Ugrás a fő tartalomra

Legfontosabb adattárház és adatelemzési architektúra megközelítések

 Legfontosabb adattárház és adatelemzési architektúra megközelítések



🧭 Átfogó Adatarchitektúra Megközelítések

1. Data Warehouse (Adattárház)

  • Jellemzők: Központosított tároló, ahol az adatok tisztítva, integrálva, és a BI-hoz optimalizált dimenziós modell szerint (pl. csillagséma) vannak elrendezve. A feldolgozás során a séma íráskor (schema-on-write) kerül érvényesítésre (ETL/ELT).

  • Elsődleges cél: Üzleti intelligencia (BI), riportolás, historikus elemzés, magas adatminőség és konzisztencia.

2. Data Lake (Adattó)

  • Jellemzők: Központosított tároló, amely nagy mennyiségű nyers adatot tárol, eredeti formátumában (strukturált, félig strukturált, strukturálatlan). A séma olvasáskor (schema-on-read) kerül érvényesítésre, ami nagy rugalmasságot biztosít.

  • Elsődleges cél: Költséghatékony tárolás, Adattudomány, Gépi Tanulás (ML), felfedező adatelemzés.

3. Data Lakehouse (Adattóház)

Lásd a Medallion Architektúrát, mint a Lakehouse implementációs mintáját.

  • Jellemzők: Ötvözi a Data Lake rugalmasságát (nyers adatok, skálázhatóság) a Data Warehouse megbízhatóságával (ACID tranzakciók, séma érvényesítés).

  • Elsődleges cél: Egységes platform biztosítása mind a BI, mind az ML számára, egyszerűbb infrastruktúra fenntartása.

4. Medallion Architektúra (Bronze-Silver-Gold)

Lásd az előző választ.

  • Jellemzők: Egy rétegzett tervezési minta, amely Data Lakehouse-ban használatos. Garantálja az adatok inkrementális tisztítását és finomítását a nyerstől (Bronze) az üzleti kész állapotig (Gold).

  • Elsődleges cél: Az adatminőség, megbízhatóság és auditálhatóság beépítése a Data Lakehouse adatfolyamába.

5. Data Mesh (Tartományorientált)

Lásd az előző választ.

  • Jellemzők: Decentralizált, szervezeti megközelítés. Az adatok tulajdonjoga és karbantartása az üzleti tartományokhoz (domain) kerül. Az adatok mint termékek (Data as a Product) szolgáltatódnak.

  • Elsődleges cél: A nagy, komplex szervezetek adatinnovációjának skálázása, a központi szűk keresztmetszetek megszüntetése.

6. Data Fabric (Adatszövet)

  • Jellemzők: Integrációs és technológiai megközelítés. Egy virtuális réteget biztosít a heterogén adatok felett. AI-t/ML-t használ a metaadatok kezelésére és az adatok összekapcsolására, minimalizálva az adatok fizikai mozgatását.

  • Elsődleges cél: Egységes, valós idejű hozzáférés biztosítása a szétszórt adatokhoz (különböző felhők, on-premise, stb.) anélkül, hogy azokat másolni kellene.

7. Lambda Architektúra

  • Jellemzők: Két, párhuzamos adatfeldolgozási útvonal: egy Batch Layer a pontosságért és egy Speed Layer a valós idejűségért.

  • Elsődleges cél: A gyors válaszidő (streaming) és a historikus adatokból származó nagy pontosság ötvözése.

8. Kappa Architektúra

  • Jellemzők: A Lambda egyszerűsített változata. Csak egy Streaming Layer-t használ, ahol minden adatot adatfolyamként kezel. A Batch számítások is a stream motorral történnek (az adatfolyam elejétől való újrajátszásával).

  • Elsődleges cél: Az architektúra komplexitásának csökkentése a Lambda-hoz képest.

📋 Összehasonlító Táblázat: Jellemzők és Eltérések

MegközelítésFő JellemzőAdat Struktúra/FeldolgozásTulajdonosi/Szervezeti MegközelítésLegjobb:
Data WarehouseKözpontosított, BI-optimalizált tároló.Strukturált, séma íráskor (Schema-on-Write - ETL).Központi IT/Adattárház csapat.Hagyományos BI, stabil riportolás, magas adatminőség.
Data LakeKözpontosított, nyers adattárolás.Nyers adatok (bármilyen formátum), séma olvasáskor (Schema-on-Read).Központi Adatmérnöki csapat.Adattudomány, ML, nyers adatok tárolása alacsony költségen.
Data LakehouseHibrid; a Lake és a Warehouse előnyeit ötvözi.Bármilyen formátum, ACID tranzakciók, séma kényszerítés (pl. Medallion).Központi Adatplatform/Lakehouse csapat.BI és ML egy platformon, Medallion mintával.
Medallion Arch.Rétegzett finomítási minta Data Lakehouse-ban.Bronze (Nyers) $\to$ Silver (Tisztított) $\to$ Gold (Üzleti Kész).Központi Adatmérnöki csapat.Adatminőség és auditálhatóság biztosítása.
Data MeshDecentralizált, tartományorientált.Az adatok termékek (Data Products) a tartományok felelősségében.Decentralizált (Tartományi) csapatok.Nagy, komplex cégek, gyors innováció, autonómia.
Data FabricVirtuális, integrációs réteg.Adatok helyben maradnak, metaadat-alapú virtuális hozzáférés.Központi Adatkezelési (Governance) csapat.Szétszórt, heterogén adatforrások egységes elérése.
Lambda Arch.Két párhuzamos adatfolyam (batch + stream).Két logika (egy pontos, egy gyors), komplex kezelés.Központi Adatmérnöki csapat.Korai Big Data igények, ahol a valós idő és a pontosság elvált egymástól.
Kappa Arch.Egységes adatfolyam (Stream-only).Egyetlen stream feldolgozás (a batch is streamként újra játszva).Központi Adatmérnöki csapat.Valós idejű analitikára fókuszáló megoldások.

Ez az összefoglalás segítséget nyújt a különböző architektúrák alapvető filozófiájának és alkalmazási területének megértésében.







Megjegyzések

Megjegyzés küldése