技術(shù)
導(dǎo)讀:絕大多數(shù)組織計(jì)劃在2021年擴(kuò)大對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的投資。然而,圍繞數(shù)據(jù)管理和ETL的許多問題仍然存在。
調(diào)研機(jī)構(gòu)IDG公司最近發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告表明,雖然組織的數(shù)據(jù)向云平臺(tái)的大規(guī)模遷移并不是從2020年開始的,但在這一年中得以快速發(fā)展。絕大多數(shù)組織計(jì)劃在2021年擴(kuò)大對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的投資。然而,圍繞數(shù)據(jù)管理和ETL的許多問題仍然存在。
調(diào)查發(fā)現(xiàn),77%的IT決策者計(jì)劃在未來6到12個(gè)月內(nèi)遷移到云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫或擴(kuò)展現(xiàn)有的云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫。另有21%的IT決策者計(jì)劃在未來24個(gè)月擴(kuò)展其云數(shù)據(jù)倉庫。只有1%的IT決策者表示,他們沒有遷移或擴(kuò)展云數(shù)據(jù)倉庫的計(jì)劃。
這些調(diào)查數(shù)據(jù)非常突出,特別是考慮到IDG公司的調(diào)查參與者中只有38%(他們是商業(yè)智能、分析或數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的主管和更高級(jí)別的決策者)擁有云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫。調(diào)查發(fā)現(xiàn),30%的組織正在運(yùn)行內(nèi)部部署的數(shù)據(jù)倉庫,而23%的組織使用非云數(shù)據(jù)倉庫。
顯然,在2021年的數(shù)據(jù)分析計(jì)劃中,云計(jì)算對(duì)各種規(guī)模的組織都有重要影響。例如Snowflake、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud和Databrickss提供的云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫正在搶占市場(chǎng)份額。除了這些頂級(jí)的云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫供應(yīng)商之外,大多數(shù)為內(nèi)部部署開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的供應(yīng)商在這一方面也提供了類似的產(chǎn)品。
根據(jù)ETL供應(yīng)商Matillion公司委托IDG公司進(jìn)行的調(diào)查,盡管云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫顯然正在快速增長(zhǎng),但不到一半的用戶計(jì)劃使用云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫。
IDG調(diào)查表明云數(shù)據(jù)倉庫部署正在增長(zhǎng)
調(diào)查表明,57%的組織將采用內(nèi)部部署和云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫相結(jié)合的數(shù)據(jù)管理策略,22%的組織采用多云數(shù)據(jù)倉庫的策略。在采用云數(shù)據(jù)倉庫策略的公司中,只有21%的組織使用單一的云平臺(tái)。
這項(xiàng)調(diào)查在數(shù)據(jù)湖方面也有類似的故事,數(shù)據(jù)湖是一個(gè)無限可擴(kuò)展且價(jià)格低廉的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),在過去十年中已經(jīng)接替了Hadoop的職責(zé)。IDG公司的調(diào)查發(fā)現(xiàn),雖然目前只有16%的組織正在使用數(shù)據(jù)湖,但高達(dá)56%的組織表示在將來使用數(shù)據(jù)湖,而另外26%的組織正在考慮使用數(shù)據(jù)湖。只有2%的組織表示并未考慮使用數(shù)據(jù)湖。
盡管很多組織正在將大量數(shù)據(jù)遷移到各種云存儲(chǔ)庫,但不應(yīng)將云計(jì)算技術(shù)視為應(yīng)對(duì)所有數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)的靈丹妙藥。IDG公司的調(diào)查報(bào)告顯示,數(shù)據(jù)分析從業(yè)者需要一周的時(shí)間才能得到一個(gè)給定的數(shù)據(jù)集來進(jìn)行分析??偟膩碚f,準(zhǔn)備和匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行分析需要花費(fèi)將近一半的時(shí)間(45%),另外30%的時(shí)間用于探索和訓(xùn)練大型模型。只有25%的時(shí)間用于處理部署到生產(chǎn)中的模型。
Matillion公司產(chǎn)品總監(jiān)David Langton對(duì)原有分析陷阱正在增長(zhǎng)并不感到驚訝。他說:“有很多原因使這種問題難以解決。首先也是最重要的一點(diǎn)是,組織所能生成的最有趣的分析和報(bào)告并不是來自單一的數(shù)據(jù)源,必須結(jié)合起來?!?/p>
他表示,云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫是將有趣的數(shù)據(jù)組合在一起,從而為用戶帶來有利可圖的見解。他說,一些客戶具有在內(nèi)部部署設(shè)施進(jìn)行這一操作的經(jīng)驗(yàn),并且只是在利用云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫提供的規(guī)模,而其他一些客戶現(xiàn)在才開始參與其中。
Langton說,“我們過去經(jīng)常在內(nèi)部部署設(shè)施做所有這類事情。我們現(xiàn)在正在重新構(gòu)想、重新配置工具,并將大量數(shù)據(jù)移動(dòng)到云平臺(tái)中。有一些客戶對(duì)需要達(dá)到什么目標(biāo),進(jìn)行現(xiàn)代化改造并以新的方式來做到這一點(diǎn)很了解。但也有很多新客戶從未做過?!?/p>
他表示,客戶選擇在ETL/ELT工具上進(jìn)行大量選擇,以選擇在云存儲(chǔ)庫中移動(dòng)和轉(zhuǎn)換其數(shù)據(jù)。他注意到最近出現(xiàn)的一個(gè)趨勢(shì),即供應(yīng)商將主要專注于提取和加載,而將轉(zhuǎn)換留給數(shù)據(jù)倉庫供應(yīng)商。一些ETL/ELT供應(yīng)商也支持轉(zhuǎn)換,但僅提供通用轉(zhuǎn)換。
在Matillion公司的案例中,該公司旨在提供功能齊全的ETL工具,該工具不僅可以提取和加載數(shù)據(jù),而且還支持針對(duì)各種不同的內(nèi)部部署和云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫內(nèi)轉(zhuǎn)換。他表示,即保持靈活性使其能夠跨多個(gè)數(shù)據(jù)目的使用許多不同的數(shù)據(jù)類型,是Matillion公司提供的產(chǎn)品的重要價(jià)值。
Langton說,“對(duì)我們來說,這是一個(gè)與眾不同的地方。許多ETL工具提供商都表示,具有一個(gè)讀取數(shù)據(jù)和寫入數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)適配器,并且中間是我們的轉(zhuǎn)換邏輯,因此獲得的好處是只需要編寫一次轉(zhuǎn)換邏輯。我們?yōu)橹С值拿總€(gè)目標(biāo)系統(tǒng)編寫轉(zhuǎn)換邏輯,以對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。因此,我們將在Snowflake上以首選方式進(jìn)行操作,或者在Redshift上以首選方式進(jìn)行操作,而不是將它們?nèi)恳暈楹诤?,并且它們的工作原理都是相同的?!?/p>
由于采取許多不同的方法,因此靈活性很重要。一些數(shù)據(jù)倉庫使用一種讀模式方法(Hadoop就是這樣設(shè)計(jì)的),而另一些則在數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫時(shí)強(qiáng)制使用一種模式。事實(shí)上,許多云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫都配備了查詢處理功能,允許它們查詢駐留在云計(jì)算數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù),這也加劇了混淆。支持JSON數(shù)據(jù)類型的各種方法也是如此,在使用SQL語言查詢JSON數(shù)據(jù)類型之前,通常必須將其扁平化。
總體而言,云計(jì)算分析中的工具和技術(shù)已經(jīng)得到了極大的改進(jìn),隨著客戶發(fā)現(xiàn)適合他們的方法,這推動(dòng)了實(shí)驗(yàn)的發(fā)展。Langton表示,在中間使用ETL/ELT工具定義數(shù)據(jù)的客戶具有一個(gè)優(yōu)勢(shì),即可以輕松地更換數(shù)據(jù)倉庫。
他說:“我們?cè)絹碓蕉嗟乜吹饺藗冊(cè)诔蔀榭蛻艉筮w移和嘗試不同的數(shù)據(jù)倉庫,并希望嘗試采用另一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫。顯然,我們有辦法幫助遷移。但這確實(shí)表明組織已經(jīng)全力以赴,在這些決策上進(jìn)行了很大的投入,希望在幾年之內(nèi)可以更新并嘗試新的解決方案?!?/p>