Los análisis deberían extraer el máximo conocimiento, ¿verdad? Bueno, para hacer eso, necesitarás acceso completo a todos los datos relevantes. Un lago de datos es un almacenamiento central para todo tipo de datos en su forma original y no estructurada. Los lagos de datos son generalmente más rentables que los almacenes de datos para casos de uso de análisis integrados.
Los análisis deberían extraer el máximo conocimiento, ¿verdad? Bueno, para hacer eso, necesitarás acceso completo a todos los datos relevantes.
La analítica es el proceso de transformar datos en conocimientos. No faltan casos de uso para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones para lograr sus objetivos. Estos objetivos a menudo incluyen mejorar la satisfacción del cliente, aumentar los ingresos y reducir los costos.
Cuando los proveedores de SaaS incorporan análisis en sus aplicaciones, el valor que brindan a los usuarios solo aumenta. Después de todo, mejorar la experiencia del usuario y la satisfacción del cliente son claves para la retención.
Pero, ¿por qué no más empresas de SaaS utilizan lagos de datos?
¿Por qué tanta gente insiste en utilizar almacenes de datos tradicionales que se vuelven extremadamente costosos?
Resolvamos esto.
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos es un almacenamiento central para todo tipo de datos en su forma original y no estructurada.
A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, los lagos de datos pueden ingerir, almacenar y procesar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Según , “un almacén de datos almacena datos en un formato estructurado. Es un depósito central de datos preprocesados para análisis e inteligencia empresarial. Por otro lado, un lago de datos es un depósito central de datos sin procesar y datos no estructurados. Puedes almacenar datos primero y procesarlos más tarde”.
Ventajas de un lago de datos
Un lago de datos es un depósito de datos principalmente sin procesar de sistemas operativos. El lago de datos mantiene los volúmenes de datos cerca de su formato sin procesar. Luego, catalogamos y almacenamos datos a bajo costo en un formato que otros sistemas puedan consumir fácilmente.
AWS escribe que un lago de datos es una buena opción para los siguientes análisis:
aprendizaje automático / entrenamiento de IA
científicos y analistas de datos
análisis exploratorio
descubrimiento de datos
transmisión
análisis operativo/avanzado
análisis de grandes datos
perfil de datos
¿Son escalables los lagos de datos?
Sí. AWS señala que un lago de datos "le permite almacenar cualquier dato a cualquier escala".
Los lagos de datos pueden manejar diferentes tipos de datos, como estructurados, semiestructurados y no estructurados. Estos suelen originarse en:
bases de datos
archivos
registros
medios de comunicación social
¿Qué tan flexible es el almacenamiento del lago de datos?
OvalEdge, proveedor de un conjunto de gestión y catálogo de datos, de los lagos de datos. “Un lago de datos puede almacenar datos multiestructurados de diversas fuentes.
Un lago de datos puede almacenar:
registros
XML
multimedia
datos del sensor
binario
datos sociales
charlar
datos de personas
OvalEdge amplía esto para el análisis. Afirman que exigir que los datos estén en un formato específico es una obstrucción. “El lago de datos de Hadoop le permite estar libre de esquemas o puede definir múltiples esquemas para los mismos datos. En resumen, le permite desacoplar el esquema de los datos, lo cual es excelente para el análisis.
¿Cuánto cuesta utilizar un lago de datos?
Los lagos de datos son generalmente más rentables que los almacenes de datos para casos de uso de análisis integrados.
Los costos del almacén de datos, como Snowflake, a menudo aumentan sin control debido a las consultas simultáneas. Las demandas informáticas en una plataforma SaaS son diferentes a las de una función de análisis interno.
El costo también es menor porque:
Los lagos de datos requieren menos esfuerzo para construir
tener muy baja latencia
puede soportar el análisis de datos
Sin necesidad de un esquema ni filtrado, los costos de almacenamiento pueden ser menores en relación con el almacenamiento de datos.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es un almacén de datos principalmente transformados, seleccionados y modelados de sistemas ascendentes. Los almacenes de datos utilizan un formato de datos estructurado.
En nuestro blog, analizamos la diferencia entre para análisis multiinquilino. El papel del ingeniero de datos implica transformar el lago de datos en un almacén de datos. Este proceso es similar a cómo un carpincho nadador se adapta a su entorno. El científico de datos bebé capibara puede realizar análisis.
Ventajas de un almacén de datos
Los almacenes de datos están optimizados para datos estructurados
Los almacenes de datos utilizan un formato de datos estructurado o relacional para el almacenamiento de datos.
Un almacén de datos también requiere más tiempo para construirse y proporciona menos acceso a los datos sin procesar. Sin embargo, debido a que los datos requieren curación, generalmente es un lugar más seguro y productivo para el análisis de datos.
Como , “Tanto los lagos de datos como los almacenes pueden tener fuentes de datos ilimitadas. Sin embargo, el almacenamiento de datos requiere que usted diseñe su esquema antes de poder guardar los datos. Solo puede cargar datos estructurados en el sistema. “
AWS amplía esto con “Por el contrario, los lagos de datos no tienen tales requisitos. Pueden almacenar datos no estructurados y semiestructurados, como registros de servidores web, secuencias de clics, redes sociales y datos de sensores”.
Bueno para inquilino único/análisis interno
Los datos estructurados en un almacén ayudan a los usuarios a generar informes rápidamente gracias al rápido rendimiento de las consultas. Esto depende de la cantidad de datos y de la asignación de recursos informáticos.
Databricks : “Los almacenes de datos permiten analizar rápida y fácilmente los datos comerciales cargados desde sistemas operativos como sistemas de punto de venta, sistemas de gestión de inventario o bases de datos de marketing o ventas. Los datos pueden pasar a través de un almacén de datos operativo y requerir una limpieza de datos para garantizar la calidad de los datos antes de que puedan usarse en el almacén de datos para generar informes”.
Desafíos de un almacén de datos
No están preparados para múltiples inquilinos
La mayoría de los almacenes de datos almacenan grandes volúmenes de datos, pero generalmente no para análisis multiinquilino.
Si utiliza un almacén de datos para potenciar sus análisis multiinquilino, el enfoque adecuado es vital. Snowflake y Redshift son útiles para organizar y almacenar datos. Sin embargo, pueden resultar complicados cuando se trata de analizar datos de varios inquilinos.
Los almacenes de datos para análisis multiinquilino requieren un modelado e ingeniería significativos por adelantado, lo que resulta en costos sustancialmente más altos . Sin mencionar la total falta de una capa semántica para implementar los permisos de los usuarios.
Falta de lógica de seguridad multiinquilino
Proteger los datos en aplicaciones SaaS multiinquilino puede resultar complicado. Especialmente cuando se conectan gráficos directamente al almacén de datos.
La gestión y el gobierno de datos requieren middleware desarrollado a medida. Esto existe en forma de tablas de metatablas, controles de acceso de usuarios y una capa semántica que organiza la seguridad de los datos.
Conectarse a su almacén de datos requiere construir otra capa semántica. Este componente traducirá la lógica multiinquilino de su aplicación web front-end a la lógica del almacén de datos. Desafortunadamente, este proceso puede resultar particularmente engorroso.
Snowflake describe tres patrones para diseñar un almacén de datos para análisis multiinquilino. : “La tabla multiinquilino (MTT) es el patrón de diseño más escalable en términos de la cantidad de inquilinos que una aplicación puede admitir.
Este enfoque admite aplicaciones con millones de inquilinos. Tiene una arquitectura más simple dentro de Snowflake. La simplicidad importa porque la dispersión de objetos hace que la gestión de innumerables objetos sea cada vez más difícil con el tiempo”.
Costos de computación costosos
Cuando un almacén de datos impulsa sus análisis multiinquilino, los costos continuos también pueden ser altos.
El gasto informático de las tarifas por consulta crece exponencialmente con una plataforma multiinquilino.
Este es un problema particularmente con la nube de datos de Snowflake. Es lógico que los costos aumenten con un mayor uso, al igual que ocurre con la infraestructura de nube pública. Desafortunadamente, suelen ser exponenciales, en lugar de estar en proporción exacta con su valor agregado. [Pruebe nuestra ]
La escalabilidad es otro desafío
Sus análisis de SaaS deben estar disponibles casi instantáneamente para todos.
Es poco probable que tenga una cantidad significativa de tiempo de inactividad. Sus usuarios obtienen más valor cuando utilizan sus análisis. Un mayor uso debería equivaler a más ingresos y retención de clientes.
Los proveedores de SaaS deben trabajar para garantizar que un almacén de datos escale sin problemas con el aumento de inquilinos.
¿Por qué un lago de datos es mejor para análisis integrados en una aplicación SaaS multiinquilino?
Hay algunas formas en las que un lago de datos es la mejor opción para análisis integrados en una aplicación SaaS multiinquilino.
1) Los lagos de datos multiinquilino simplifican la ampliación de las aplicaciones
La consolidación de los gastos generales de almacenamiento, computación y administración en una infraestructura compartida reduce significativamente los costos tanto para los proveedores como para los suscriptores de los inquilinos a medida que crecen las bases de usuarios.
Sin embargo, es importante dimensionar correctamente los grupos de recursos. Las demandas de simultaneidad son reales dentro de una base de inquilinos de SaaS.
Los lagos de datos también son ventajosos para el aislamiento de datos de los inquilinos. Cuando los inquilinos acceden a la misma instancia, los controles de acceso estrictos impiden la visibilidad de los datos de otros inquilinos.
2) Manejo de diversos formatos de datos
Los tipos de datos están aumentando. Los líderes de productos de plataformas SaaS quieren ofrecer mejores análisis, pero su almacén de datos a menudo los frena.
Los lagos de datos abren opciones de análisis. Cuando están en juego datos semiestructurados, las bases de datos como MongoDB se vuelven más fáciles de almacenar en un lago de datos.
Con opciones de datos no estructurados, incluso puede ofrecer análisis de texto para casos de uso de servicio al cliente.
3) Escalabilidad para múltiples inquilinos
Los almacenes de datos no se escalan fácilmente para múltiples inquilinos sin un esfuerzo de desarrollo significativo. Para lograr multiinquilino con un almacén de datos, debe crear una infraestructura adicional. Existen procesos lógicos entre la base de datos y la aplicación orientada al usuario que los equipos de ingeniería deben crear ellos mismos.
4) Aislamiento y seguridad de datos
Los almacenes de datos luchan con la seguridad a nivel de fila en entornos multiinquilino.
Cada solución de almacenamiento de datos requiere esfuerzos adicionales para asegurar la separación de datos a nivel de inquilino. Este desafío se agrava con el control de acceso a nivel de usuario.
5) Ventajas de costos
Los lagos de datos se escalan más fácilmente y requieren menos computación. Esta es una razón importante por la que potenciamos nuestro .
Confluent, pionero del streaming de datos : “Los lagos de datos son los más eficientes en términos de costos, ya que se almacenan en su forma sin procesar, mientras que los almacenes de datos ocupan mucho más almacenamiento al procesar y preparar los datos que se almacenarán para el análisis. "
Desafíos de implementar un lago de datos
1) Recursos calificados
Los ingenieros de software no son ingenieros de datos.
Si lo está creando usted mismo, necesitará un ingeniero de datos para escalar adecuadamente un lago de datos para . El software de escalado es diferente al escalado de consultas de análisis.
La ingeniería de datos implica la creación de sistemas para recopilar, almacenar y analizar datos, especialmente a gran escala. Un ingeniero de datos ayuda a las organizaciones a recopilar y administrar datos para obtener información útil. También convierten datos a formatos para análisis y aprendizaje automático.
Qrvey elimina la necesidad de ingenieros de datos . Y, por supuesto, eliminar la necesidad de ingenieros de datos reduce los costos y acelera el tiempo de comercialización.
2) Integración con sistemas existentes
Para analizar datos de múltiples fuentes, los proveedores de SaaS deben crear canales de datos independientes.
Qrvey elimina esto también para .
Las empresas de SaaS que utilizan Qrvey no necesitan la ayuda de ingenieros de datos para crear y lanzar análisis. De lo contrario, los equipos terminan creando una canalización de datos y un proceso ETL separados para cada fuente.
Qrvey aborda este desafío con una capa de gestión de datos llave en mano con un canal de datos unificado que ofrece:
Una única API para ingerir cualquier tipo de datos
Conectores de datos prediseñados para bases de datos y almacenes de datos comunes
Un motor de reglas de transformación
Un lago de datos optimizado para requisitos de escala y seguridad que incluye multiinquilino cuando sea necesario
Mejores prácticas para utilizar un análisis multiinquilino de Data Lake
Definir una estrategia de datos clara
Cualquier organización que busque generar analítica debe tener una estrategia de datos.
como "un plan a largo plazo que define la tecnología, los procesos, las personas y las reglas necesarias para gestionar los activos de información de una organización".
Esto suele ser un desafío mayor de lo que esperas.
Muchas organizaciones piensan que sus datos están limpios, de la misma manera que la gente piensa que su teléfono inteligente está limpio. Sin embargo, ¡ambos suelen estar llenos de !
La limpieza de datos es el proceso de arreglar datos dentro de un conjunto de datos. Los problemas que se suelen observar son datos incorrectos, dañados, formateados incorrectamente o incompletos.
Los datos duplicados son una preocupación particular cuando se combinan múltiples fuentes de datos. Si se produce un etiquetado incorrecto, es particularmente problemático. Un problema aún mayor con los datos en tiempo real.
La escalabilidad de las bases de datos es otra área en la que el optimismo suele ser infundado. DesignGurus.io : "Escalar horizontalmente bases de datos SQL es una tarea compleja plagada de obstáculos técnicos".
¿Quién quiere eso?
Implementación de seguridad y gobernanza de datos
Los proveedores de SaaS pueden otorgar permisos a los usuarios que controlan el acceso a determinadas funciones. Es necesario controlar el acceso para poder cobrar tarifas adicionales por los módulos complementarios.
Al ofrecer capacidad de análisis de autoservicio, su estrategia de datos debe incluir controles de seguridad.
Por ejemplo, la mayoría de las aplicaciones SaaS utilizan niveles de usuarios para ofrecer diferentes funciones. Los "administradores" de inquilinos pueden ver todos los datos. Por el contrario, los usuarios de nivel inferior sólo obtienen acceso parcial. Esta diferencia significa que todos los gráficos y creadores de gráficos deben respetar estos niveles.
También es complejo y desafiante mantener la seguridad de los datos si estos abandonan su entorno de nube. Cuando los proveedores de BI le exigen que envíe sus datos a su nube, se crea un riesgo de seguridad innecesario.
Por el contrario, con una solución autohospedada como Qrvey, sus datos nunca abandonan su entorno de nube. Sus análisis pueden ejecutarse completamente dentro de su entorno, heredando sus políticas de seguridad ya implementadas. Esto es óptimo para aplicaciones SaaS. Hace que su solución no sólo sea segura sino también más fácil y rápida de instalar, desarrollar, probar e implementar.
Qrvey sabe que el análisis comienza con los datos
El término "análisis" puede evocar imágenes de paneles coloridos que muestran claramente una variedad de gráficos.
Ese es el final del juego, pero todo comienza con los datos.
Debido a que entendemos que el análisis comienza con los datos, Qrvey se centró en el uso de un lago de datos. Creamos una plataforma de análisis integrada específicamente para análisis multiinquilino para empresas SaaS. El objetivo es ayudar a los equipos de productos de software a ofrecer mejores análisis en menos tiempo y, al mismo tiempo, ahorrar dinero.
Pero todo comienza con los datos.
Qrvey ofrece opciones flexibles de integración de datos para satisfacer diversas necesidades. Permite tanto conexiones en vivo a bases de datos existentes como la ingesta de datos en su lago de datos incorporado.
Este enfoque de lago de datos en la nube optimiza el rendimiento y la rentabilidad para consultas analíticas complejas. Además, el sistema normaliza automáticamente los datos durante la ingesta para que esté listo para análisis e informes de múltiples inquilinos.
Qrvey admite conexiones a bases de datos y almacenes de datos comunes como Redshift, Snowflake, MongoDB, Postgres y más.
También proporcionamos una API de ingesta para enviar datos en tiempo real. Esto admite JSON y datos semiestructurados como .
Además, es posible ingerir datos del almacenamiento en la nube, como depósitos S3, y datos no estructurados, como documentos, texto e imágenes.
Qrvey incluye transformaciones de datos como una característica incorporada, lo que elimina la necesidad de servicios ETL separados. Con Qrvey, ya no hay necesidad de ingenieros de datos dedicados.
Permítanos mostrarle cómo le permitimos ofrecer más valor a los clientes mientras crea menos software.
