Datalakeratkaisut

Datalakeratkaisut ovat datan hallinta- ja tallennusalustoja, joita käytetään suurten volyymien raakadatan keräämiseen, tallentamiseen ja jakamiseen organisaatioissa. Ne voivat yhdistää dataa monista lähteistä kuten operatiivisista järjestelmistä, IoT-laitteilta sekä sovelluksista, ja säilyttää sen sekä strukturoituna että strukturoimattomana. Datalakeratkaisut painottavat laajaa tallennuskapasiteettia, joustavuutta sekä kykyä tukea monipuolista analytiikkaa.

Keskeiset piirteet include skaalautuvuus, tuki erilaisten datamuotojen tallentamiseen, sekä skeema-on-read -lähestymistapa, jossa skeema määritellään vasta tiedon käytön yhteydessä. Niille ominaista ovat myös metadata-katalogointi, hallinto ja tietoturva, sekä integraatio erilaisiin analytiikka- ja jalostusvälineisiin kuten tietovarastoihin, haku- ja koneoppimisympäristöihin.

Arkkitehtuurissa datainipoituminen ja tallennus tapahtuvat usein pilviteknologioiden avulla, esimerkiksi object storage -ratkaisuihin. Datan jalostus tapahtuu ETL/ELT-prosessien kautta, ja käytettävissä on data catalog -palveluja sekä pääsyoikeuksien hallinta. Kehityksen suuntaus on usein kohti data lakehouse -näkökulmaa, jossa datalake yhdistetään datavarastojen parhaisiin puoliin.

Toteutusmallit vaihtelevat on-premises-, pilvi- ja hybridiympäristöjen välillä. Datalakeratkaisut tarjoavat nopean pääsyn suuriin datamääriin, helpottavat data sciencea ja liiketoimintatiedon saavuttamista, sekä tukevat datan jakamista organisaation sisällä.

Haasteisiin kuuluvat datan laadun ja hallinnan varmistaminen, pysyvä metadata sekä vahva tietoturva ja käyttöoikeuksien hallinta, sekä kyselyjen suorituskyvyn optimointi suurissa datamäärissä.

Käyttötapaukset kattavat eksploratiivisen analytiikan, koneoppimisen, liiketoimintatiedon raportoinnin sekä datan arkistoinnin. Esimerkkejä teknologioista ovat Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage, Databricks, Delta Lake, Apache Hudi ja Apache Iceberg.