Data Lake срещу Data Warehouse – Разлика между тях

Ключова разлика между Data Lake и Data Warehouse

Data Lake съхранява всички данни, независимо от източника и структурата му, докато Data Warehouse съхранява данни в количествени показатели с техните атрибути.
Data Lake е хранилище за съхранение, което съхранява огромни структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни, докато Data Warehouse е смесица от технологии и компоненти, което позволява стратегическо използване на данни.
Data Lake дефинира схемата след като данните се съхранят, докато Data Warehouse дефинира схемата преди данните да бъдат съхранени.
Data Lake използва процеса ELT (Extract Load Transform), докато Data Warehouse използва ETL (Extract Transform Load) процес.
Сравнявайки Data lake срещу Warehouse, Data Lake е идеално за тези, които искат задълбочен анализ, докато Data Warehouse е идеално за оперативни потребители.

Какво е езерото на данните?

A Езерото на данните е хранилище за съхранение, което може да съхранява голямо количество структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни. Това е място за съхраняване на всеки тип данни в неговия естествен формат без фиксирани ограничения за размера на акаунта или файла. Той предлага голямо количество данни за повишена аналитична производителност и естествена интеграция.

Езерото на данните е като голям контейнер, който е много подобен на истинско езеро и реки. Точно както в езеро, имате множество притоци, които влизат; по подобен начин езерото от данни има структурирани данни, неструктурирани данни, машина към машина, регистрационни файлове, преминаващи в реално време.

Какво е Data Warehouse?

Склад за данни е комбинация от технологии и компоненти за стратегическо използване на данни. Той събира и управлява данни от различни източници, за да предостави значима бизнес информация. Това е електронно съхранение на голямо количество информация, предназначено за запитване и анализ, вместо за обработка на транзакции. Това е процес на трансформиране на данни в информация.

След това ще научим ключовата разлика между склад за данни и езеро за данни.

Разлика между Data Lake и Data Warehouse

Ето основните разлики между езерото и хранилището на данни:

параметри	Езерото на данните	Склад за данни
Съхранение	В езерото от данни всички данни се съхраняват независимо от източника и неговата структура. Данните се съхраняват в необработен вид. Трансформира се едва когато е готов за употреба.	Складът за данни ще се състои от данни, които са извлечени от транзакционни системи или данни, които се състоят от количествени показатели с техните атрибути. Данните се почистват и трансформират
История	Технологии за големи данни използван в езерата с данни е сравнително нов.	Концепцията за хранилище на данни, за разлика от големите данни, се използва от десетилетия.
Прихващане на данни	Улавя всички видове данни и структури, полуструктурирани и неструктурирани в оригиналната им форма от изходни системи.	Улавя структурирана информация и я организира в схеми, както е дефинирано за целите на хранилището на данни
Хронология на данните	Езерата от данни могат да запазят всички данни. Това включва не само данните, които се използват, но и данните, които може да използва в бъдеще. Освен това данните се пазят завинаги, за да се върнете назад във времето и да направите анализ.	В процеса на разработване на хранилище за данни значително време се изразходва за анализиране на различни източници на данни.
Потребители	Data lake е идеален за потребители, които се отдават на задълбочен анализ. Такива потребители включват специалисти по данни, които се нуждаят от напреднали аналитични инструменти с възможности като прогнозно моделиране и статистически анализ.	Складът за данни е идеален за оперативни потребители, защото е добре структуриран, лесен за използване и разбиране.
Разходи за съхранение	Съхраняването на данни в технологиите за големи данни е сравнително евтино в сравнение със съхраняването на данни в склад за данни.	Съхраняването на данни в Data warehouse е по-скъпо и отнема много време.
Task	Езерата от данни могат да съдържат всички данни и типове данни; дава възможност на потребителите за достъп до данни преди процеса на трансформиране, изчистване и структуриране.	Хранищата за данни могат да предоставят информация за предварително дефинирани въпроси за предварително дефинирани типове данни.
Време за обработка	Езерата от данни дават възможност на потребителите да имат достъп до данни, преди да са били трансформирани, изчистени и структурирани. По този начин позволява на потребителите да стигнат до своя резултат по-бързо в сравнение с традиционното хранилище на данни.	Хранищата за данни предлагат информация за предварително дефинирани въпроси за предварително дефинирани типове данни. Така че всички промени в хранилището на данни изискваха повече време.
Позиция на схемата	Обикновено схемата се дефинира, след като данните бъдат съхранени. Това предлага висока гъвкавост и лекота на събиране на данни, но изисква работа в края на процеса	Обикновено схемата се дефинира преди данните да бъдат съхранени. Изисква работа в началото на процеса, но предлага производителност, сигурност и интеграция.
Обработка на данни	Data Lakes използват процеса ELT (Extract Load Transform).	Складът на данни използва традиционен ETL (извличане на натоварване от трансформация) процес.
Оплакване	Данните се съхраняват в необработен вид. Трансформира се едва когато е готов за употреба.	Основното оплакване срещу хранилищата за данни е неспособността или проблемът, с който се сблъсквате, когато се опитвате да направите промяна в тях.
Основни предимства	Те интегрират различни типове данни, за да излязат с изцяло нови въпроси, тъй като е малко вероятно тези потребители да използват хранилища за данни, защото може да се наложи да надхвърлят техните възможности.	Повечето потребители в една организация са оперативни. Този тип потребители се интересуват само от отчети и ключови показатели за ефективност.

Концепция Data Lake

Data Lake е хранилище за съхранение с голям размер, което съхранява голямо количество необработени данни в оригиналния им формат до момента, в който са необходими. Всеки елемент от данни в езерото с данни получава уникален идентификатор и е маркиран с набор от тагове с разширени метаданни. Той предлага голямо разнообразие от аналитични възможности.

Концепция за съхранение на данни

Склад за данни съхранява данни във файлове или папки, което помага да се организират и използват данните за вземане на стратегически решения. Тази система за съхранение също дава многоизмерен изглед на атомарни и обобщени данни. Важните функции, които са необходими за изпълнение, са:

извличане на данни
Почистване на данни
Преобразуване на данни
Зареждане и опресняване на данни