数据湖：了解并找出为什么它对于打击欺诈很重要
Posted: Sat Dec 21, 2024 9:35 am
您很可能听说过大数据，因为商业世界正沉浸在真正的信息革命中。然而，组织可以使用更多的原始数据，但这些数据没有得到正确存储。正是在这种背景下，数据湖的概念应运而生。
组织正在学习收集、组织、解释和分析信息，以形成见解并为重要决策提供信息，包括与安全相关的决策。根据Cappra 研究所 2021 年进行的研究，巴西公司存储了 10 PB 的数据，预计未来 5 年内该存储量将增长高达 175%。
在本文中，您将了解数据湖的概念是如何出现的、它的含义、它与大数据的主要区别、它的工作原理以及它所呈现的优势。此外，我们还提到了数据湖在打击欺诈方面的效率、ClearSale 解决方案的具体细节以及一些成功案例。阅读愉快！
数据湖的需求是如何产生的？
数据湖这个术语是由商业智能开源软件 Pentaho 的 CTO James Dixon 于 10 多年前 巴西电话号码数据 创建的。其目标是解决日益严重的问题，即对单一、可扩展且低成本的数据存储库的需求。
当时的挑战是，该解决方案允许公司轻松存储组织中现有的所有类型的数据——通常仍然是原始数据，也就是说，尚未针对任何特定目的进行任何操作或处理。
什么是数据湖？
数据湖是一种存储库，它集中和存储组织生成的所有类型的数据，即使这些数据尚未经过处理和分析。该技术能够保证更大的信息保留能力，而且成本比其他更传统的方法低得多。
其想法是保持有用的数据始终可用且安全使用。它为任何类型的信息提供海量存储，具有巨大的处理能力和处理并发任务的能力。
数据湖中包含的信息可以有不同的来源，例如来自企业应用程序、移动应用程序、物联网 (IoT) 设备、网站、社交网络等的关系数据和非关系数据。
数据湖和大数据有什么区别？
数据湖是广阔的大数据领域的组成部分之一。大数据可以定义为每秒生成的整个数据集，几乎存在于世界上的一切事物中。数据湖是一个空间，其中一组仍是原始的数据被限制用于立即或稍后处理，其目标多种多样。
例如，与数据仓库不同，数据湖以任何格式存储原始数据，分析师、科学家和数据工程师有责任理解这些信息。归根结底，它是一个存储库，是处理大数据时代产生的数据的齿轮。
数据湖如何工作？
在数据湖中，在存储数据之前不需要对数据进行结构化。此类数据以其原始格式保存并根据需求进行处理，从而减少了构建可能无法转化为业务竞争优势的数据的工作量。
从这个意义上说，数据湖可以存储所有三种类型的数据，分为：非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。请在下面了解有关它们的更多信息。
非结构化数据
这些信息没有组织或具有明确的内部层次结构。这是互联网上大多数可用数据的来源，例如来自社交网络的文本文件、视频、图像和数据。
半结构化数据
这些信息已经以某种方式组织起来，但尚未完全结构化，例如 XML、HTML 和 OWL 文件。
结构化数据
它们根据特定参数（例如 Excel、CSV、SQL 和 JSON 文件）在关系系统中进行格式化和组织。
当然，与其他形式的存储一样，理想的情况是知道什么可以丢弃，什么不能丢弃，保留可能包含重要信息并有助于改进业务敏感流程的数据。
大多数数据湖都使用开源技术，与其他类型的数据存储相比，这进一步降低了成本。选择保存在数据湖中的信息被发送到一个简单快速地存储它的系统。
数据湖有哪些优势？
数据湖是目前以世界所需的速度存储大量数据的最现代的方式。这是一个完全满足市场主要需求的概念。
这是一种非常灵活的数据存储方式，因为它以“纯粹”的方式完成，无需回答有针对性的问题，这使得可以使用这些数据来生成有关组织中可能出现的几乎任何需求的信息。
数据湖非常易于访问，并且允许用户之间共享信息，即使他们没有深入的 IT 知识。
通过对如此大量的数据进行分组，数据湖开启了交叉引用更多信息的可能性。通过这种方式，它可以实现前所未有的发现和见解。此外，它还提供其他好处。
低成本
由于无需对进入湖的数据进行处理，因此实现成本较低，使结构更易于部署和维护。
快速数据输入
通过消除预处理和写入方案的需要，它允许您在创建数据时随时简单地添加数据。
与数据科学工具的兼容性
由于湖具有非结构化信息，因此与其他数据科学工具更兼容。
可扩展性
由于插入数据的便利性，随着大数据的产生，湖成为一个具有巨大增长能力的存储库。
组织正在学习收集、组织、解释和分析信息，以形成见解并为重要决策提供信息，包括与安全相关的决策。根据Cappra 研究所 2021 年进行的研究，巴西公司存储了 10 PB 的数据，预计未来 5 年内该存储量将增长高达 175%。
在本文中，您将了解数据湖的概念是如何出现的、它的含义、它与大数据的主要区别、它的工作原理以及它所呈现的优势。此外，我们还提到了数据湖在打击欺诈方面的效率、ClearSale 解决方案的具体细节以及一些成功案例。阅读愉快！
数据湖的需求是如何产生的？
数据湖这个术语是由商业智能开源软件 Pentaho 的 CTO James Dixon 于 10 多年前 巴西电话号码数据 创建的。其目标是解决日益严重的问题，即对单一、可扩展且低成本的数据存储库的需求。
当时的挑战是，该解决方案允许公司轻松存储组织中现有的所有类型的数据——通常仍然是原始数据，也就是说，尚未针对任何特定目的进行任何操作或处理。
什么是数据湖？
数据湖是一种存储库，它集中和存储组织生成的所有类型的数据，即使这些数据尚未经过处理和分析。该技术能够保证更大的信息保留能力，而且成本比其他更传统的方法低得多。
其想法是保持有用的数据始终可用且安全使用。它为任何类型的信息提供海量存储，具有巨大的处理能力和处理并发任务的能力。
数据湖中包含的信息可以有不同的来源，例如来自企业应用程序、移动应用程序、物联网 (IoT) 设备、网站、社交网络等的关系数据和非关系数据。
数据湖和大数据有什么区别？
数据湖是广阔的大数据领域的组成部分之一。大数据可以定义为每秒生成的整个数据集，几乎存在于世界上的一切事物中。数据湖是一个空间，其中一组仍是原始的数据被限制用于立即或稍后处理，其目标多种多样。
例如，与数据仓库不同，数据湖以任何格式存储原始数据，分析师、科学家和数据工程师有责任理解这些信息。归根结底，它是一个存储库，是处理大数据时代产生的数据的齿轮。
数据湖如何工作？
在数据湖中，在存储数据之前不需要对数据进行结构化。此类数据以其原始格式保存并根据需求进行处理，从而减少了构建可能无法转化为业务竞争优势的数据的工作量。
从这个意义上说，数据湖可以存储所有三种类型的数据，分为：非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。请在下面了解有关它们的更多信息。
非结构化数据
这些信息没有组织或具有明确的内部层次结构。这是互联网上大多数可用数据的来源，例如来自社交网络的文本文件、视频、图像和数据。
半结构化数据
这些信息已经以某种方式组织起来，但尚未完全结构化，例如 XML、HTML 和 OWL 文件。
结构化数据
它们根据特定参数（例如 Excel、CSV、SQL 和 JSON 文件）在关系系统中进行格式化和组织。
当然，与其他形式的存储一样，理想的情况是知道什么可以丢弃，什么不能丢弃，保留可能包含重要信息并有助于改进业务敏感流程的数据。
大多数数据湖都使用开源技术，与其他类型的数据存储相比，这进一步降低了成本。选择保存在数据湖中的信息被发送到一个简单快速地存储它的系统。
数据湖有哪些优势？
数据湖是目前以世界所需的速度存储大量数据的最现代的方式。这是一个完全满足市场主要需求的概念。
这是一种非常灵活的数据存储方式，因为它以“纯粹”的方式完成，无需回答有针对性的问题，这使得可以使用这些数据来生成有关组织中可能出现的几乎任何需求的信息。
数据湖非常易于访问，并且允许用户之间共享信息，即使他们没有深入的 IT 知识。
通过对如此大量的数据进行分组，数据湖开启了交叉引用更多信息的可能性。通过这种方式，它可以实现前所未有的发现和见解。此外，它还提供其他好处。
低成本
由于无需对进入湖的数据进行处理，因此实现成本较低，使结构更易于部署和维护。
快速数据输入
通过消除预处理和写入方案的需要，它允许您在创建数据时随时简单地添加数据。
与数据科学工具的兼容性
由于湖具有非结构化信息，因此与其他数据科学工具更兼容。
可扩展性
由于插入数据的便利性，随着大数据的产生，湖成为一个具有巨大增长能力的存储库。