Хорошая статья очерк: https://habr.com/ru/articles/846296/

Хотя конечно хочется чуть менее пыльного сравнения, например добавить всякие новинки типа DataOps и тп.

Я тут помучал немного ии и вот что он дал:

Дата-концепции и нарративы: описание, плюсы, минусы, применение, период популярности

1. Data Warehouse (DWH)

* Описание: Централизованная база данных, оптимизированная для аналитических запросов. Данные в DWH структурированы и нормализованы для эффективного хранения и быстрого доступа.
* Плюсы:

• Структурированность и нормализация данных
• Высокая производительность запросов
• Поддержка сложных аналитических задач
• Зрелая экосистема инструментов и технологий
  * Минусы:
• Высокая стоимость владения
• Сложность масштабирования
• Задержки при интеграции новых источников данных
• Ограниченная поддержка неструктурированных данных
  * Применение: Корпоративный анализ, отчетность, бизнес-аналитика.
  * Период популярности: 1990-е – 2010-е годы.

2. Data Lake

* Описание: Хранилище больших объемов данных в исходном формате, включая структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные.
* Плюсы:

• Гибкость и масштабируемость
• Низкая стоимость хранения
• Поддержка разнообразных форматов данных
• Возможность экспериментировать с данными
  * Минусы:
• Отсутствие структуры и нормализации
• Сложность управления и обеспечения качества данных
• Риск создания “болота данных” (data swamp)
• Сложность аналитики на “сырых” данных
  * Применение: Хранение данных, машинное обучение, исследовательский анализ.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

3. Lakehouse

* Описание: Гибридная архитектура, сочетающая в себе черты Data Lake и Data Warehouse. Lakehouse использует хранилище Data Lake для хранения данных и добавляет к нему метаданные, управление транзакциями и другие возможности DWH.
* Плюсы:

• Сочетание гибкости и масштабируемости Data Lake с производительностью и структурированностью DWH
• Поддержка разнообразных форматов данных
• Улучшенное управление и качество данных
• Возможность использования одного хранилища для разных задач
  * Минусы:
• Относительно новая концепция, не все решения полностью зрелы
• Сложность интеграции с существующими системами
• Потенциально более высокая стоимость владения по сравнению с Data Lake
  * Применение: Аналитика, машинное обучение, хранение данных.
  * Период популярности: 2020-е годы – настоящее время.

4. Data as a Code (DaaC)

* Описание: Подход к управлению данными, при котором данные рассматриваются как код. Это включает в себя версионирование данных, автоматизацию процессов обработки данных и использование инструментов разработки для работы с данными.
* Плюсы:

• Улучшенная воспроизводимость и отслеживаемость данных
• Автоматизация рутинных задач
• Упрощение совместной работы над данными
• Использование знакомых инструментов разработчиков
  * Минусы:
• Сложность внедрения в существующие процессы
• Необходимость обучения сотрудников новым инструментам и практикам
• Потенциальное увеличение сложности инфраструктуры
  * Применение: Data Engineering, Data Science, машинное обучение.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

5. Data Mesh

* Описание: Архитектурный подход, основанный на децентрализации ответственности за данные. В Data Mesh данные рассматриваются как продукты, которыми владеют и управляют автономные команды.
* Плюсы:

• Улучшенная масштабируемость и гибкость
• Более тесная связь между данными и бизнесом
• Улучшенное качество данных за счет ответственности владельцев данных
• Возможность использования разнообразных технологий
  * Минусы:
• Сложность внедрения и управления
• Риск дублирования данных и несогласованности
• Необходимость изменения культуры и процессов организации
  * Применение: Крупные организации с большим объемом данных и сложной бизнес-структурой.
  * Период популярности: 2020-е годы – настоящее время.

Другие нарративы и концепции:

* DataOps: Практики и инструменты для улучшения совместной работы между командами Data Engineering, Data Science и бизнесом.
* MLOps: Практики и инструменты для улучшения разработки, развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения.
* Data Governance: Набор политик, процедур и инструментов для управления качеством, безопасностью и использованием данных.
* Data Lineage: Отслеживание происхождения данных, их преобразований и использования.
* Data Catalog: Инструмент для обнаружения, понимания и управления метаданными.

Заключение:

Выбор концепции и нарратива зависит от конкретных задач, объема данных, бюджета и культуры организации. Важно тщательно оценить все аспекты и выбрать оптимальное решение для вашего бизнеса.

Второй заход

Дата-концепции и нарративы: описание, плюсы, минусы, применение, период популярности

1. Data Warehouse (DWH)

* Описание: Централизованная база данных, оптимизированная для аналитических запросов. Данные в DWH структурированы и нормализованы для эффективного хранения и быстрого доступа.
* Плюсы:

• Структурированность и нормализация данных
• Высокая производительность запросов
• Поддержка сложных аналитических задач
• Зрелая экосистема инструментов и технологий
  * Минусы:
• Высокая стоимость владения
• Сложность масштабирования
• Задержки при интеграции новых источников данных
• Ограниченная поддержка неструктурированных данных
  * Применение: Корпоративный анализ, отчетность, бизнес-аналитика.
  * Период популярности: 1990-е – 2010-е годы.

2. Data Lake

* Описание: Хранилище больших объемов данных в исходном формате, включая структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные.
* Плюсы:

• Гибкость и масштабируемость
• Низкая стоимость хранения
• Поддержка разнообразных форматов данных
• Возможность экспериментировать с данными
  * Минусы:
• Отсутствие структуры и нормализации
• Сложность управления и обеспечения качества данных
• Риск создания “болота данных” (data swamp)
• Сложность аналитики на “сырых” данных
  * Применение: Хранение данных, машинное обучение, исследовательский анализ.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

3. Lakehouse

* Описание: Гибридная архитектура, сочетающая в себе черты Data Lake и Data Warehouse. Lakehouse использует хранилище Data Lake для хранения данных и добавляет к нему метаданные, управление транзакциями и другие возможности DWH.
* Плюсы:

• Сочетание гибкости и масштабируемости Data Lake с производительностью и структурированностью DWH
• Поддержка разнообразных форматов данных
• Улучшенное управление и качество данных
• Возможность использования одного хранилища для разных задач
  * Минусы:
• Относительно новая концепция, не все решения полностью зрелы
• Сложность интеграции с существующими системами
• Потенциально более высокая стоимость владения по сравнению с Data Lake
  * Применение: Аналитика, машинное обучение, хранение данных.
  * Период популярности: 2020-е годы – настоящее время.

4. Data as a Code (DaaC)

* Описание: Подход к управлению данными, при котором данные рассматриваются как код. Это включает в себя версионирование данных, автоматизацию процессов обработки данных и использование инструментов разработки для работы с данными.
* Плюсы:

• Улучшенная воспроизводимость и отслеживаемость данных
• Автоматизация рутинных задач
• Упрощение совместной работы над данными
• Использование знакомых инструментов разработчиков
  * Минусы:
• Сложность внедрения в существующие процессы
• Необходимость обучения сотрудников новым инструментам и практикам
• Потенциальное увеличение сложности инфраструктуры
  * Применение: Data Engineering, Data Science, машинное обучение.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

5. Data Mesh

* Описание: Архитектурный подход, основанный на децентрализации ответственности за данные. В Data Mesh данные рассматриваются как продукты, которыми владеют и управляют автономные команды.
* Плюсы:

• Улучшенная масштабируемость и гибкость
• Более тесная связь между данными и бизнесом
• Улучшенное качество данных за счет ответственности владельцев данных
• Возможность использования разнообразных технологий
  * Минусы:
• Сложность внедрения и управления
• Риск дублирования данных и несогласованности
• Необходимость изменения культуры и процессов организации
  * Применение: Крупные организации с большим объемом данных и сложной бизнес-структурой.
  * Период популярности: 2020-е годы – настоящее время.

6. Small Data

* Описание: Подход, фокусирующийся на анализе небольших, но высококачественных наборов данных. В отличие от Big Data, Small Data ориентирован на глубокое понимание конкретных проблем и принятие обоснованных решений.
* Плюсы:

• Высокое качество данных
• Возможность глубокого анализа
• Меньше затрат на хранение и обработку
• Более простая визуализация и интерпретация результатов
  * Минусы:
• Ограниченная статистическая мощность
• Риск смещения выборки
• Необходимость в высококвалифицированных аналитиках
  * Применение: Маркетинг, медицина, финансы, управление проектами.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

7. DataOps

* Описание: Практики и инструменты для улучшения совместной работы между командами Data Engineering, Data Science и бизнесом. DataOps фокусируется на автоматизации, улучшении качества и скорости доставки данных.
* Плюсы:

• Улучшенная совместная работа и коммуникация
• Автоматизация рутинных задач
• Улучшенное качество и скорость доставки данных
• Улучшенная воспроизводимость и отслеживаемость данных
  * Минусы:
• Сложность внедрения в существующие процессы
• Необходимость обучения сотрудников новым практикам
• Потенциальное увеличение сложности инфраструктуры
  * Применение: Data Engineering, Data Science, бизнес-аналитика.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

8. Big Data

* Описание: Термин, описывающий большие объемы данных, которые трудно или невозможно обработать с помощью традиционных методов. Big Data характеризуется тремя “V”: объем (Volume), скорость (Velocity) и разнообразие (Variety).
* Плюсы:

• Возможность анализа больших объемов данных
• Выявление скрытых закономерностей и трендов
• Поддержка принятия решений на основе данных
• Возможность использования разнообразных источников данных
  * Минусы:
• Высокая стоимость инфраструктуры и ресурсов
• Сложность обработки и анализа данных
• Риск получения неточных или нерелевантных результатов
• Необходимость в специализированных навыках
  * Применение: Реклама, финансы, здравоохранение, интернет-магазины.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

9. Data Governance

* Описание: Набор политик, процедур и инструментов для управления качеством, безопасностью и использованием данных. Data Governance направлена на обеспечение доступности, целостности и конфиденциальности данных.
* Плюсы:

• Улучшенное качество данных
• Повышение безопасности данных
• Соответствие нормативным требованиям
• Улучшенная управляемость и эффективность использования данных
  * Минусы:
• Сложность внедрения и управления
• Необходимость в ресурсах и бюджете
• Риск бюрократизации процессов
  * Применение: Организации любого размера и отрасли.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

10. Data Lineage

* Описание: Отслеживание происхождения данных, их преобразований и использования. Data Lineage помогает понять, откуда поступают данные, как они изменяются и кто их использует.
* Плюсы:

• Улучшенное понимание данных
• Повышение прозрачности и подотчетности
• Помощь в устранении ошибок и улучшении качества данных
• Поддержка соответствия нормативным требованиям
  * Минусы:
• Сложность реализации и поддержки
• Необходимость в ресурсах и бюджете
• Риск создания избыточной информации
  * Применение: Data Engineering, Data Science, бизнес-аналитика.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

11. Data Catalog

* Описание: Инструмент для обнаружения, понимания и управления метаданными. Data Catalog помогает пользователям находить нужные данные, понимать их смысл и использовать их эффективно.
* Плюсы:

• Улучшенное обнаружение и понимание данных
• Повышение эффективности использования данных
• Поддержка Data Governance и Data Lineage
• Улучшенная совместная работа над данными
  * Минусы:
• Сложность наполнения и поддержки каталога
• Необходимость в ресурсах и бюджете
• Риск создания избыточной информации
  * Применение: Data Engineering, Data Science, бизнес-аналитика.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

12. Data Virtualization

* Описание: Технология, позволяющая объединять данные из разных источников без физического копирования. Data Virtualization предоставляет виртуальное представление данных, которое обновляется в режиме реального времени.
* Плюсы:

• Улучшенная гибкость и масштабируемость
• Сокращение времени и затрат на интеграцию данных
• Улучшенная доступность и актуальность данных
• Поддержка разнообразных источников данных
  * Минусы:
• Сложность реализации и поддержки
• Риск снижения производительности запросов
• Необходимость в специализированных навыках
  * Применение: Корпоративный анализ, бизнес-аналитика, интеграция данных.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

13. Data Fabric

* Описание: Архитектурный подход, основанный на создании единой, гибкой и масштабируемой инфраструктуры для работы с данными. Data Fabric объединяет различные технологии и практики для обеспечения унифицированного доступа к данным.
* Плюсы:

• Улучшенная гибкость и масштабируемость
• Сокращение времени и затрат на интеграцию данных
• Улучшенная доступность и актуальность данных
• Поддержка разнообразных источников данных
  * Минусы:
• Сложность реализации и поддержки
• Необходимость в специализированных навыках
• Риск создания избыточной инфраструктуры
  * Применение: Крупные организации с большим объемом данных и сложной бизнес-структурой.
  * Период популярности: 2020-е годы – настоящее время.

14. Data Democratization

* Описание: Процесс предоставления доступа к данным широкому кругу пользователей, включая тех, кто не является специалистами по данным. Data Democratization направлена на повышение эффективности и инноваций в организации.
* Плюсы:

• Улучшенное использование данных
• Повышение эффективности и инноваций
• Улучшенное понимание бизнеса
• Улучшенная ответственность и подотчетность
  * Минусы:
• Риск несанкционированного доступа и утечки данных
• Риск неправильного использования данных
• Необходимость в инструментах и обучении
  * Применение: Организации любого размера и отрасли.
  * Период популярности: 2010-е годы – настоящее время.

15. Data Monetization

* Описание: Процесс превращения данных в ценный актив, который можно использовать для получения дохода. Data Monetization включает в себя продажу данных, предоставление доступа к данным и создание продуктов на основе данных.
* Плюсы:

• Новые источники дохода
• Улучшенное понимание рынка и клиентов
• Улучшенная конкурентоспособность
• Улучшенная эффективность бизнеса

.... дальше он устал) видимо решил, что человечеству еще рано знать эти технологии видимо)) не стал переписывать промт.