Data Lake vs Data Warehouse – rozdíl mezi nimi

Klíčový rozdíl mezi Data Lake a Data Warehouse

Data Lake ukládá všechna data bez ohledu na zdroj a jeho strukturu, zatímco Data Warehouse ukládá data v kvantitativních metrikách s jejich atributy.
Data Lake je úložiště úložiště, které ukládá obrovská strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data, zatímco Data Warehouse je směs technologií a komponent, která umožňuje strategické využití dat.
Data Lake definuje schéma po uložení dat, zatímco Data Warehouse definuje schéma před uložením dat.
Data Lake používá proces ELT (Extract Load Transform), zatímco Data Warehouse používá proces ETL (Extract Transform Load).
Ve srovnání Data lake vs Warehouse je Data Lake ideální pro ty, kteří chtějí hloubkovou analýzu, zatímco Data Warehouse je ideální pro provozní uživatele.

Co je Data Lake?

A Datové jezero je úložiště, které může ukládat velké množství strukturovaných, polostrukturovaných a nestrukturovaných dat. Je to místo pro ukládání všech typů dat v jejich nativním formátu bez pevných omezení velikosti účtu nebo souboru. Nabízí velké množství dat pro vyšší analytický výkon a nativní integraci.

Datové jezero je jako velký kontejner, který je velmi podobný skutečnému jezeru a řekám. Stejně jako v jezeře sem přitéká několik přítoků; podobně datové jezero má strukturovaná data, nestrukturovaná data, stroj od stroje, protokoly protékající v reálném čase.

Co je to Data Warehouse?

Datový sklad je směs technologií a komponent pro strategické využití dat. Shromažďuje a spravuje data z různých zdrojů, aby poskytoval smysluplné obchodní poznatky. Jedná se o elektronické ukládání velkého množství informací určených k dotazování a analýze namísto zpracování transakcí. Jde o proces přeměny dat na informace.

Dále se naučíme klíčový rozdíl mezi datovým skladem a datovým jezerem.

Rozdíl mezi Data Lake a Data Warehouse

Zde jsou hlavní rozdíly mezi datovým jezerem a datovým skladem:

parametry	Datové jezero	Datový sklad
Skladování	V datovém jezeře jsou všechna data uchovávána bez ohledu na zdroj a jeho strukturu. Data jsou uchovávána v nezpracované podobě. Transformuje se pouze tehdy, když je připraven k použití.	Datový sklad se bude skládat z dat extrahovaných z transakčních systémů nebo z dat, která se skládají z kvantitativních metrik s jejich atributy. Data jsou vyčištěna a transformována
Historie	Technologie velkých dat používaný v datových jezerech je relativně nový.	Koncept datového skladu se na rozdíl od velkých dat používal po desetiletí.
Zachycování dat	Zachycuje všechny druhy dat a struktur, polostrukturovaných i nestrukturovaných v jejich původní podobě ze zdrojových systémů.	Zachycuje strukturované informace a organizuje je do schémat definovaných pro účely datového skladu
Časová osa dat	Datová jezera mohou uchovávat všechna data. To zahrnuje nejen data, která jsou používána, ale také data, která může použít v budoucnu. Data jsou také uchovávána po celou dobu, aby se mohla vrátit v čase a provést analýzu.	V procesu vývoje datového skladu je značný čas vynaložen na analýzu různých zdrojů dat.
uživatelé	Data lake je ideální pro uživatele, kteří se vyžívají v hluboké analýze. Mezi takové uživatele patří datoví vědci, kteří potřebují pokročilé analytické nástroje s funkcemi, jako je prediktivní modelování a statistická analýza.	Datový sklad je ideální pro provozní uživatele, protože je dobře strukturovaný, snadno použitelný a srozumitelný.
Náklady na skladování	Ukládání dat v technologiích velkých dat je relativně levné než ukládání dat do datového skladu.	Ukládání dat v datovém skladu je nákladnější a časově náročné.
Úkol	Datová jezera mohou obsahovat všechna data a datové typy; umožňuje uživatelům přístup k datům před procesem transformace, čištění a strukturování.	Datové sklady mohou poskytnout náhled na předem definované otázky pro předem definované typy dat.
Doba zpracování	Datová jezera umožňují uživatelům přístup k datům ještě před tím, než budou transformována, vyčištěna a strukturována. Umožňuje tak uživatelům dostat se ke svému výsledku rychleji ve srovnání s tradičním datovým skladem.	Datové sklady nabízejí náhled na předem definované otázky pro předem definované typy dat. Jakékoli změny v datovém skladu tedy vyžadovaly více času.
Pozice schématu	Schéma je obvykle definováno po uložení dat. To nabízí vysokou agilitu a snadnost sběru dat, ale vyžaduje práci na konci procesu	Schéma je obvykle definováno před uložením dat. Vyžaduje práci na začátku procesu, ale nabízí výkon, zabezpečení a integraci.
Zpracování dat	Data Lakes použití procesu ELT (Extract Load Transform).	Datový sklad využívá tradiční ETL (Extract Transform Load) proces.
Stěžujte si	Data jsou uchovávána v nezpracované podobě. Transformuje se pouze tehdy, když je připraven k použití.	Hlavní stížností na datové sklady je neschopnost nebo problém, kterému čelíte, když se v nich pokoušíte provést změnu.
Hlavní výhody	Integrují různé typy dat, aby přicházely se zcela novými otázkami, protože tito uživatelé pravděpodobně nebudou používat datové sklady, protože možná budou muset jít za hranice jejich možností.	Většina uživatelů v organizaci je funkční. Tyto typy uživatelů se zajímají pouze o přehledy a klíčové metriky výkonu.

Koncept Data Lake

Data Lake je velké úložiště úložiště, které uchovává velké množství nezpracovaných dat v původním formátu až do doby, kdy je potřeba. Každému datovému prvku v datovém jezeře je přidělen jedinečný identifikátor a je označen sadou rozšířených značek metadat. Nabízí širokou škálu analytických možností.

Koncept datového skladu

Datový sklad ukládá data do souborů nebo složek, což pomáhá organizovat a používat data k přijímání strategických rozhodnutí. Tento úložný systém také poskytuje vícerozměrný pohled na atomická a souhrnná data. Důležité funkce, které je potřeba provést, jsou:

Extrakce dat
Čištění dat
Transformace dat
Načítání a obnovování dat

Máš rád: