数据网格与数据湖：该选择哪一个

[seonajmulislam00]

对于希望深入了解客户行为并提高运营效率的企业来说，适当的数据管理策略至关重要。IBM 报告称，组织中约 80% 的数据是非结构化的。因此，许多人选择数据湖是因为其灵活性。但如果您需要更好地控制数据访问怎么办？数据网格可能更有意义。

然而，找到正确的方法（数据网格与数据湖）并不那么简单。您必须评估每种模型的优点和缺点。同时，您需要考虑组织的数据量和种类、结构、预算、团队专业知识和未来目标等因素。但你很幸运。这篇文章将指导您完成做出正确决定所需的所有考虑因素。

让我们首先探讨数据网格和数据湖之间的差异以及它们之间的比较。

什么是数据湖？
数据湖是一个中央枢纽，用于存储企业生成的所有原始数据，无论数据来自哪个部门、实例或操作。这些数据被采集到一个标准化的集中式框架中，并一直保留在那里，直到您准备好对其进行处理以进行分析。

主要特点
数据湖建立在四个基本要素之上：

支持各种来源和格式：它可以存储从社交媒体的客户反馈到 墨西哥电话号码列表 客户服务电话的录音等任何内容。所有数据（无论是非结构化数据、二进制数据还是任何其他类型）都以原始格式共存于中央湖中。
ELT 流程：当数据集简单或较小时，组织可以通过批处理、流式传输或直接加载将源数据拉入数据湖。随后以受控的方式进行转换。
缺乏层次结构：它不遵循写入时模式的方法（即，在数据摄取时没有预定义的结构）。相反，模式是在数据存储之后、使用时定义的。
通用可访问性：它服务于所有用户，包括需要基本报告和 KPI 检查的运营用户，以及进行更深入分析的数据工程师和科学家。
优点
由于采用集中式架构，企业数据湖有利于处理大量数据的组织。它们提供以下功能和优势：

实现实时数据采集和分析，促进快速决策
提供无限的查询方法，允许用户直接对数据运行查询，而无需先移动或转换数据
通过整个组织的统一数据视图帮助消除数据孤岛
利用基于云的解决方案降低硬件费用并简化原始数据的存储，从而降低成本
挑战
尽管具有灵活性和可扩展性，但实施数据湖仍面临一些挑战：

可能导致低质量信息的积累，影响后续分析的准确性和可靠性
阻碍技术专业知识有限的用户的洞察力
如果没有适当的管理，数据可能会变成数据沼泽，因混乱而无法访问或使用
什么是数据网格？
现在您已经了解了数据湖的基础知识，让我们将其与数据网格进行比较。

数据网格将存储的数据划分到各个业务领域，从而促进域所有权。内部专家团队管理一个或多个数据域，并为最终用户制定工作流程和数据传输标准。

主要特点
数据网格强调结构而非技术，遵循以下四个原则：

分散式数据管理：团队定义公司内部的领域，并创建具有明确数据共享契约的接口。
动态拓扑：每个域在更广泛的公司政策下运作，同时监督自己的数据和治理。
数据作为产品：数据被视为可供第三方（其他团队或部门）使用的产品（可访问的高质量数据集）。
互操作性：团队使用自助服务平台独立管理其资源，并具有产品和模式的加密和版本控制功能，以方便数据处理。
好处
数据网格帮助企业打破将数据及其架构视为短期项目的传统做法。让我们看看它的一些好处。

促进可扩展性，因为它将工作量分配给专业团队，使每个团队都能使用最适合其不断变化的需求的工具
由于领域团队确保数据可靠性，从而减少瓶颈，最大限度地减少延迟和数据孤岛的风险
使用户能够通过自助服务模式访问所有相关数据，从而消除支持单和信息等待时间
通过分布式所有权提高数据安全性
潜在缺点
数据网格的实施面临着诸多挑战：

确保数据质量，因为不同领域的质量实践不一致会影响数据的整体完整性
在大多数企业中，可能需要改变组织文化，以实现更大的协作和共同责任
解决构建支持分发和自主访问的数据平台的成本和复杂性，这对于使用不同架构、数据模型和消费需求的企业来说尤其具有挑战性
数据湖与数据网格的比较
数据湖和数据网格之间存在许多差异。让我们从架构、数据治理和数据所有权、可扩展性和灵活性以及对不同业务环境的适用性等基本方面来探讨这些差异。