Облачные хранилища данных: это больше, чем просто хранилище, это мозг для ваших данных

Сегодня лишь немногие компании страдают от нехватки данных. Настоящая задача — быстро и безопасно и обеспечить её поступление туда, где она приносит пользу. Именно здесь на помощь приходит озеро данных : среда, которая централизует необработанные данные из различных источников и форматов, обеспечивая их доступность для анализа, интеграции и автоматизации, без необходимости изначально создавать жёсткую структуру.

По данным 451 Research , 52% компаний уже перенесли свои неструктурированные данные в озера данных , стремясь к большей гибкости и интеграции между системами и анализом. Это показывает, что внедрение этой модели уже стало реальностью для тех, кому необходимо быстро реагировать на бизнес-требования, основанные на всё более разнообразных данных, и в режиме реального времени.

Но чем именно озеро данных от других традиционных структур? И когда оно перестаёт быть технической возможностью и становится стратегическим путём?

2.1. Какие изменения происходят в связи с хранилищем данных?

Хранилище данных возникло с четкой целью: централизовать структурированные данные для повторяющегося и исторического анализа. Оно надежно, стабильно и хорошо работает в предсказуемых сценариях, при условии, что данные чистые, стандартизированные и организованные до поступления в систему . Такой подход называется «схема при записи» .

Озеро данных , с другой стороны, возникло из необходимости справиться с современной сложностью: множество источников, разнообразные форматы и постоянные изменения в вопросах, на которые должен отвечать бизнес. Оно позволяет хранить данные в их необработанном формате, структурируя их только при необходимости, — подход, известный как «схема при чтении» .

Эта логика делает озеро данных более подходящим для изучения новых корреляций, проверки гипотез и интеграции таких технологий, как ИИ, автоматизация и аналитика в реальном времени, без остановки операций длительными процессами реструктуризации.

2.2. Когда имеет смысл рассматривать создание озера данных?

Сравнение с хранилищем данных наглядно демонстрирует: озеро данных подходит для ситуаций, когда объем, разнообразие и скорость обработки данных постоянно растут . И такой сценарий уже стал реальностью для большого числа компаний.

Если ваша организация работает с множеством источников (таких как ERP-системы, CRM-системы, датчики, электронные таблицы и API) и нуждается в быстрой перекрестной проверке этой информации, озеро данных перестает быть технической опцией и становится стратегической необходимостью .

Оно особенно полезно в следующих случаях:

• Данные поступают в различных форматах, не всегда структурированных;
• В бизнес-сферах требуется большая автономия и скорость анализа;
• Проекты в области искусственного интеллекта, бизнес-аналитики или автоматизации находятся в поле зрения, но существующая модель не справляется с поставленными задачами.

В подобных ситуациях озеро данных позволяет компании двигаться вперед, не перестраивая все под каждое новое применение. Оно централизует, организует и подготавливает данные, обеспечивая более эффективное и результативное использование информации.

Поскольку данные перестают следовать фиксированному шаблону и начинают отражать реальную сложность бизнеса, озеро данных оказывается не только полезным, но и неизбежным. Оно упорядочивает ранее разрозненные данные, придает контекст тому, что раньше было просто объемом, и превращает разнообразие в ценность.

Но одной этой архитектуры недостаточно. Для того чтобы озеро данных реализовало свой потенциал в масштабируемости, производительности и безопасности, необходимо выйти за рамки структуры : нужна правильная среда. И на этом этапе выбор облака перестает быть вопросом удобства и становится стратегией. Давайте разберемся, почему?

3. Почему облачные технологии — идеальная среда для ваших нужд озеро данных

Недостаточно создать современное хранилище данных, если оно привязано к инфраструктуре, которая слишком быстро устаревает. Логика озера данных основана на непрерывном росте, разнообразии источников и анализе в реальном времени, и это требует среды, которая успевает за этой динамикой .

Попытка поддерживать эту модель в центрах обработки данных означает подавление инноваций в рамках физических ограничений, непредсказуемые затраты и негибкие операции. В облаке же озеро данных находит идеальный сценарий для беспрепятственного , гибкой интеграции новых технологий и обеспечения безопасности с самого начала .

Именно в этом сочетании свободы и контроля облако преуспевает. И не только как техническая среда, но и как инструмент, способствующий новому способу работы с данными, как мы увидим ниже.

3.1. Реальные технические и эксплуатационные преимущества

Внедрение хранилища данных — это не просто перенос файлов в другую среду; это переосмысление способов хранения, обработки и доступа к данным. Это структурное изменение, которое уменьшает технические узкие места и открывает возможности для более быстрых и соответствующих бизнес-целям решений.

На практике это означает:

• Масштабируемость по требованию : ваша инфраструктура растет вместе с объемом и сложностью данных, без необходимости постоянной переконфигурации или крупных инвестиций в локальные серверы;
• Устойчивость и непрерывность : благодаря автоматической репликации, отказоустойчивости и резервному копированию риски простоев и потери данных сводятся к минимуму;
• Снижение нагрузки на ИТ-отдел : работа становится более гибкой, и техническая команда может сосредоточиться на развитии среды, а не только на поддержании базовых функций.

Неудивительно, что, по данным Dataversity , более 60% корпоративных данных уже находятся в облаке . Это усиливает интеграцию между источниками данных, обеспечивает согласованность данных и управление данными. А озеро данных становится живой инфраструктурой, которая развивается вместе с бизнесом.

3.2. Готовность к экосистеме ИИ, бизнес-аналитики и автоматизации

Облако не просто предоставляет пространство, оно предлагает готовые сервисные уровни , которые облегчают активацию данных платформами искусственного интеллекта (ИИ), бизнес-аналитики (BI) и автоматизированными потоками системной интеграции.

Это значительно сокращает время и сложность, необходимые для запуска проектов. И это не случайно: опросу Qlik , 94% компаний увеличили свои инвестиции в ИИ , но только 21% смогли успешно внедрить эти инициативы. Это подчеркивает критически важный момент : узкое место заключается не в отсутствии инструментов, а в архитектуре данных. Если данные не циркулируют, интеллектуальный процесс не происходит.

В облаке озеро данных перестает быть сложным изолированным хранилищем и становится платформой для непрерывной активации , где ИИ, BI и автоматизация больше не зависят от ИТ-подразделений и начинают напрямую реагировать на потребности бизнеса.

Сочетая техническую гибкость с интеллектуальными связями , облако превращает озеро данных в нечто гораздо большее, чем просто хранилище: оно превращает его в центр постоянно движущихся данных. Но ни один потенциал не реализуется изолированно. Чтобы получить выгоду, необходимо структурировать эту среду, руководствуясь четкими критериями и перспективным видением .

Именно это мы и рассмотрим далее: как создать озеро данных , которое не только работает, но и успевает за темпами обработки вопросов, на которые должен отвечать ваш бизнес.

4. Что следует учитывать при структурировании вашего озеро данных

Помимо технологий, создание озера данных начинается с простого вопроса: что ваша компания хочет делать с данными? Без этой ясности существует риск создания просто еще одного хранилища, а не интеллектуального механизма.

Структурирование озера данных в облаке требует не только видения, но и практических решений: относительно источников, доступа, управления и роста. Поэтому секрет заключается не столько в следовании готовым формулам, сколько в создании основы, которая развивается вместе с бизнесом.

Итак, давайте поговорим о том, что действительно важно для превращения проекта в ценность с самого начала?

4.1. Основные этапы реализации

Внедрение хранилища данных в облаке — это не ИТ-проект, а стратегическое решение, требующее четко определенной основы . Все начинается с определения источников и типов данных, структурированных или неструктурированных, и четкого определения того, как эти данные будут извлекаться, организовываться и предоставляться для использования.

К наиболее важным этапам этого процесса относятся:

• Цели инвентаризации и использования данных : понимание не только того, где находятся данные, но и того, как они будут использоваться, кем и как часто;
• Создание конвейеров для приема и каталогизации данных : обеспечение бесперебойного поступления данных в озеро данных с четко определенными метаданными, версионированием и контекстом;
• Структурирование уровней доступа и безопасности : создание политик, сочетающих защиту с автономией пользователей и изначально рассчитанных на масштабирование.

Иными словами, речь идёт не просто о перемещении данных, а о подготовке их к созданию ценности с самого первого же вывода .

4.2. Как обеспечить масштабируемость и контроль

Развитие на основе данных неизбежно, но развитие под контролем — это выбор. Без планирования даже самое лучшее озеро данных может стать новым узким местом, с избытком данных и низкой ценностью. Обеспечение масштабируемости и управления опирается на три фундаментальных принципа:

• Эластичная и распределенная архитектура : которая позволяет обрабатывать различные типы и объемы данных без постоянной перестройки;
• Автоматизация управления : с четкими правилами классификации, хранения и доступа на основе профилей и проектов, а не разрозненности;
• Встроенная прозрачность и отслеживаемость : возможность в режиме реального времени отслеживать, к чему осуществляется доступ, кем и какое влияние это оказывает на операционную деятельность.

Именно это сочетание превращает озеро данных в прочную и устойчивую основу , готовую расти вместе с аналитическими амбициями бизнеса.

Но вам не нужно создавать все с нуля или проходить этот путь в одиночку. Платформы, уже подготовленные к обработке этой сложности, как мы увидим ниже, могут ускорить процесс, избежать подводных камней и гарантировать, что озеро данных будет приносить пользу с самого начала. Читайте дальше!

5. На практике: почему Skyone ускоряет этот процесс

До сих пор мы обсуждали концепции и идеальную структуру для облачных хранилищ данных как мы применяем все это на практике и почему выбор нашей платформы может стать шагом, который с самого начала превратит теорию в результаты.

В Skyone мы считаем, что ценность рождается из действий, а не из сложности. Именно поэтому наши решения, такие как Skyone Studio, имеют единственную цель: активация старых и новых данных в готовой к использованию аналитической среде , способной масштабироваться без потери контроля и безопасности.

5.1. Озеро данных со встроенным интеллектом: Skyone Studio

Статического хранения данных уже недостаточно. Именно поэтому Skyone Studio превращает озеро данных в живую платформу с автоматизированными

конвейерами Так мы обеспечиваем новый темп работы с данными, где ИТ-отдел выступает катализатором, а бизнес-подразделения исследуют результаты с большей автономностью, гибкостью и уверенностью.

На практике ключевое отличие заключается в том, как всё это взаимосвязано поддержке Skyone вы не просто создаёте озеро данных : вы создаёте интеллектуальную, гибкую и безопасную среду, готовую масштабироваться вместе с вашим бизнесом, от устаревших данных до будущих проектов в области ИИ.

Хотите увидеть это изменение в своей компании? Поговорите с одним из наших специалистов и узнайте, как преобразовать разрозненные данные в более быстрые, уверенные и стратегические решения!

6. Заключение: Чего ожидать от облачных данных в ближайшие годы?

Данные перестали быть просто входными данными для анализа и стали слоем интеллекта, присутствующим на протяжении всей деятельности. В ближайшие годы ожидается не линейный рост объёма данных, а глубокая трансформация способов их потока, связей и преобразования в решения в режиме реального времени, с обеспечением безопасности и автономности.

В этом сценарии хранилища данных (data lakes) укрепляют свои позиции в качестве ключевого элемента современной аналитической архитектуры. Именно они позволяют нам справляться с разнообразием, скоростью и изменчивостью современных данных из реального мира. Но, что ещё важнее, они обеспечивают новую операционную модель , где данные не лежат неподвижно, ожидая, пока кто-то их найдёт, а циркулируют, обучаются и активно на потребности бизнеса.

Компании, наиболее активно продвигающиеся в этом направлении, больше не спорят о целесообразности перехода в облако. Они обсуждают, как разумно структурировать этот переход , используя уже существующие ресурсы и создавая основу для будущего. В этом смысле такие платформы, как Skyone, показывают, что при правильном выборе можно ускорить этот процесс, не жертвуя контролем, безопасностью или контекстом .

Таким образом, если будущее данных лежит в облаке, следующим шагом является обеспечение стратегического характера этого перехода. Чтобы продолжить изучение возможных путей, ознакомьтесь также с другой статьей в нашем блоге : «Корпоративное облачное хранилище: практическое руководство, которое вам было необходимо» .

Часто задаваемые вопросы о озера данных в облаке

Между стремлением преобразовать данные в ценность и практикой структурирования озера данных в облаке возникает множество вопросов. Это особенно актуально, поскольку речь идет не просто о технологическом проекте, а о решении, которое влияет на процессы, людей и бизнес-стратегию.

Ниже мы собрали прямые ответы на вопросы, которые чаще всего слышат от тех, кто уже находится на этом пути или собирается его начать.

1) В каких сценариях озеро данных становится наилучшим выбором?

Озеро данных — лучший выбор, когда компания работает с данными из множества источников — структурированными, полуструктурированными или необработанными — и нуждается в гибкой централизации всего этого. Оно идеально подходит для ситуаций, когда объем данных быстро растет, они поступают в различных форматах и ​​используются для таких инициатив, как ИИ, бизнес-аналитика, автоматизация или по запросу . Оно также превосходно подходит, когда бизнес-подразделениям требуется большая автономия в исследовании данных, без необходимости полагаться на ИТ-отдел для решения каждого нового вопроса.

2) Почему хранилище данных непосредственно на платформе, подобной Skyone?

Потому что это устраняет сложности, связанные с созданием системы с нуля, и ускоряет получение ценности от данных. С Skyone вы подключаете устаревшие системы к облаку без необходимости переписывать системы или прерывать работу, а также структурируете свое озеро данных с помощью Skyone Studio, готовое к масштабированию с управлением, автоматизацией и встроенным интеллектом. В результате вы получаете среду, которая интегрирует, защищает и активирует ваши данные с гораздо меньшими препятствиями.

3) Каковы основные технические аспекты, которые необходимо учитывать для обеспечения масштабируемости и надежности хранилища данных

и готовое к росту озеро данных опирается на три столпа

• Эластичная архитектура (адаптирующаяся к объему и разнообразию данных);
• Автоматизированное управление (с четкими правилами от приема до использования); и
• Обеспечение видимости в режиме реального времени (для понимания потоков данных и обеспечения безопасности).

Основное внимание следует уделять не только хранению данных, но и их подготовке к передаче с учетом контекста, качества и скорости.

Автор: Skyone