Раскрытие возможностей озер данных для встроенной аналитики в мультитенантном SaaS

Аналитика должна извлекать максимум информации, верно? Что ж, для этого вам понадобится полный доступ ко всем соответствующим данным.

Аналитика — это процесс преобразования данных в идеи. Нет недостатка в вариантах использования, которые помогут предприятиям принимать более эффективные решения для достижения своих целей. Эти цели часто включают повышение удовлетворенности клиентов, увеличение доходов и снижение затрат.

Когда поставщики SaaS встраивают аналитику в свои приложения, ценность, которую они предоставляют пользователям, только возрастает. В конце концов, улучшение пользовательского опыта и удовлетворенность клиентов являются ключом к удержанию клиентов.

Но почему все больше SaaS-компаний не используют озера данных?

Почему так много людей настаивают на использовании традиционных хранилищ данных, которые становятся чрезвычайно дорогими?

Давайте разберемся в этом.

Что такое озеро данных?

Озеро данных — это центральное хранилище всех видов данных в их исходной, неструктурированной форме.

В отличие от традиционных хранилищ данных, озера данных могут принимать, хранить и обрабатывать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.

Согласно AWS , «Хранилище данных хранит данные в структурированном формате. Это центральное хранилище предварительно обработанных данных для аналитики и бизнес-аналитики. С другой стороны, озеро данных — это центральное хранилище необработанных и неструктурированных данных. Вы можете сначала сохранить данные, а потом обработать их».

Преимущества озера данных

Озеро данных — это хранилище преимущественно необработанных данных из операционных систем. Озеро данных сохраняет объемы данных близко к их необработанному формату. Затем мы недорого каталогизируем и храним данные в формате, который могут легко использовать другие системы.

AWS пишет, что озеро данных хорошо подходит для следующей аналитики:

• машинное обучение / обучение искусственному интеллекту
• ученые и аналитики данных
• исследовательская аналитика
• обнаружение данных
• потоковая передача
• оперативная/расширенная аналитика
• аналитика больших данных
• профилирование данных

Масштабируются ли озера данных?

Да. AWS отмечает, что озеро данных «позволяет хранить любые данные в любом масштабе».

Озера данных могут обрабатывать различные типы данных, такие как структурированные, полуструктурированные и неструктурированные. Они часто возникают из-за:

• базы данных
• файлы
• журналы
• социальные медиа

Насколько гибко хранилище Data Lake?

OvalEdge, поставщик пакета управления и каталога данных, описывает универсальность озер данных. «Озеро данных может хранить многоструктурные данные из разных источников.

Озеро данных может хранить:

• журналы

• XML

• мультимедиа

• данные датчика

• двоичный

• социальные данные

• чат

• данные о людях

  
  

OvalEdge расширяет эту возможность для аналитики. Они заявляют, что требование предоставления данных в определенном формате является препятствием. «Озеро данных Hadoop позволяет вам отказаться от схем или определить несколько схем для одних и тех же данных. Короче говоря, он позволяет отделить схему от данных, что отлично подходит для аналитики.

Сколько стоит использование озера данных?

Озера данных, как правило, более рентабельны, чем хранилища данных для сценариев использования встроенной аналитики.

Затраты на хранилища данных, такие как Snowflake, часто выходят из-под контроля из-за одновременных запросов. Требования к вычислениям на платформе SaaS отличаются от функций внутренней аналитики.

Стоимость также ниже, потому что:

• озера данных требуют меньше усилий для создания

• имеют очень низкую задержку

• может поддерживать анализ данных

  
  

Без необходимости схемы и фильтрации затраты на хранение могут быть ниже по сравнению с хранилищем данных.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это хранилище данных, в первую очередь преобразованных, обработанных и смоделированных данных из вышестоящих систем. Хранилища данных используют структурированный формат данных.

В нашем блоге мы обсуждали разницу между инженерами данных и разработчиками программного обеспечения для многопользовательской аналитики. Роль инженера данных заключается в преобразовании озера данных в хранилище данных. Этот процесс похож на то, как плавающая капибара адаптируется к окружающей среде. Затем специалист по обработке данных о детеныше капибары сможет проводить аналитику.

Преимущества хранилища данных

Хранилища данных оптимизированы для структурированных данных

В хранилищах данных для хранения данных используется структурированный или реляционный формат данных.

Хранилище данных также требует больше времени для создания и обеспечивает меньший доступ к необработанным данным. Однако, поскольку данные требуют курирования, это, как правило, более безопасное и продуктивное место для анализа данных.

Как заявляет AWS : «И озера данных, и хранилища могут иметь неограниченное количество источников данных. Однако хранение данных требует от вас разработки схемы, прежде чем вы сможете сохранить данные. В систему можно загружать только структурированные данные. «

AWS расширяет эту тему: «И наоборот, озера данных не имеют таких требований. Они могут хранить неструктурированные и полуструктурированные данные, такие как журналы веб-сервера, потоки кликов, данные социальных сетей и данные датчиков».

Подходит для одного арендатора/внутренней аналитики

Структурированные данные в хранилище помогают пользователям быстро создавать отчеты благодаря высокой производительности запросов. Это зависит от объема данных и распределения вычислительных ресурсов.

Databricks пишет : «Хранилища данных позволяют быстро и легко анализировать бизнес-данные, загруженные из операционных систем, таких как системы торговых точек, системы управления запасами или базы данных маркетинга или продаж. Данные могут проходить через хранилище операционных данных и требовать очистки данных для обеспечения качества данных, прежде чем их можно будет использовать в хранилище данных для отчетности».

Проблемы хранилища данных

Они не готовы к работе с несколькими арендаторами

Большинство хранилищ данных хранят большие объемы данных, но, как правило, не предназначены для многопользовательской аналитики.

Если вы используете хранилище данных для обеспечения многопользовательской аналитики, правильный подход имеет жизненно важное значение. Snowflake и Redshift полезны для организации и хранения данных. Однако они могут оказаться сложными, когда дело доходит до анализа данных от нескольких арендаторов.

Хранилища данных для многопользовательской аналитики требуют тщательного предварительного моделирования и проектирования, что приводит к существенному увеличению затрат . Не говоря уже о полном отсутствии семантического слоя для реализации прав пользователей.

Отсутствие логики многопользовательской безопасности

Защита данных в мультитенантных приложениях SaaS может быть сложной задачей. Особенно при подключении графиков напрямую к хранилищу данных.

Для управления и управления данными требуется специально разработанное промежуточное программное обеспечение. Это существует в форме метатаблиц, элементов управления доступом пользователей и семантического уровня, который организует безопасность данных.

Подключение к вашему хранилищу данных требует создания еще одного семантического уровня. Этот компонент преобразует многопользовательскую логику вашего интерфейсного веб-приложения обратно в логику хранилища данных. К сожалению, этот процесс может быть особенно трудоемким.

Snowflake описывает три шаблона проектирования хранилища данных для многопользовательской аналитики. Они заявляют : «Мультитенантная таблица (MTT) — это наиболее масштабируемый шаблон проектирования с точки зрения количества арендаторов, которые может поддерживать приложение.

Этот подход поддерживает приложения с миллионами клиентов. В Snowflake он имеет более простую архитектуру. Простота имеет значение, поскольку разрастание объектов со временем усложняет управление множеством объектов».

Дорогие затраты на вычисления

Когда хранилище данных обеспечивает мультитенантную аналитику, текущие затраты также могут быть высокими.

Затраты на вычисления в виде платы за каждый запрос растут в геометрической прогрессии с мультитенантной платформой.

Это особенно проблема с облаком данных Snowflake. Логично, что затраты растут с ростом использования, как и в случае с инфраструктурой общедоступного облака. К сожалению, скачки затрат Snowflake часто экспоненциальны, а не пропорциональны вашей добавленной стоимости. [Попробуйте наш калькулятор оптимизации затрат Snowflake ]

Масштабируемость — еще одна проблема

Ваша SaaS-аналитика должна быть доступна практически мгновенно каждому.

Маловероятно, что у вас будет значительное количество времени простоя. Ваши пользователи получают больше пользы, когда используют вашу аналитику. Большее использование должно означать больший доход и удержание клиентов.

Поставщики SaaS должны работать над тем, чтобы хранилище данных плавно масштабировалось по мере увеличения числа арендаторов.

Почему озеро данных лучше для встроенной аналитики в мультитенантном приложении SaaS?

Есть несколько причин, по которым озеро данных является лучшим выбором для встроенной аналитики в мультитенантном приложении SaaS.

1) Многопользовательские озера данных упрощают масштабирование приложений.

Объединение затрат на хранение, вычисления и администрирование в общую инфраструктуру значительно снижает затраты как для поставщиков, так и для подписчиков-арендаторов по мере роста базы пользователей.

Однако важно правильно определить размер кластеров ресурсов. Требования к параллелизму реальны в пределах базы арендаторов SaaS.

Озера данных также удобны для изоляции данных арендаторов. Когда арендаторы получают доступ к одному и тому же экземпляру, строгий контроль доступа предотвращает видимость данных других арендаторов.

2) Обработка различных форматов данных

Типы данных увеличиваются. Руководители продуктов SaaS-платформ хотят предложить более качественную аналитику, но их хранилище данных часто сдерживает их.

Озера данных открывают возможности аналитики. Когда используются полуструктурированные данные, такие базы данных, как MongoDB, становится легче хранить в озере данных.

Благодаря вариантам неструктурированных данных вы даже можете предложить текстовую аналитику для сценариев использования службы поддержки клиентов.

3) Масштабируемость для нескольких арендаторов

Хранилища данных нелегко масштабировать для мультиарендности без значительных усилий по разработке.

Чтобы обеспечить мультиарендность хранилища данных, необходимо построить дополнительную инфраструктуру. Между базой данных и пользовательским приложением существуют логические процессы, которые инженерные группы должны создавать самостоятельно.

4) Изоляция и безопасность данных

Хранилищам данных сложно обеспечить безопасность на уровне строк в многопользовательских средах.

Каждое решение хранилища данных требует дополнительных усилий для обеспечения разделения данных на уровне арендатора. Эта проблема усугубляется контролем доступа на уровне пользователя.

5) Ценовые преимущества

Озера данных легче масштабируются и требуют меньше вычислений. Это важная причина, по которой мы используем Elasticsearch в нашем многопользовательском озере данных .

Пионер потоковой передачи данных Confluent пишет : «Озера данных являются наиболее эффективными с точки зрения затрат, поскольку они хранятся в необработанном виде, тогда как хранилища данных занимают гораздо больше места при обработке и подготовке данных для хранения для анализа. »

Проблемы реализации озера данных

1) Квалифицированные ресурсы

Инженеры-программисты не являются инженерами данных.

Если вы создаете самостоятельно, вам понадобится инженер по данным, который правильно масштабирует озеро данных для многопользовательской аналитики . Программное обеспечение для масштабирования отличается от масштабирования аналитических запросов.

Инженерия данных предполагает создание систем для сбора, хранения и анализа данных, особенно в больших масштабах. Инженер по обработке данных помогает организациям собирать и управлять данными, чтобы получить полезную информацию. Они также преобразуют данные в форматы для аналитики и машинного обучения.

Qrvey устраняет необходимость в инженерах по обработке данных . И, конечно же, устранение необходимости в инженерах по обработке данных снижает затраты и ускоряет выход на рынок.

2) Интеграция с существующими системами

Чтобы анализировать данные из нескольких источников, поставщики SaaS должны создавать независимые конвейеры данных.

Qrvey также исключает это при сборе данных .

SaaS-компаниям, использующим Qrvey, не нужна помощь инженеров по данным для создания и запуска аналитики. В противном случае командам придется создавать отдельный конвейер данных и процесс ETL для каждого источника.

Qrvey решает эту проблему, предлагая готовый уровень управления данными с унифицированным конвейером данных, который предлагает:

• Единый API для приема данных любого типа
• Предварительно созданные соединители данных для общих баз данных и хранилищ данных.
• Механизм правил трансформации
• Озеро данных, оптимизированное с учетом требований масштабирования и безопасности, включая при необходимости мультиарендность.

Рекомендации по использованию многопользовательской аналитики Data Lake

Определение четкой стратегии обработки данных

Любая организация, которая стремится генерировать аналитику, должна иметь стратегию обработки данных.

AWS определяет это как «долгосрочный план, определяющий технологии, процессы, людей и правила, необходимые для управления информационными активами организации».

Зачастую это оказывается более сложной задачей, чем вы ожидаете.

Многие организации считают, что их данные чисты, так же, как люди думают, что их смартфон чист. Однако оба часто полны микробов !

Очистка данных — это процесс исправления данных в наборе данных. Обычно встречаются проблемы с неправильными, поврежденными, неправильно отформатированными или неполными данными.

Дублирование данных представляет собой особую проблему при объединении нескольких источников данных. Если происходит неправильная маркировка, это особенно проблематично. Еще большая проблема с данными в режиме реального времени.

Масштабируемость баз данных — еще одна область, в которой оптимизм зачастую необоснован. DesignGurus.io пишет : «Горизонтальное масштабирование баз данных SQL — сложная задача, пронизанная техническими препятствиями».

Кто этого хочет?

Реализация безопасности и управления данными

Поставщики SaaS могут предоставлять разрешения пользователям, контролирующим доступ к определенным функциям. Контроль доступа необходим для взимания дополнительной платы за дополнительные модули.

Предлагая возможности самообслуживания аналитики, ваша стратегия обработки данных должна включать средства контроля безопасности.

Например, большинство приложений SaaS используют уровни пользователей для предоставления различных функций. «Администраторы» арендатора могут видеть все данные. И наоборот, пользователи более низкого уровня получают только частичный доступ. Эта разница означает, что все диаграммы и их создатели должны соблюдать эти уровни.

Также сложно и сложно поддерживать безопасность данных, если ваши данные покидают облачную среду. Когда поставщики BI требуют, чтобы вы отправляли данные в их облако, это создает ненужный риск безопасности.

Напротив, при использовании такого самостоятельного решения, как Qrvey, ваши данные никогда не покидают облачную среду. Ваша аналитика может работать полностью внутри вашей среды, наследуя уже существующие политики безопасности. Это оптимально для приложений SaaS. Это делает ваше решение не только безопасным, но и упрощает и ускоряет установку, разработку, тестирование и развертывание.

Qrvey знает, что аналитика начинается с данных

Термин «аналитика» может вызывать в воображении образы красочных информационных панелей, аккуратно отображающих разнообразные графики.

Это конец игры, но все начинается с данных.

Именно потому, что мы понимаем, что аналитика начинается с данных, компания Qrvey сосредоточилась на использовании озера данных.

Мы создали встроенную аналитическую платформу специально для мультитенантной аналитики для SaaS-компаний. Цель — помочь командам разработчиков программного обеспечения предоставлять более качественную аналитику за меньшее время, экономя при этом деньги.

Но все начинается с данных.

Qrvey предлагает гибкие возможности интеграции данных для удовлетворения различных потребностей. Он позволяет как оперативно подключаться к существующим базам данных, так и принимать данные во встроенное озеро данных.

Этот подход к облачному озеру данных оптимизирует производительность и экономическую эффективность сложных аналитических запросов. Кроме того, система автоматически нормализует данные во время приема, поэтому она готова к многопользовательскому анализу и составлению отчетов.

Qrvey поддерживает соединения с распространенными базами данных и хранилищами данных, такими как Redshift, Snowflake, MongoDB, Postgres и другими.

Мы также предоставляем API для приема данных в режиме реального времени. Это поддерживает JSON и полуструктурированные данные, такие как данные FHIR .

Кроме того, возможен прием данных из облачного хранилища, например корзин S3, а также неструктурированных данных, таких как документы, текст и изображения.

Qrvey включает преобразование данных в качестве встроенной функции, что устраняет необходимость в отдельных службах ETL. Благодаря Qrvey больше нет необходимости в специализированных инженерах по обработке данных.

Позвольте нам показать вам, как мы даем вам возможность принести больше пользы клиентам, создавая при этом меньше программного обеспечения.