بستیفای | مرجع فروش فایل های کاربردی در حوزه کسب و کار
چگونه Data Lineage و Meta Data را در Data Lake (دریاچه داده) و Data Mart (دیتا مارت) مدیریت کنیم؟
Data Lineage و Meta Data جنبه‌های ضروری معماری داده‌ها هستند، زیرا به شما کمک می‌کنند منشاء، تحول و کیفیت داده خود را ردیابی کنید.
با این حال، بسته به اینکه شما از یک Data Lake یا Data Mart استفاده می کنید، نحوه مدیریت آنها می تواند به طور قابل توجهی متفاوت باشد. در این مقاله، تفاوت‌های اصلی و نحوه بکارگیری بهترین شیوه برای مدیریت داده‌ها در هر سناریو را خواهید آموخت.
Data Lake چیست؟
Data Lake یک سیستم ذخیره سازی داده در مقیاس بزرگ است که می تواند هر نوع داده ای را به صورت خام یا نیمه ساختار یافته، بدون تحمیل طرح یا قالب از پیش تعریف شده، نگهداری کند.
Data Lake ها اغلب برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، یادگیری ماشین و اکتشاف داده استفاده می شوند، زیرا به شما امکان می دهند داده ها را با هزینه کم و انعطاف پذیری بالا ذخیره کرده و به آنها دسترسی داشته باشید. با این حال، Data Lake ها نیز چالش هایی مانند کیفیت داده ها، امنیت و مسائل حاکمیتی را به همراه دارند که نیاز به برنامه ریزی و طراحی دقیق دارد.
به عنوان یک مهندس داده، آیا تا به حال در مورد ماهیت واقعی Data Lake فکر کرده اید؟
Data Lake اساساً مخزن بزرگی از داده های خام است که توسط تیم های مختلف در یک سازمان قابل دسترسی و تجزیه و تحلیل است. این یک راه حل انعطاف پذیر و مقیاس پذیر است که امکان ادغام آسان منابع داده جدید را فراهم می کند و دانشمندان و تحلیلگران داده را قادر می سازد تا بینش هایی را که قبلا پنهان شده بودند استخراج کنند. بنابراین، اگر به دنبال ابزاری قدرتمند برای کمک به مدیریت داده های سازمان خود هستید، Data Lake ممکن است راه حلی باشد که به دنبال آن بوده اید.
Data Mart چیست؟
Data Mart زیرمجموعه ای از انبار داده است که برای یک عملکرد تجاری، دامنه یا گروه کاربری خاص طراحی شده است. داده‌های مارت معمولاً برای گزارش‌دهی و تحلیل سریع و آسان با استفاده از ابعاد، اندازه‌گیری‌ها و سلسله مراتب از پیش تعریف‌شده، ساختار یافته، سازماندهی شده و بهینه‌سازی می‌شوند. داده‌های مارت اغلب برای هوش تجاری، داشبورد و تجسم داده‌ها استفاده می‌شوند، زیرا داده‌های ثابت و قابل اعتمادی را ارائه می‌دهند که نیازهای کاربران نهایی را برآورده می‌کند.
با این حال، Data Mart ها دارای محدودیت هایی مانند تکرار داده ها، ادغام و مسائل مقیاس پذیری هستند که نیاز به هماهنگی و نگهداری مناسب دارند.
Data Mart زیرمجموعه‌ای کوچکتر از یک انبار داده گسترده‌تر است که به‌طور خاص برای پاسخگویی به نیازهای یک واحد تجاری یا بخش خاص طراحی شده است.
به عنوان یک پایگاه داده هدفمند عمل می کند که با هدف خاص پشتیبانی از نیازهای یک تیم خاص ساخته شده است. با درک پیچیدگی‌های دیتامارت‌ها، می‌توانید راه‌حل‌های داده‌ای را به‌طور مؤثرتری طراحی و پیاده‌سازی کنید که برای برآوردن نیازهای منحصربه‌فرد سازمان شما سفارشی شده‌اند. بنابراین، اگر به دنبال افزایش مهارت های مهندسی داده خود هستید، ارزش دارد که دنیای Data Mart ها را عمیقاً بررسی کنید.
چگونه Data Lineage را در Data Lake مدیریت کنیم؟
Data Lineage فرآیندی است برای ردیابی منشا، حرکت و تبدیل داده ها در منابع، سیستم ها و فرآیندهای مختلف. این به درک چرخه عمر داده ها، وابستگی ها و تأثیر هر گونه تغییر یا مشکل بر دارایی های داده کمک می کند.
در Data Lake، مدیریت سلسله داده‌ها به دلیل منابع، قالب‌ها و سطوح کیفی مختلفی که داده‌ها ممکن است از آنها به دست آیند و تغییراتی که ممکن است متحمل شوند، می‌تواند دشوار باشد. برای مدیریت این امر در Data Lake، از ابزار یا پلتفرم مدیریت Meta Data مانند Apache Atlas، AWS Glue Data Catalog یا Azure Data Catalog استفاده کنید.
به‌علاوه، بررسی‌های کیفیت داده در هر مرحله می‌تواند به نظارت و گزارش در مورد Data Lineage و معیارهای کیفیت کمک کند. در نهایت، خط مشی ها و استانداردهای Data Lineage را به تولیدکنندگان و مصرف کنندگان منتقل کنید تا اطمینان حاصل شود که آنها به طور مداوم و دقیق دنبال می شوند.
در اینجا چند نکته وجود دارد:
ابتدا، درک روشنی از منابع داده و روابط آنها ایجاد کنید. این به شما کمک می کند تا جریان داده ها را ردیابی کنید و از صحت آن اطمینان حاصل کنید.
سپس، Data Lineage های خود را مستند کنید و آن را به روز نگه دارید. این نه تنها به شما در شناسایی هر گونه مشکل کمک می کند، بلکه به انطباق و ممیزی نیز کمک می کند.
در نهایت، در صورت امکان خودکار کنید. با خودکار کردن خط داده خود، می توانید در زمان صرفه جویی کنید و خطر خطاها را کاهش دهید.
چگونه Data Lineage را در Data Mart مدیریت کنیم؟
Data Lineage در مدیریت داده مهم است، زیرا به اطمینان از صحت، سازگاری و قابل اعتماد بودن دارایی های داده کمک می کند. این به این دلیل است که داده ها معمولاً از یک یا چند منبع دریافت می شوند و از یک طرح و ساختار از پیش تعریف شده پیروی می کنند.
برای مدیریت سلسله داده ها در Data Mart، بهتر است از یک ابزار مدل سازی داده یا چارچوبی استفاده کنید که می تواند اطلاعات را از منبعی به مقصد دیگر تولید و نگهداری کند مانند ERwin Data Modeler، PowerDesigner یا SQL Server Data Tools.علاوه بر این، فرآیندها و نقش‌های حاکمیت داده باید برای نظارت و کنترل بر Data Lineageها اجرا شوند.
این شامل انتصاب صاحبان داده ها و متولیان می شود. در نهایت، با استفاده از مکانیسم‌های بازخورد و بهبود برای رسیدگی به هر گونه مشکل، خط و کیفیت داده‌ها را به صورت دوره‌ای ممیزی و بررسی کنید.
مدیریت سلسله داده ها در Data Mart می تواند یک کار چالش برانگیز باشد. اما نترسید! پیگیری Data Lineage ها برای اطمینان از کیفیت و انطباق داده ها بسیار مهم است.
این شامل ردیابی منشاء، تبدیل و حرکت داده ها است. برای مدیریت موثر آن، با مستندسازی جریان داده در بازار داده خود شروع کنید. این به شما کمک می کند تا درک کنید که چگونه داده ها در سراسر سیستم حرکت می کنند و تبدیل می شوند. از ابزارهایی مانند نرم افزار نقشه برداری خط داده برای تجسم جریان داده و شناسایی هر گونه خطا یا ناسازگاری استفاده کنید. در نهایت، خط‌مشی‌ها و رویه‌های روشنی را برای مدیریت خط داده ایجاد کنید و اطمینان حاصل کنید که همه اعضای تیم در مورد آنها آموزش دیده‌اند.
چگونه Meta Data ها را در Data Lake مدیریت کنیم؟
Meta Data اطلاعاتی است که ویژگی ها، زمینه و معنای دارایی های داده شما را توصیف می کند. این به شما کمک می کند تا داده های خود را به طور موثرتر و کارآمدتر کشف، درک و استفاده کنید.
در Data Lake ها، Meta Data ها به دلیل قالب ها، طرحواره ها و معنایی متفاوت داده ها می توانند متنوع، پیچیده و پویا باشند. بنابراین، برخی از بهترین شیوه ها برای مدیریت Meta Data در Data Lake شامل استفاده از مخزن یا کاتالوگ Meta Data است که می تواند Meta Data را از منابع و سیستم های مختلف ذخیره و سازماندهی کند.
استفاده از یک رویکرد طرحواره در خواندن که می تواند طرحواره و Meta Data داده های شما را در زمان پرس و جو یا تجزیه و تحلیل استنباط کند. و استفاده از یک رویکرد مبتنی بر فراداده که می‌تواند دریافت، پردازش و مصرف داده‌ها را بر اساس ویژگی‌ها و قوانین فراداده خودکار و بهینه‌سازی کند.
چگونه Meta Data ها را در Data Mart مدیریت کنیم؟
Meta Data نیز در یک Data Mart ضروری است، زیرا به اطمینان از ارتباط، سازگاری و قابلیت استفاده دارایی های داده کمک می کند. Meta Data برای یک Data Mart به دلیل طرح و ساختار از پیش تعریف شده می تواند ساده تر، استاندارد و پایدار باشد. برای اطمینان از بهترین شیوه برای مدیریت Meta Data در بازار داده، استفاده از فرهنگ لغت (dictionary) یا واژه نامه ( glossary) را برای تعریف و مستندسازی اصطلاحات، تعاریف و روابط دارایی های داده در نظر بگیرید.
این یک زبان مشترک برای کاربران فراهم می کند.. در نهایت، از یک رویکرد یکپارچه سازی Meta Data برای همگام سازی و تراز کردن Meta Data ها در سیستم ها و پلتفرم های مختلف استفاده کنید تا از سازگاری و قابلیت همکاری دارایی های داده اطمینان حاصل کنید.
در اینجا چند نکته مفید برای ساده کردن روند وجود دارد:
- هدف و ساختار Meta Data خود را به وضوح تعریف کنید
- قراردادهای نامگذاری ثابت را اجرا کنید
- به طور مرتب Meta Data های خود را بررسی و به روز کنید
