Извлечение значимой информации из больших данных является ключевым фактором роста бизнеса.
Например, анализ текущих и прошлых данных о продуктах и клиентах может помочь организациям прогнозировать спрос клиентов на новые продукты и услуги и определять возможности, которые они в противном случае могли бы упустить.
В результате рынок инструментов для работы с большими данными постоянно растет. В отчете, опубликованном в прошлом месяце, MarketsandMarkets прогнозирует, что рынок больших данных вырастет со 162,6 млрд долларов в 2021 году до 273,4 млрд долларов в 2026 году, а совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 11%.
Сегодня на рынке доступно множество специализированных программных и аппаратных инструментов для анализа больших данных. Чтобы разобраться во всех этих данных, первым шагом является приобретение надежной платформы больших данных, такой как Snowflake или Databricks.
Текущие требования к аналитике больших данных вызвали серьезный сдвиг в архитектуре хранилища и хранения больших данных, от традиционной архитектуры хранения на основе блоков и файлов и систем управления реляционными базами данных (RDBMS) к более масштабируемым архитектурам, таким как масштабируемое сетевое хранилище (NAS), объектное хранилище, озера данных и хранилища данных.
Databricks и Snowflake находятся в авангарде меняющихся архитектур данных. В некотором смысле они выполняют схожие функции — Databricks и Snowflake вошли в наши списки лучших инструментов DataOps и лучших продуктов для хранения больших данных, а Snowflake также попала в наш список лучших инструментов для хранилищ данных, — но есть очень важные различия и области применения. случаях, о которых должны знать покупатели ИТ, на которых мы сосредоточимся здесь.
Что такое Снежинка?
Snowflake для аналитики озера данных — это
Хранилище данных и технология озера данных Snowflake консолидируют структурированные, частично структурированные и неструктурированные данные на единой платформе, обеспечивают быструю и масштабируемую аналитику, являются простыми и экономичными, а также обеспечивают безопасное сотрудничество.
Ключевые отличия
- Храните данные в интеллектуальном хранилище под управлением Snowflake с автоматическим микроразбиением, шифрованием при хранении и передаче и эффективным сжатием.
- Поддерживайте несколько рабочих нагрузок со структурированными, частично структурированными и неструктурированными данными с помощью Java, Python или Scala.
- Доступ к данным из существующих экземпляров облачного хранилища объектов без необходимости перемещения данных.
- Легко запрашивайте, обрабатывайте и загружайте данные, не жертвуя надежностью или скоростью.
- Создавайте мощные и эффективные конвейеры с эластичным механизмом обработки Snowflake для снижения затрат, надежной работы и почти нулевого обслуживания.
- Оптимизируйте конвейерную разработку с помощью SQL, Java, Python или Scala без дополнительных служб, кластеров или копий данных для управления.
- Получите представление о том, кто и к каким данным обращается, с помощью встроенного представления «История доступа».
- Автоматически идентифицируйте секретные данные с помощью классификации и защищайте их, сохраняя при этом аналитическую ценность с помощью внешней токенизации и динамического маскирования данных.
Цены: Наслаждайтесь
Что такое Databricks?
Платформа Databricks Lakehouse объединяет ваши хранилища данных и варианты использования искусственного интеллекта (ИИ) на одной платформе. Платформа больших данных сочетает в себе лучшие функции озер и хранилищ данных, устраняя традиционные хранилища данных и упрощая современный стек данных.
Ключевые отличия
- Платформа Databricks Lakehouse обеспечивает надежное управление, надежность и производительность хранилищ данных, а также гибкость, открытость и поддержку машинного обучения (ML) озер данных.
- Унифицированный подход устраняет традиционные хранилища данных, разделяющие аналитику, науку о данных, машинное обучение и
бизнес-аналитику (BI). - Платформа больших данных разработана первоначальными создателями Apache Spark, MLflow, Koalas и Delta Lake.
- Платформа Databricks Lakehouse разрабатывается на основе открытых стандартов и открытого исходного кода для обеспечения максимальной гибкости.
- Общий подход мультиоблачной платформы к безопасности, управлению данными и управлению помогает вам работать более эффективно и беспрепятственно внедрять инновации.
- Пользователи могут легко обмениваться данными, создавать современные стеки данных и избегать закрытых садов благодаря неограниченному доступу к более чем 450 партнерам по всему ландшафту данных.
- Партнерами являются Qlik, RStudio, Tableau, MongoDB, Sparkflows, HashiCorp, Rearc Data и TickSmith.
- Платформа Databricks Lakehouse предоставляет среду совместной разработки для команд, работающих с данными.
Цены: есть
Snowflake и Databricks: в чем разница?
Вот, в нашем анализе, как платформы больших данных сравниваются:
Функции Снежинка Блоки данных
Масштабируемость ✔ ✔
Интеграция ✔ ✔
Настройка ✔
Простота развертывания ✔ ✔
Простота администрирования и обслуживания ✔ ✔
Гибкость ценообразования ✔
Способность понимать потребности ✔ ✔
Качество обучения конечных пользователей ✔ ✔
Простота интеграции с использованием стандартных интерфейсов прикладного программирования (API) и инструментов ✔ ✔
Доступность сторонних ресурсов ✔
Озеро данных ✔ ✔
Хранилище данных ✔ ✔
Сервис и поддержка ✔ ✔
Готовность рекомендовать ✔ ✔
Общая оценка возможностей ✔
Выбор платформы больших данных
Организации нуждаются в устойчивых и надежных инструментах управления, анализа и хранения больших данных, чтобы надежно извлекать ценную информацию из больших данных. В этом руководстве мы рассмотрели два лучших инструмента в категориях озера данных и хранилища данных.
Существует ряд других вариантов платформ аналитики больших данных, и вы должны найти тот, который лучше всего соответствует потребностям вашего бизнеса. Изучите другие инструменты, такие как Apache Hadoop, Apache HBase, NetApp