Data Lakehouse

Umocněte škálovatelnost data lakes možnostmi správy datových skladů. Zvládejte náročné úkoly pokročilé analytiky a umělé inteligence.

Připravte se na budoucnost s lakehouse architekturou

Lakehouse architektura kombinuje data lakes a datové sklady. Z obou si bere to nejlepší. Zjednodušuje tak řízení a správu dat, zvyšuje dostupnost dat, podporuje analytiku v reálném čase.

Připravte svou datovou strategii na budoucnost, vybudujte moderní datové prostředí pro rychlejší a lepší rozhodování, business intelligence i umělou inteligenci.

Zefektivněte a optimalizujte ukládání enterprise dat

Využijte možnosti lakehouse architektury k optimalizaci řízení a správy dat. Vybudujte nákladově efektivní datový systém s lepší dostupností dat, který hladce zvládne výpočetní nároky pokročilých analytických funkcí. Podpořte bezproblémovou spolupráci mezi týmy v celé vaší organizaci a připravte datové strategie na budoucí výzvy.

Benefitujte ze sjednocené datové architektury

Centralizujte různé datové formáty na jedinou platformu, zjednodušte enterprise datovou architekturu.

Snižte náklady na data a analýzy

Buďte nákladově efektivní při ukládání rozsáhlých souborů dat, využijte robustní možnosti zpracování dat v lakehousu na komplexní analýzu dat.

Zaveďte robustní data governance

Slučte governance standardy datových skladů se škálovatelností data laků, zajistěte datovou kvalitu, bezpečnost a soulad s regulatorními předpisy.

Rychle analyzujte, rychle rozhodujte

Data analyzujte instantně, okamžitě. Nejen v dynamických odvětvích využijete rychlé rozhodování založené na datech.

Zajistěte škálovatelnost a flexibilitu

Dynamicky upravujte storage a výpočetní zdroje tak, aby neustále vyhovovaly rychle se vyvíjejícím požadavkům na data.

Věnujte se data science a strojovému učení

Začněte realizovat pokročilé projekty z oblasti data science a machine learningu (strojového učení). S lakehousem kompletně vyhovíte jejich požadavkům a nárokům.

Spolupracujte s dalšími odděleními

Podpořte spolupráci mezi IT, analytickými a byznysovými týmy, nabídněte jim lakehouse jako jednotný zdroj dat.

Prosaďte datovou strategii pro budoucnost

Vytvořte flexibilní architekturu, která se bude vyvíjet podle nových datových trendů a byznysových požadavků.

Data lakehouse = data lake + data warehouse

Naše odbornost zahrnuje řadu různých technologií typu Lake House, včetně Amazon Redshift, Databricks, Azure Synapse Analytics, Google BigQuery, Snowflake nebo MySQL HeatWave.

Architektura datového jezera spojuje výhody paradigmat datového jezera i datového skladu:

Data Lake

Data Lake nabízí flexibilní úložiště pro strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data v původním formátu – umí efektivně ukládat velké objemy dat.

Data Warehouse

Datový sklad optimalizuje dotazování a analýzu – podporuje data-driven rozhodování.

Proč se spoléhat na robustní data lakehouse

Storage infrastruktura

Získejte škálovatelné a nákladově efektivní řešení pro ukládání dat.

Data management vrstva

Uspořádejte a spravujte data s využitím metadata managementu a schémat.

ACID transakce

Zajistěte datovou integritu potřebnou pro souběžné operace.

Transakční framework

Využijte dávkového zpracování dat i zpracování v reálném čase, řiďte ETL procesy, spravujte data engine.

Governance a bezpečnost

Buďte v souladu s regulatorními předpisy, provádějte datové audity a zavádějte robustní bezpečnostní metriky.

Vrstva na optimalizaci dotazů

Umožněte SQL dotazování, zlepšete analytiku pomocí optimalizačních technik.

Integrační nástroje a API

Propojte lakehouse s externími systémy, využijte rozhraní API pro bezproblémovou konektivitu.

Pokročilá analytika a strojové učení

Začněte se sofistikovaným strojovým učením (machine learning) a s data science.

Inovujte s data lakehouse architekturou

Prosaďte lakehouse architekturu a naplno vytěžte svá data. Zefektivněte analytiku, slučte datová sila, podpořte inovace a začněte se na základě dat chytře rozhodovat.

Jak implementujeme data lakehouse

Máme praktické zkušenosti s různými lakehouse technologiemi, známe Amazon Redshift, Databricks, Azure Synapse Analytics, Google BigQuery, Snowflake a MySQL HeatWave. Bude-li to potřeba, osvojíme si i další.

Při implementaci data lakehousu procházíme několika klíčovými fázemi:

1

Plánování a strategie

  • Analýza požadavků: Porozumíme požadavkům na data a zamýšleným use-casům.
  • Návrh architektury: Vybíráme vhodnou technologii a architekturu lakehousu.
2

Nastavení infrastruktury

  • Konfigurace úložiště: Vytvoříme storage lakehousu (např. AWS S3, Azure Blob Storage).
  • Výpočetní zdroje: Zajistíme potřebné výpočetní zdroje pro zpracování dat.
3

Získávání a integrace dat

  • Identifikace zdrojů dat: Identifikujeme různé zdroje dat.
  • Vývoj pipeline pro nahrávání dat: Vytvoříme pipeliny pro nahrávání dat v dávkovém i real-time režimu.
4

Zpracování a transformace dat

  • Implementace procesů ETL/ELT: Provádíme data cleansing a transformace dat.
  • Datový katalog: Kategorizujeme metadata pro efektivní řízení a správu dat.
5

Data governance a bezpečnost

  • Řízení přístupu: Na základě rolí konfigurujeme přístupová práva.
  • Compliance a ochrana osobních údajů: Zajistíme dodržování předpisů o ochraně osobních dat.
6

Nastavení analytických a dotazovacích nástrojů

  • Konfigurace dotazovacího nástroje SQL: Zprovozníme SQL dotazování.
  • Data science a ML nástroje: Zajistíme integrace analytických platforem a platforem strojového učení.
7

Uživatelské rozhraní a reporting

  • Dashboardy a vizualizační nástroje: Nakonfigurujeme nástroje pro vizualizaci dat a reporting.
8

Monitoring a údržba

  • Monitorování výkonnosti: Implementujeme nástroje na monitorování výkonu.
  • Kontroly datové kvality: Pravidelně ověřujte a udržujeme standardy pro řízení datové kvality.
Případová studie

Státní správa: O 40 % nižší celkové náklady na vlastnictví s moderní platformou pro analýzu dat v Azure Cloud

Jedna z největších a nejvlivnějších obchodních komor v Severní Americe potřebovala moderní analytickou platformu, která by centralizovala data a umožnila generovat dashboardy. Ve spolupráci s Adastrou klient přesunul svá data z excelovských tabulek do Microsoft Azure.

Nová cloudová analytická platforma umí nahrávat velké objemy dat a zároveň optimalizuje náklady a zpracování informací. V novém datovém skladu se data stagují v enterprise datovém skladu a z data laku se extrahují 20x rychleji. Mezi hlavní výhody cloudové analytické platformy patří:

40%

snížení celkových nákladů na vlastnictví (TCO)

3x

rychlejší vývoj řešení pomocí Azure Synapse Analytics

100%

čistá data

Případová studie

Zdravotnictví: Desetinásobné zvýšení produktivity díky AWS data laku

Společnost Skylight Health Group, která v USA poskytuje zdravotnické služby a technologie, potřebovala vyřešit problémy s konsolidací účetních dat a mít jednotný reporting. V prostředí AWS Cloud, které se skládalo z data laku a datového skladu, jsme zavedli řešení pro řízení a správu dat.

Skupina Skylight Health Group získala následující výhody:

10x

produktivnější analytický tým

Nulová

potřeba manuální práce při vytváření jednotných a konsolidovaných zpráv 

Nulová

potřeba údržby infrastruktury

Případová studie

Automotive: 15x rychlejší reportování s AWS data lakem

Jedna z největších automobilových skupin na světě potřebovala zefektivnit proces sběru dat a v rámci nadnárodní korporace sladit data mezi odděleními, dodavateli, prodejci a investory. V AWS prostředí jsme vybudovali data laky a nad nimi vyvinuli soběstačný business intelligence systém, v němž může několik úrovní uživatelů komunikovat, zkoumat a vizualizovat důležitá byznysová data.

Klient získal:

1

zdroj pravdy

15x

rychlejší reporting

7x

rychlejší zpracování dat

Workshop datové platformy

Zhlédněte záznam z workshopu Jak vybudovat datovou platformu

Zhlédněte záznam workshopu (1,5 h), který proběhl v květnu 2024 v Adastře a dostaňte odpovědi na otázky typu:

  • Jak správně uchopit a nadefinovat datovou strategii

  • Jak se zorientovat v různých konceptech IT architektury a jak vybrat tu, která je pro vás nejlepší

  • Jak nastavit data governance a jak moderní datové systémy a platformy dlouhodobě rozvíjet

  • Jaký je rozdíl mezi datovým skladem, data lake nebo data lakehouse a proč je dobré to vědět

FAQ

Jak lakehouse architektura kombinuje data laky a datové sklady?

Lakehouse spojuje škálovatelnost data laků s možnostmi řízení a správy datových skladů, takže zjednodušuje data management, zlepšuje dostupnost dat a umožňuje real-time analytiku pro rychlejší a data-driven rozhodování a business intelligence.

Mezi klíčové komponenty lakehouse architektury patří škálovatelná storage, data management založený na metadatech, transakce ACID pro integritu dat, možnost dávkového i real-time zpracování dat a metriky pro governance a bezpečnost. Společně zajišťují komplexní data governance, zabezpečení, optimalizaci query dotazování a podporu pokročilé analytiky.

Implementace zahrnuje plánování, nastavení infrastruktury, získávání a integraci dat, zpracování a transformace dat, data governance a bezpečnost, nastavení analytických a dotazovacích nástrojů, uživatelské rozhraní a reporting a monitorování a údržbu. Každá fáze přispívá k efektivní správě systému tím, že se zabývá specifickými aspekty data managementu, governance, bezpečnosti a monitorování výkonnosti.

Začněte teď hned inovovat s data lakehouse architekturou