در عصر آینده انبارداری هوشمند، شرکت ها باید با چه چالش هایی مواجه شوند؟

با برجسته تر شدن مزایای دریاچه های داده در پردازش داده های بدون ساختار و نیمه ساختار یافته، نقش انبارهای داده ضعیف به نظر می رسد. با این حال، انبارهای داده هنگام پردازش داده های ساخت یافته هنوز کارآمد هستند. شرکت ها باید روش ذخیره سازی داده مناسب را با توجه به نیاز خود انتخاب کنند و می توانند دریاچه های داده و انبارهای داده را ادغام کنند، معماری های ذخیره سازی ترکیبی و فناوری های هوش مصنوعی را برای مقابله با چالش تنوع داده ها اتخاذ کنند.

با ظهور عصر دیجیتال، داده ها به یک دارایی مهم برای شرکت ها تبدیل شده است. به منظور مدیریت و تجزیه و تحلیل بهتر این داده ها، شرکت ها انبارهای داده و دریاچه های داده ساخته اند. با این حال، در سال های اخیر، محبوبیت دریاچه های داده همچنان در حال افزایش است، در حالی که به نظر می رسد انبارهای داده نادیده گرفته شده اند. بنابراین، در زمینه افزایش محبوبیت دریاچه های داده، انبارهای داده چگونه باید پاسخ دهند؟

اول، ما باید تفاوت بین دریاچه های داده و انبارهای داده را درک کنیم. دریاچه داده یک ذخیره‌سازی متمرکز داده است که می‌تواند داده‌ها را در اشکال و ساختارهای مختلف از جمله داده‌های ساختاریافته، داده‌های بدون ساختار و داده‌های نیمه ساختاریافته ذخیره کند. انبار داده یک پایگاه داده است که به ذخیره و پردازش داده های ساخت یافته اختصاص داده شده است.
با توسعه مداوم فناوری داده های بزرگ، دریاچه های داده از قابلیت های پردازش و تجزیه و تحلیل داده قدرتمندتری برخوردارند. در عین حال، معایب انبارهای داده در پردازش داده های بدون ساختار و نیمه ساختاریافته به تدریج نمایان می شود. بنابراین، شرکت‌های بیشتر و بیشتری ایجاد دریاچه‌های داده را به عنوان راه اصلی ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها انتخاب می‌کنند.
با این حال، این بدان معنا نیست که انبارهای داده نقش خود را از دست داده اند. اگرچه دریاچه های داده می توانند اشکال مختلف داده را ذخیره و پردازش کنند، انبارهای داده هنوز در برخی سناریوها دارای مزایایی هستند. به عنوان مثال، هنگام پردازش مقادیر زیادی از داده های ساختاریافته، انبارهای داده کارآمدتر هستند و می توانند سرعت پرس و جو و تجزیه و تحلیل سریع تری را ارائه دهند. علاوه بر این، انبارهای داده می‌توانند محیط ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ای امن‌تر و قابل اعتمادتر را نیز فراهم کنند.
بنابراین شرکت ها ضمن ایجاد دریاچه های داده باید به نقش انبارهای داده نیز توجه داشته باشند. در کاربردهای عملی می توان روش های مناسب ذخیره سازی و پردازش داده ها را با توجه به سناریوها و نیازهای خاص انتخاب کرد. برای مثال، زمانی که حجم زیادی از داده های ساختاریافته باید پردازش شوند، می توان از انبار داده استفاده کرد. و زمانی که داده های غیرساختار یافته و نیمه ساختاریافته نیاز به پردازش دارند، می توان از دریاچه داده استفاده کرد.

علاوه بر این، شرکت ها همچنین می توانند با ادغام مزایای دریاچه های داده و انبارهای داده، به مدیریت و استفاده جامع از داده ها دست یابند. به عنوان مثال، داده های ساخت یافته را می توان در یک انبار داده ذخیره کرد، در حالی که داده های بدون ساختار و نیمه ساختار یافته را می توان در یک دریاچه داده ذخیره کرد. در عین حال، توابع قدرتمند پرس و جو و تجزیه و تحلیل انبار داده را می توان برای انجام تجزیه و تحلیل عمیق و کاوی داده های ذخیره شده در دریاچه داده استفاده کرد و در نتیجه بینش و پشتیبانی تصمیم گیری ارزشمندتری را برای شرکت ها فراهم کرد.
علاوه بر این، شرکت ها همچنین می توانند با اتخاذ یک معماری ذخیره سازی ترکیبی با چالش های تنوع و پیچیدگی داده ها مقابله کنند. این معماری انواع مختلفی از داده ها را در پلتفرم های مختلف ذخیره می کند، در حالی که این داده ها را از طریق یک رابط یکپارچه مدیریت می کند و به آنها دسترسی دارد. این امکان پردازش و تجزیه و تحلیل انواع مختلف داده ها را بدون کاهش عملکرد فراهم می کند.
در عین حال، با توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، می‌توانیم از این فناوری‌ها برای بهبود عملکرد و کارایی دریاچه‌های داده و انبارهای داده نیز استفاده کنیم. به عنوان مثال، الگوریتم های یادگیری ماشینی را می توان برای بهینه سازی فرآیندهای پرس و جو و تجزیه و تحلیل استفاده کرد و در نتیجه سرعت و دقت پردازش داده ها را بهبود بخشید.
به طور خلاصه، اگرچه محبوبیت دریاچه های داده در حال افزایش است، نقش انبارهای داده را نمی توان نادیده گرفت. در کاربردهای عملی، باید بر اساس سناریوها و نیازهای خاص، روش های ذخیره سازی و پردازش داده های مناسب را انتخاب کنیم. در عین حال، همچنین لازم است که مزایای دریاچه‌های داده و انبارهای داده را یکپارچه کنیم و معماری‌های ذخیره‌سازی ترکیبی و فناوری‌های هوش مصنوعی را برای مقابله با چالش‌های تنوع و پیچیدگی داده‌ها اتخاذ کنیم. در این فرآیند می‌توانیم به مزایای فناوری‌های مختلف بازی کامل بدهیم، مدیریت جامع و استفاده از داده‌ها را درک کنیم و اطلاعات و پشتیبانی ارزشمندتری را برای شرکت‌ها فراهم کنیم.