I dagens data-drivna värld behöver företag hantera enorma mängder data från olika källor. För att kunna ta smarta och välinformerade beslut måste datan både lagras och analyseras på ett effektivt sätt. Det är här ett Data Lakehouse kommer in bilden. Men vad är ett Data Lakehouse egentligen?
Vad är ett Data Lakehouse?
Tillbaka på 1980-talet så började vi analysera strukturerat data i databaser och i Data Warehouse. Klassiska Data Warehouse-lösningar hade en begränsad lagringskapacitet och framåt mot 2011, så blev dessa klassiska lösningar för begränsade och för svåra att administrera och då kom Data Lake-tekniken till. Det som hände då var att man kunde lagra obegränsade mängder med data, inklusive ostrukturerat data. Det gjorde att rapporter och prediktioner blev betydligt bättre för företag.
Runt 2020, i takt med att ny teknik utvecklades, som till exempel Apache Iceberg, så kunde man kombinera fördelarna med Data Lake och ett Data Warehouse. Detta blev då den senaste dataarkitekturen som är Data Lakehouse. Den erbjuder ett flexibelt sätt att lagra strukturerad, ostrukturerad och semi-strukturerad data (som text, bilder eller IoT-data), samtidigt som den gör det möjligt att köra avancerade analyser och rapporter i realtid. Med Data Lakehouse kan du även nyttja moderna AI-verktyg och språkmodeller som LLM. Vill du nyttja de moderna AI-verktygen som finns idag fullt ut så är Data Lakehouse det enda sättet.
Fördelarna med Data Lakehouse
- Skalbarhet och flexibilitet: Data Lakehouse gör det möjligt att lagra och analysera data av alla typer och storlekar, vilket gör det perfekt för företag som har stor mängd ostrukturerad data, men ändå vill ha möjligheten att göra snabba analyser.
- Kostnadseffektivitet: Eftersom Data Lakehouse kan utnyttja både billiga lagringslösningar (från Data Lake) och den strukturerade analyskapaciteten (från Data Warehouse), blir det mer kostnadseffektivt än att underhålla två separata system.
- Förbättrad datakvalitet och säkerhet: Genom att använda avancerad metadatahantering och integrerade säkerhetsprotokoll kan Data Lakehouse erbjuda en lika hög eller högre grad av datakvalitet och säkerhet utan att offra flexibiliteten.
- Förenklad dataintegration: Data Lakehouse gör det enklare att samla, hantera och integrera data från olika källor som IoT-enheter, sociala medier, eller affärssystem i en gemensam plattform.
- Möjligheten till att nyttja moderna AI-verktyg: Med Data Lakehouse kan du nyttja AI-verktyg som till exempel ChatGPT, LLMs, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network och Machine Learning.
Bygg er framtid med Data Lakehouse-lösningar från Middlecon.
På Middlecon hjälper vi företag och organisationer att skapa avancerade Data Lakehouse-arkitekturer. Vi bygger Data Lakehouse-lösningar i molnet, Azure, AWS, Google och även on-prem, så att du kan öka din försäljning med hjälp av nya AI-verktyg.
Vill ni veta mer om hur en Data Lakehouse-lösning kan effektivisera er verksamhet? Kontakta oss och låt oss diskutera hur vi kan stödja er på er digitala resa.
