Внедрение озера данных и хранилища данных

Пример того, как крупной розничной сети справиться с лавиной данных, ускорить принятие решений и персонализировать предложения для клиентов.

Сценарий: Розничная сеть

Крупная розничная сеть хочет улучшить аналитику продаж, прогнозировать спрос и персонализировать маркетинг.

Выбор зависит от задач: гибкость и ML — озеро, скорость отчетов — хранилище, баланс — Lakehouse.

1. Озеро данных

Задача: Собрать и хранить все данные компании для анализа и машинного обучения.

Технологии: AWS S3 (хранилище), Apache Spark (обработка), AWS Glue (каталог данных).

Процесс:

1. Собираются сырые данные из разных источников:
   • Транзакции из POS-систем (структурированные, CSV).
   • Логи с сайта и мобильного приложения (JSON).
   • Отзывы покупателей (текст).
   • Видео с камер в магазинах (неструктурированные).
2. Данные загружаются в S3 без предварительной обработки (ELT).
3. Используется Spark для очистки и трансформации данных по мере необходимости.
4. Модели машинного обучения (ML) обучаются на данных для прогнозирования спроса и сегментации клиентов.

Результат:

• Гибкое хранилище для больших объемов данных.
• Поддержка ML-моделей для персонализации предложений.
• Возможность анализировать неструктурированные данные (например, отзывы).

Проблемы: Требуется строгий контроль качества данных, чтобы избежать «болота данных».

2. Хранилище данных

Задача: Обеспечить быструю аналитику и отчетность для менеджеров.

Технологии: Snowflake (облачное хранилище), Tableau (визуализация).

Процесс:

1. Из озера данных (S3) выбираются релевантные структурированные данные:
   • Продажи, складские запасы, данные о клиентах.
2. Данные проходят ETL-процесс:
   • Очищаются (удаляются дубли, заполняются пропуски).
   • Приводятся к единой схеме (таблицы с клиентами, товарами, транзакциями).
   • Загружаются в Snowflake.
3. Менеджеры используют Tableau для создания дашбордов:
   • Динамика продаж по регионам.
   • Эффективность маркетинговых кампаний.
   • Сезонные тренды.

Результат:

• Быстрые и точные аналитические отчеты.
• Простая визуализация для принятия бизнес-решений.
• Высокая производительность запросов.

Проблемы: Высокая стоимость подготовки данных и ограниченная гибкость для неструктурированных данных.

Комбинированный подход (Data Lakehouse)

Задача: Объединить гибкость озера и скорость хранилища.

Технологии: Delta Lake (надстройка над S3), Databricks (обработка), Snowflake (аналитика).

Процесс:

1. Все данные хранятся в озере (S3 с Delta Lake).
2. Delta Lake добавляет структурированность и управление транзакциями, упрощая работу с данными.
3. Databricks используется для обработки (ML, аналитика).
4. Часть данных экспортируется в Snowflake для быстрой бизнес-аналитики.

Результат:

• Универсальность: поддержка ML, аналитики и отчетности.
• Экономия: меньше дублирования данных.
• Масштабируемость и гибкость.

И что же?

• Озеро данных (S3, Spark): Идеально для хранения сырых данных и ML-задач, например прогнозирования спроса.
• Хранилище данных (Snowflake, Tableau): Подходит для быстрых отчетов и бизнес-аналитики.
• Lakehouse (Delta Lake, Databricks): Комбинация плюсов обоих подходов, оптимально для масштабируемых систем.

Отдельная статья про Data Lakehouse.