Jezioro danych to architektura przechowywania i zarządzania danymi, która umożliwia organizacjom gromadzenie dużych ilości danych w ich surowej formie, niezależnie od struktury i źródła. Jest to fundamentalne rozwiązanie w obszarze Big Data, pozwalające na późniejszą analizę, modelowanie i uczenie maszynowe.
Jezioro danych to nie tylko narzędzie do przechowywania informacji, ale także podstawa dla zaawansowanych analiz, bezpieczeństwa i strategicznego podejmowania decyzji. Dzięki swojej elastyczności, skalowalności i możliwości integracji z nowoczesnymi technologiami, stanowi kluczowy element nowoczesnych systemów zarządzania danymi.
Przetwarzanie danych przed czy po zapisaniu? Kluczowe podejścia w zarządzaniu danymi
Jezioro danych wykorzystuje podejście ELT (Extract, Load, Transform), co oznacza, że dane są najpierw pobierane i ładowane w surowej postaci, a dopiero później przekształcane zgodnie z potrzebami analitycznymi. Dzięki temu organizacje mogą przechowywać ogromne ilości różnorodnych danych bez konieczności ich wcześniejszej obróbki, co zapewnia większą elastyczność i umożliwia analizę w dowolnym momencie.
Z kolei hurtownia danych (Data Warehouse) stosuje tradycyjne podejście ETL (Extract, Transform, Load), w którym dane są przetwarzane przed zapisaniem. Każde nowe źródło wymaga wcześniejszej transformacji i dostosowania do ustrukturyzowanego modelu, co może wydłużać proces wdrożenia i ograniczać możliwość analizy danych w ich pierwotnej formie.
W przeciwieństwie do hurtowni danych, jezioro danych umożliwia przechowywanie wszelkich formatów informacji bez konieczności ich wcześniejszej transformacji. Oznacza to, że można tam zapisywać dane:
- Ustrukturyzowane – np. tabele z baz danych SQL
- Półstrukturyzowane – np. JSON, XML, logi systemowe
- Nieustrukturyzowane – np. pliki audio, wideo, obrazy, dokumenty PDF
- Dane strumieniowe – np. logi systemów, dane telemetryczne, dane z IoT
