn aanpasbaar omdat ze verschillende soorten gegevens kunnen opslaan.
3. Geavanceerde analyse: Ze ondersteunen ingewikkelde berekeningen zoals machine learning en directe verwerking.
4. Economische besparingen: Door alle gegevens op één plek samen te brengen, maken data lakes de verwerking van grote datasets kosteneffectiever.

Is Amazon S3 een datameer?

Amazon S3 kan worden beschouwd als een datameer omdat Amazon S3 ruwe gegevens in het oorspronkelijke formaat kan opslaan, inclusief verschillende soorten gegevens, en gebruikers in staat stelt gegevens te analyseren.

Wat verstaat u onder een datameer in vergelijking met een database?

Een datameer is een opslagplaats voor ruwe gegevens in hun oorspronkelijke vorm, waar elk type gegevens kan worden opgeslagen. Een database daarentegen is een opslagplaats voor gegevens in een gestructureerd formaat en is geoptimaliseerd voor beperkt maar direct gebruik.

Wat is het verschil tussen een datameer en een datameerhuis?

De eerste bevat ruwe en ongestructureerde gegevens, de tweede is een data lakehouse, een relatief nieuw concept dat het idee van data lakes combineert met de structuur van datawarehouses, waardoor de problemen van data lakes worden opgelost met behulp van een extra opslaglaag.