دریاچه داده (Data Lakehouse)
طراحی و پیادهسازی دریاچه داده (Data Lakehouse) برای مدیریت کلاندادهها
چرا سازمانها به Data Lakehouse نیاز دارند؟
بسیاری از سازمانها کمبود داده ندارند؛ مسئله اصلی این است که اطلاعات در سامانهها و منابع مختلف پراکنده شده و استفاده مؤثر از آن ساده نیست. دریاچه داده کمک میکند دادهها در یک بستر مشترک گردآوری و آماده تحلیل شوند.
دریاچه داده به سازمان کمک میکند دادههای پراکنده را در یک بستر مشترک گردآوری و برای گزارشگیری، تحلیل، هوش تجاری و هوش مصنوعی آماده کند.
گزارش مختلف و اعداد متناقض
وقتی واحدهای سازمان از منابع داده متفاوت استفاده میکنند، برای یک شاخص چند عدد متفاوت ایجاد میشود.
زمانبر بودن فرآیند تصمیمگیری
تهیه گزارش جدید وابسته به استخراج دستی اطلاعات از چند سامانه و فایل است و مدیران دیر به اطلاعات میرسند.
وابستگی دانش داده به کارشناسان
تنها چند کارشناس میدانند دادهها چگونه استخراج میشوند و این وابستگی انتقال دانش را بسیار دشوار میکند.
پروژههای تحلیلی تکراری و مجزا
ایجاد داشبورد یا مدل تحلیلی نباید هر بار با ساخت یک مسیر مستقل برای جمعآوری دادهها آغاز شود.
توقف پروژههای هوشمصنوعی
تا زمانی که دادهها ناسازگار و پراکنده باشند، اجرای پروژههای هوش مصنوعی در سازمان بسیار پرهزینه است.
افزایش هزینه و پیچیدگی رشد داده
با افزایش سامانهها، نگهداری مخازن مستقل دشوار شده و معماری نیازمند توسعه بر یک بستر مشترک است.
از دست رفتن ارزش دادههای قدیمی
اطلاعات تاریخی ارزش زیادی دارند و در صورت نبود ساختار نگهداری، حافظه اطلاعاتی از دسترس خارج میشود.
معماری Data Lakehouse چیست؟
ترکیب انعطافپذیری Data Lake با ساختار و قابلیت اطمینان Data Warehouse در یک معماری یکپارچه سازمانی.
نسل اول معماری
معماری سنتی Data Warehouse
برای دادههای ساختاریافته و گزارشهای سازمانی مناسب است، اما برای حجم بالای دادههای متنوع پرهزینه میشود.
- محدود به دادههای ساختاریافته و جداول SQL
نسل دوم معماری
مخزن ذخیرهسازی Data Lake
امکان ذخیره حجم عظیم دادههای خام و متنوع را دارد، اما بدون معماری مناسب کنترل کیفیت آن دشوار خواهد بود.
- ظرفیت ذخیرهسازی بالا اما نیازمند لایه کنترل
معماری نوین پیشنهادی
معماری مدرن Data Lakehouse
انعطافپذیری دریاچه داده را با قابلیتهای مدیریتی و تحلیلی انبار داده در یک زیرساخت مشترک فراهم میکند.
- بستر مشترک برای هوش تجاری، گزارشها و هوش مصنوعی
نتیجه برای سازمان چیست؟
بهجای اینکه تیمهای BI، داده و هوش مصنوعی هرکدام نسخه جداگانهای از اطلاعات ایجاد کنند، میتوانند از یک زیرساخت داده مشترک استفاده کنند. این موضوع معماری را سادهتر میکند، دوبارهکاری را کاهش میدهد و مسیر استفاده از داده در پروژههای جدید را کوتاهتر میکند.
خدمات نیک آموز در حوزه Data Lakehouse
از شناسایی مسئله و طراحی مسیر تا ایجاد یک بستر داده قابل استفاده برای تصمیمسازی و هوش مصنوعی.
فاز ۱: شناخت و معماری
شناخت و طراحی مسیر داده سازمان
بررسی سامانههای اصلی، منابع اطلاعاتی و گلوگاههای گزارشگیری سازمان جهت تدوین نقشه راه عملیاتی و طراحی معماری هدف متناسب با اهداف کسبوکار.
فاز ۲: یکپارچهسازی
یکپارچهسازی اطلاعات پراکنده سامانهها
اتصال هماهنگ پایگاههای داده، سیستمهای ERP، CRM، نرمافزارهای مالی، منابع انسانی و سرویسهای مختلف به یک بستر مرکزی بدون ایجاد اختلال.
فاز ۳: زیرساخت مقیاسپذیر
ایجاد مخزن مرکزی و مقیاسپذیر داده
ایجاد بستری متمرکز برای نگهداری دادههای جاری و تاریخی سازمان، با معماری قابل توسعه متناسب با افزایش حجم اطلاعات و اضافهشدن سامانههای جدید.
فاز ۴: پردازش و مدلسازی
آمادهسازی داده برای گزارش و تحلیل
پاکسازی، تبدیل و هماهنگسازی دادههای خام و ایجاد ساختارهای استاندارد برای استفاده در گزارشهای مدیریتی، داشبوردها و تحلیلهای سازمانی.
فاز ۵: زیرساخت AI
آمادهسازی زیرساخت هوش مصنوعی سازمان
ساماندهی دادهها در فرمتهای بهینه و استاندارد، جهت استفاده در مدلهای یادگیری ماشین، تحلیلهای پیشبینانه و دستیارهای هوشمند.
فاز ۶: امنیت و حاکمیت
کنترل کیفیت داده و سطوح دسترسی
طراحی قوانین حاکمیت داده، مدیریت سطوح دسترسی کاربران و رهگیری منشأ اطلاعات برای جلوگیری از ناهماهنگی و کاهش ریسکهای امنیتی.
فاز ۷: توانمندسازی و راهبری
توسعه تدریجی و راهبری پس از اجرا
آموزش تیم داخلی، مستندسازی دقیق فرآیندها و پشتیبانی فنی مداوم جهت اتصال سامانههای جدید و پاسخ به نیازهای تحلیلی آینده سازمان.
کاربردهای عملیاتی دریاچه داده در سازمان
دریاچه داده کمک میکند سازمان برای هر نیاز تحلیلی جدید، زیرساخت داده را از ابتدا نسازد و اطلاعات موجود را بارها بازاستفاده کند.
ایجاد گزارش مدیریتی یکپارچه
تولید داشبوردها و گزارشهای تحلیلی هماهنگ بر پایه اطلاعات قابل اعتماد تمام بخشهای سازمان.
ایجاد دید یکپارچه از مشتریان
ترکیب دادههای فروش، CRM و وبسایت برای شناخت رفتارهای مشتری و بهبود فرآیندهای ارتباطی.
بهرهبرداری از اطلاعات قدیمی
حفظ دادههای قدیمی جهت بررسی روندهای چندساله، تحلیل تغییرات بازار و پیشبینی الگوهای کسبوکار.
آمادهسازی داده برای مدلهای AI
فراهمسازی دادههای ساختیافته و پیوسته برای یادگیری ماشین، پیشبینی و دستیارهای هوشمند.
کاهش زمان اجرای پروژههای جدید
شروع سریع پروژههای BI و هوش مصنوعی با استفاده مجدد از دادههای آماده و در دسترس مشترک.
شناسایی الگوها و روندهای تجاری
آشکارسازی ارتباطات پنهان میان شاخصهای فروش، عملیات و موجودی از طریق ترکیب چند سامانه.
ایجاد بستر داده مشترک سازمانی
ایجاد نقطه اتصال متمرکز میان تیمهای فناوری اطلاعات، هوش تجاری، تحلیل داده و مدیران.
کاربردهای چندگانه از یک داده
استفاده همزمان از یک مجموعه داده واحد در داشبورد مدیریتی، مدلهای آماری و هوش مصنوعی.
نیک آموز چگونه پروژه Data Lakehouse را اجرا میکند؟
اجرای Data Lakehouse زمانی موفق است که از مسئله واقعی سازمان شروع شود، نه از انتخاب ابزار. به همین دلیل، نیک آموز ابتدا وضعیت فعلی داده، سامانهها، نیازهای مدیریتی و اولویتهای سازمان را بررسی میکند و سپس معماری و مسیر اجرا را متناسب با همان شرایط طراحی میکند.
شناخت وضعیت موجود و منابع داده
تعیین اولویتهای کلیدی کسبوکار
طراحی معماری هدف Data Lakehouse
اتصال مرحلهای سامانهها و منابع
آمادهسازی داده برای استفاده سازمان
اجرای نخستین سناریوی عملیاتی داده
توسعه تدریجی و اتصال سایر منابع
مستندسازی فرآیند و انتقال دانش
دستاوردهای سازمان پس از اجرای Data Lakehouse
ارزش Data Lakehouse فقط در ایجاد یک زیرساخت جدید نیست. نتیجه واقعی زمانی دیده میشود که مدیران و واحدهای مختلف سازمان بتوانند راحتتر به داده دسترسی داشته باشند، گزارشهای قابل اعتمادتری دریافت کنند و پروژههای تحلیلی را با وابستگی و زمان کمتر اجرا کنند.
دسترسی سریعتر به دادهها
بخش مهمی از دادههای مورد نیاز در یک بستر مشترک قرار میگیرد و مسیر دسترسی کوتاهتر میشود.
هماهنگی گزارشهای سازمانی
مشخصبودن منابع داده و قواعد پردازش، امکان تهیه گزارشهای هماهنگتر توسط واحدها را فراهم میکند.
کاهش وابستگی استخراج دستی
فرآیندها ساختیافته و تکرارپذیر شده و زمان کارشناسان صرف جمعآوری داده از سامانهها نمیشود.
راهاندازی سادهتر تحلیلها
تیمهای تحلیلی میتوانند از دادههای موجود دوباره استفاده کرده و نیازهای جدید را سریعتر پاسخ دهند.
آمادگی سازمان برای هوش مصنوعی
دادههای تاریخی و جاری برای پروژههای هوش مصنوعی و تحلیل پیشبینی آماده و در دسترس خواهند بود.
حفظ دائمی اطلاعات تاریخی
امکان نگهداری و استفاده مجدد از تاریخچه اطلاعات برای بررسی روندها و تحلیل تغییرات فراهم میشود.
بهبود دید مدیران ارشد فاوا
مدیر فاوا با معماری مشخص، مدیریت زیرساخت داده را به فرآیندی قابل توسعه تبدیل میکند.
توسعه کمهزینهتر در آینده
با اضافه شدن سامانه یا نیاز جدید، زیرساخت موجود بهتدریج توسعه پیدا کرده و نیازها را پوشش میدهد.
Data Lakehouse برای چه سازمانهایی مناسب است؟
این راهکار برای سازمانهایی بالاترین ارزش را خلق میکند که چندین سامانه اطلاعاتی فعال دارند، با رشد مداوم حجم تراکنشها روبهرو هستند و واحدهای مختلف آنها برای تصمیمگیری نیازمند اطلاعات هماهنگ و یکدست هستند.
01
تعدد و پراکندگی سامانههای سازمانی
سازمانهایی که اطلاعات حیاتی آنها میان سامانههای مالی، اداری، ERP، CRM، منابع انسانی و فایلهای مستقل پراکنده است و یکپارچگی ساختاری ندارد.
02
فرآیندهای زمانبر در تهیه گزارشها
مجموعههایی که استخراج یک گزارش تحلیلی برای مدیران، نیازمند دریافت فایل از چندین بخش، پردازش دستی و صرف روزها هماهنگی است.
03
اختلاف ارقام و تناقض در گزارشها
سازمانهایی که واحدهای مختلف آن مانند مالی، فروش و برنامهریزی، به دلیل تفاوت در منابع یا روشهای محاسبه، ارقام متناقضی از یک شاخص ارائه میدهند.
04
رشد پیوسته حجم داده و تراکنشها
سازمانهایی که با افزایش تعداد کاربران و عملیات روزانه مواجهاند و زیرساختی میخواهند که بدون نیاز به بازطراحی مجدد، ظرفیت مقیاسپذیری داشته باشد.
05
نیاز مکرر به پروژههای جدید BI
سازمانهایی که اطلاعات حیاتی آنها میان سامانههای مالی، اداری، ERP، CRM، منابع انسانی و فایلهای مستقل پراکنده است و یکپارچگی ساختاری ندارد.
06
برنامهریزی برای توسعه هوش مصنوعی
سازمانهایی که قصد دارند از مدلهای یادگیری ماشین و دستیارهای هوشمند استفاده کنند و به دادههای متمرکز، تمیز و استاندارد نیاز دارند.
07
نیاز به تحلیل دادههای تاریخی سازمان
کسبوکارهایی که بررسی روند تغییرات گذشته و تاریخچه رفتار مشتریان یا عملکرد دورهای، مبنای اصلی تصمیمگیریهای کلان امروز آنها است.
08
مدیریت جزیرهای و ناهماهنگ اطلاعات
سازمانهایی که در آنها هر واحد مستقلاً به جمعآوری و نگهداری داده میپردازد و قصد دارند جریان اطلاعات را در بستری مشترک مدیریت کنند.
درخواست مشاوره و ارزیابی معماری دریاچه داده (Data Lake)
جهت یکپارچهسازی منابع داده پراکنده، پردازش دادههای حجیم و پایهگذاری زیرساخت تحلیل داده، فرم زیر را تکمیل نمایید.
"*" فیلدهای الزامی را نشان می دهد
سوالات متداول Data Lakehouse
پاسخ به سوالات کلیدی درباره معماری، تفاوتها و نحوه پیادهسازی Data Lakehouse.
دریاچه داده چیست و چه کاربردی برای سازمان دارد؟
تفاوت Data Lakehouse با Data Lake و Data Warehouse چیست؟
چه زمانی یک سازمان به Data Lakehouse (دریاچه داده) نیاز دارد؟
آیا Data Lakehouse جایگزین Data Warehouse میشود؟
لزوماً خیر. هدف Data Lakehouse حذف اجباری Data Warehouse موجود نیست. در بسیاری از سازمانها میتوان معماری جدید را در کنار زیرساختهای فعلی توسعه داد و بهتدریج دادهها و کاربردهای جدید را به آن منتقل کرد.
انتخاب معماری مناسب باید بر اساس وضعیت فعلی سازمان، حجم داده، سامانههای موجود و نیازهای تحلیلی انجام شود.
Data Lakehouse چگونه به گزارشگیری مدیریتی کمک میکند؟
آیا Data Lakehouse میتواند اختلاف بین گزارشهای واحدهای مختلف را کاهش دهد؟
چه نوع اطلاعاتی را میتوان وارد Data Lakehouse کرد؟
Data Lakehouse میتواند اطلاعات موجود در منابع مختلف سازمان را در یک معماری مشترک گردآوری کند؛ از پایگاههای داده و سامانههای ERP و CRM گرفته تا سامانههای مالی، منابع انسانی، فایلها و سرویسهای اطلاعاتی.
هدف این نیست که همه اطلاعات بدون هدف جمعآوری شوند. ابتدا باید مشخص شود کدام دادهها برای گزارشگیری، تحلیل و نیازهای آینده سازمان ارزش بیشتری دارند.