Data Lake (озеро данных) идеально подходит для задач, требующих гибкости, масштабируемости и хранения данных в исходном (сыром) виде, прежде чем эти данные будут использованы в аналитике, исследовательских задачах или машинном обучении.
📌 1. Big Data аналитика и исследования данных
- Сбор и анализ больших объемов данных в их первоначальном виде.
- Быстрая проверка гипотез и аналитические эксперименты.
- Использование гибких схем (schema-on-read).
✅ Пример: Анализ поведения пользователей на крупных веб-сайтах или приложениях.
📌 2. Машинное обучение и AI
- Подготовка данных и обучение моделей ML и AI.
- Хранение данных для повторного использования в различных ML-задачах.
- Использование большого объема данных из разных источников без предварительной обработки.
✅ Пример: Рекомендательные системы (Netflix, Amazon), прогнозирование спроса, обнаружение мошенничества.
📌 3. IoT и сенсорные данные
- Сбор данных с миллионов устройств и датчиков.
- Хранение данных в реальном времени (streaming data).
- Обработка больших объемов временных рядов.
✅ Пример: Умные города, логистика, производство (анализ телеметрии), мониторинг оборудования.
📌 4. Лог-аналитика и мониторинг
- Хранение и анализ журналов приложений и инфраструктуры.
- Централизованное хранение логов для диагностики проблем.
- Анализ логов безопасности и предотвращение атак.
✅ Пример: Анализ логов серверов, систем безопасности , мониторинг инфраструктуры.
📌 5. Real-time аналитика и стриминг данных
- Поддержка обработки данных в реальном времени (Kafka, Spark Streaming, Flink).
- Реализация real-time dashboards и уведомлений.
- Использование событий и real-time данных для принятия решений.
✅ Пример: Real-time аналитика для финансовых транзакций, онлайн-игры, мониторинг соцсетей.
📌 6. Хранение разнообразных неструктурированных данных
- Хранение изображений, аудио, видео, документов без ограничений формата.
- Последующее извлечение и обработка информации из файлов и медиа-контента.
✅ Пример: Медицинские изображения, видеоконтент, аудиоаналитика, NLP (обработка естественного языка).
📌 7. Архивирование и долговременное хранение данных
- Дешёвое долговременное хранение данных в облачных хранилищах (Amazon S3, Azure Data Lake Storage).
- Возможность последующего анализа архивных данных для исторических исследований.
✅ Пример: Архивирование финансовой отчётности, сохранение данных в целях соблюдения законодательства (compliance).
📌 8. Создание единого источника данных (Single Source of Truth)
- Консолидация данных из множества источников (CRM, ERP, веб-аналитика, соцсети).
- Повышение качества и доверия к данным в организации.
✅ Пример: Централизованная аналитика и отчётность на основе данных из разных подразделений компании.
📌 9. Поддержка гибридных архитектур (Lakehouse)
- Сочетание преимуществ Data Lake и Data Warehouse.
- Хранение сырых данных и структурированных данных в единой платформе.
🚀 Краткий итог: для чего нужен Data Lake?
| Задача | Почему Data Lake лучше? |
|---|---|
| Исследования данных | Гибкость и возможность исследовать данные без схемы заранее |
| Машинное обучение и AI | Сырой формат данных, возможность повторного использования |
| IoT и стриминг | Большие объемы данных, real-time обработка |
| Логи и мониторинг | Поддержка большого количества данных из разных источников |
| Архивирование | Низкая стоимость хранения, масштабируемость |
| Единый источник данных | Консолидация всех данных в одном месте |
| Lakehouse-архитектуры | Сочетание Data Lake и DWH подходов |