Principales herramientas/solución de lago de datos para la investigación de ciencia de datos en 2022

La mayoría de los datos se guardan en un «lago de datos», un área centralizada y sin procesar. Un lago de datos utiliza un diseño plano y almacenamiento de objetos para almacenar los datos en lugar de un almacén de datos jerárquico, que organiza los datos en archivos y carpetas. Los datos se almacenan en el almacenamiento de objetos con etiquetas de metadatos y un identificador único, lo que mejora el rendimiento y simplifica la búsqueda y recuperación de datos en todas las regiones. Los lagos de datos hacen posible que numerosas aplicaciones utilicen los datos utilizando estándares abiertos y almacenamiento de objetos de bajo costo.

Si bien los almacenes de datos ofrecen a las empresas análisis muy efectivos y escalables, son costosos, patentados e incapaces de manejar los casos de uso actuales que la mayoría de las empresas buscan abordar. Como resultado de las deficiencias de los almacenes de datos, se crearon lagos de datos. Los lagos de datos permiten almacenar todos los datos de una organización en una única ubicación central donde se pueden conservar «tal cual», en contraste con un almacén de datos que impone un esquema por adelantado, que es una disposición estructurada de los datos.

Todos los tipos de datos, incluidos los datos no estructurados y semiestructurados, como imágenes, audio, video y documentos, pueden ser procesados ​​por lagos de datos, lo cual es crucial para los casos de uso actuales de aprendizaje automático y análisis avanzado. Un lago de datos puede contener datos en todas las fases del proceso de refinamiento, incluidas las tablas de datos intermedias creadas durante el refinamiento de los datos sin procesar. Junto con las fuentes de datos tabulares estructurados de una organización, los datos no estructurados se pueden ingerir y almacenar (como tablas de bases de datos). A diferencia de la mayoría de las bases de datos y almacenes de datos, esto.

El propósito de usar un lago de datos

Un lago de datos es una opción obvia para el almacenamiento de datos debido a su capacidad única para absorber datos sin procesar en varios formatos (estructurados, no estructurados y semiestructurados), además de las otras ventajas mencionadas. Es menos probable que los clientes se vean obligados a adoptar una solución patentada como un almacén de datos porque los lagos de datos son de formato abierto, lo cual es más crucial en las infraestructuras de datos modernas. Debido a que pueden crecer y utilizar el almacenamiento de objetos, los lagos de datos también son muy asequibles y duraderos. Además, el análisis sofisticado y el aprendizaje automático de datos no estructurados se encuentran entre las principales preocupaciones estratégicas de las empresas.

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Principales herramientas/soluciones de lagos de datos
Almacenamiento de Azure Data Lake

Los desarrolladores, científicos de datos y analistas pueden almacenar datos de cualquier tamaño, forma o velocidad y realizar cualquier tipo de procesamiento o análisis en plataformas e idiomas, gracias a la gran cantidad de características que ofrece Azure Data Lake. Azure Data Lake agiliza los análisis por lotes, de transmisión e interactivos al eliminar los desafíos de ingerir y almacenar todos los datos.

Características clave de Azure Data Lake

  • El uso de la replicación geográfica autónoma ofrece una escala infinita y longevidad de datos.
  • capaz de completar tareas desafiantes con el mismo nivel de desempeño
  • muy seguro con métodos de protección adaptables para acceso a datos, encriptación y control a nivel de red
  • Reducción de costos a través de almacenamiento separado y escalabilidad informática
  • Una única plataforma de almacenamiento que admite los marcos analíticos más populares y permite la ingesta, el procesamiento y la visualización
Lago Delta de los ladrillos de datos

Una capa de almacenamiento de formato abierto llamada Delta Lake ofrece confiabilidad, seguridad y rendimiento tanto para operaciones por lotes como de transmisión. Delta Lake proporciona un área de almacenamiento única para datos organizados, semiestructurados y no estructurados y es asequible y altamente escalable.

Características clave del lago Delta

  • Una única fuente autorizada para todos los datos, incluidos flujos en tiempo real y datos confiables y de alta calidad
  • intercambio de datos transparente y seguro
  • Excelente rendimiento con Apache Spark como motor
  • Libre y flexible
  • Ingeniería de datos automatizada y confiable
  • Seguridad y gobernanza ampliadas
Copo de nieve

La empresa de almacenamiento de datos basada en la nube de Snowflake ofrece una solución totalmente administrada con gran escalabilidad de cargas de trabajo simultáneas. La plataforma entre nubes puede acceder al autoservicio de datos controlados para varias cargas de trabajo sin tener que enfrentarse a problemas de recursos o simultaneidad. Proporciona un repositorio de datos en la nube basado en Amazon Web Services.

Características clave de Snowflake

  • Los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de cualquier tipo se pueden combinar en una sola plataforma.
  • Consulta y procesamiento rápidos y confiables
  • Cooperación confiable
Qubole

Qubole es esencialmente una puesta en marcha de un lago de datos abierto que mejora las capacidades de los lagos de datos para el aprendizaje automático y otros procesos analíticos.

¿Qué es un lago de datos abiertos?, te preguntarás. En pocas palabras, este lago de datos específico tiene datos en un formato disponible accesible a través de estándares abiertos.

Características clave de Qubole

  • Debido a su interacción con Presto, Tableau y Looker, ofrece informes analíticos ad-hoc. Solo se necesitaría un clic para completar el proceso.
  • Se puede obtener una visión cohesiva al combinar varias canalizaciones de transmisión de datos, y eso también en tiempo real.
  • Gestión eficiente de la canalización de datos para evitar cuellos de botella y mantener los SLA.
Lago de datos de Infor

La solución Infor Data Lake recopila datos de muchas fuentes y los ingiere en una estructura que inmediatamente comienza a extraer valor de ellos.

Características clave de Infor Data Lake:

  • El desplazamiento infinito de la tienda aún permitiría tomar las decisiones más inteligentes utilizando los datos más enriquecidos que se pueden incluir en los algoritmos de ML.
  • Nunca se convertirá en un pantano donde se almacenan sus datos. Sus datos deben catalogarse de manera inteligente para garantizar que nunca se pierda la comprensión.
  • La capa relacional creada por Data Lake Metagraph de Infor crea amplias conexiones entre múltiples tipos de datos y conjuntos de datos. En las últimas etapas, esto se puede utilizar para sacar una conclusión sabia.
Lago de datos inteligente

Con la ayuda del lago de datos inteligente de Informatica, los usuarios pueden aprovechar al máximo su lago de datos basado en Hadoop.

Se admiten otras soluciones de datos, como Microsoft Azure SQL Database, AWS Redshift, Amazon’s Aurora y SQL Data Warehouse.

Características clave del lago de datos inteligente

  • El uso de búsquedas de datos a gran escala no requerirá mucha codificación debido al marco Hadoop subyacente.
  • Las relaciones detalladas entre varios conjuntos de datos se pueden construir utilizando un motor de procesamiento basado en gráficos para proporcionar más claridad sobre las entidades que son esenciales para su organización.
  • Informatica Enterprise Informatica Catalog no tendrá problemas para generar escáneres personalizados para leer las fuentes, independientemente de si las bases de datos son más antiguas o se diseñaron explícitamente para empezar.
Servicio de lago de datos de Cloudera

Una gran plataforma de procesamiento de datos construida en la nube llamada Cloudera Data Lake Service ayuda en la gestión, el procesamiento y el análisis eficientes de las empresas de enormes cantidades de datos. ETL, almacenamiento de datos, aprendizaje automático y análisis de transmisión son solo algunas de las cargas de trabajo para las que la plataforma es adecuada debido a su capacidad para administrar datos organizados y no estructurados.

Además, Cloudera ofrece Cloudera Data Platform (CDP), un servicio administrado que simplifica la instalación y el mantenimiento de lagos de datos en la nube. Debido a que proporciona una amplia gama de funciones y servicios, es una de las mejores opciones de lago de datos en la nube.

Características clave del servicio de lago de datos de Cloudera

  • Se pueden manejar petabytes de datos y miles de usuarios diferentes usando CDP.
  • Las funciones de gobierno y registro de datos de Cloudera transforman los metadatos en activos de información, lo que también aumenta su utilidad, confiabilidad y valor a lo largo de su ciclo de vida.
  • Los usuarios pueden controlar las claves de cifrado y los datos se pueden cifrar en reposo y en movimiento.
  • Además de definir y aplicar reglas de seguridad configurables basadas en roles y atributos, Cloudera Data Lake Service también previene y audita el acceso ilegal a datos confidenciales o restringidos.
  • Los usuarios finales pueden acceder a la plataforma con solo un inicio de sesión (SSO) a través de la puerta de enlace de acceso seguro de Apache Knox.
Lago grande de Google

Un sistema de almacenamiento basado en la nube llamado Google BigLake integra lagos de datos y almacenes. Los usuarios pueden almacenar y analizar datos de cualquier cantidad, tipo o formato utilizando esta herramienta. La plataforma es escalable y fácil de combinar con otros productos y servicios de Google. Para ayudar a garantizar la calidad y el cumplimiento de los datos, BigLake también incluye varias medidas de seguridad y gobernanza.

Características clave de Google BigLake

  • Los formatos críticos de datos abiertos compatibles con BigLake, incluidos Parquet, Avro, ORC, CSV y JSON, se basan en estándares abiertos.
  • Los usuarios pueden acceder a las tablas de BigLake y a las creadas en otras nubes como Amazon S3 y Azure Data Lake Gen 2 en el catálogo de datos porque admite múltiples nubes. gobernancia.
  • Los usuarios pueden mantener una copia única de sus datos y hacerla accesible a través de Google Cloud y motores de código abierto como BigQuery, Vertex AI, Spark, Presto, Trino y Hive a través de conectores BigLake.
Hadoop

El marco de código abierto Apache Hadoop almacena y maneja grandes cantidades de datos. Está hecho para ofrecer un entorno confiable y escalable para aplicaciones que deben procesar rápidamente enormes pagos de datos. Algunas empresas líderes que ofrecen software basado en Hadoop incluyen IBM, Cloudera y Hortonworks.

Características clave de Hadoop

  • La arquitectura del lago de datos de Hadoop consta de varios componentes: YARN, MapReduce, HDFS (sistema de archivos distribuido de Hadoop) y común de Hadoop.
  • Hadoop contiene una variedad de tipos de datos, incluidos archivos de registro, imágenes, páginas web y objetos JSON.
  • El procesamiento de datos se puede realizar de manera simultánea, gracias a Hadoop. Esto se debe a que los datos se dividen y distribuyen entre diferentes nodos de clúster a medida que se consumen.
  • Los usuarios pueden recopilar información de varias fuentes y servir como punto de retransmisión para los datos que sobrecargan otro sistema.
Amazonas S3

La abreviatura «S3» en «Amazon S3» significa Servicio de almacenamiento simple. Es un servicio de almacenamiento basado en objetos desde una perspectiva técnica, donde puede almacenar material altamente desestructurado como imágenes, películas y audio.

Debido a que todos los datos se guardan en un solo depósito, el servicio de almacenamiento basado en objetos simplifica el almacenamiento o la recuperación de datos (en un directorio plano). Para comodidad de los usuarios, Amazon proporciona directorios organizados en carpetas. Sin embargo, los objetos se mantienen en un formato de nombre de carpeta/nombre de archivo. extensión de archivo.

Características clave de Amazon S3

  • Debido a que es menos probable que se alteren con el tiempo, los lagos de datos de Amazon S3 son ideales para almacenar datos no estructurados.
  • Amazon ofrece a los usuarios opciones integradas de integración de aprendizaje automático, principalmente su propia herramienta llamada Amazon SageMaker, para manejar y analizar datos altamente no estructurados almacenados en un lago de datos S3.
  • Los usuarios pueden crear, entrenar y emplear modelos de aprendizaje automático (ML) y obtener información de la enorme cantidad de datos no estructurados.
  • S3 proporciona acceso a datos, seguridad y gobernanza uniformes, lo que facilita el cumplimiento inmediato de los requisitos normativos críticos específicos del sector o la ubicación.
  • Las organizaciones pueden comenzar rápidamente a utilizar lagos de datos seguros de S3 gracias a la formación de lagos de AWS. Amazon S3 ofrece múltiples opciones de precios y es fácilmente escalable para lagos de datos.
Note: We tried our best to feature the best data lakes available, but if we missed anything, then please feel free to reach out at Asif@marktechpost.com 
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Prathamesh Ingle es escritor de contenido de consultoría en MarktechPost. Es Ingeniero Mecánico y trabaja como Analista de Datos. También es un profesional de la IA y un científico de datos certificado con interés en las aplicaciones de la IA. Está entusiasmado con la exploración de nuevas tecnologías y avances con sus aplicaciones de la vida real.


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