Data Lake vs. Data Warehouse – Unterschied zwischen ihnen

Hauptunterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse

Data Lake speichert alle Daten unabhängig von der Quelle und ihrer Struktur, während Data Warehouse Daten in quantitativen Metriken mit ihren Attributen speichert.
Data Lake ist ein Speicher-Repository, das riesige strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten speichert, während Data Warehouse eine Mischung aus Technologien und Komponenten ist, die die strategische Nutzung von Daten ermöglicht.
Data Lake definiert das Schema nach der Datenspeicherung, während Data Warehouse das Schema vor der Datenspeicherung definiert.
Data Lake verwendet den ELT-Prozess (Extract Load Transform), während das Data Warehouse den ETL-Prozess (Extract Transform Load) verwendet.
Beim Vergleich von Data Lake und Warehouse stellt sich heraus, dass Data Lake ideal für diejenigen ist, die tiefgehende Analysen wünschen, während Data Warehouse ideal für operative Benutzer ist.

Was ist Data Lake?

A Datensee ist ein Speicherrepository, das eine große Menge strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten speichern kann. Es ist ein Ort, an dem jede Art von Daten in ihrem nativen Format gespeichert werden kann, ohne feste Beschränkungen hinsichtlich der Kontogröße oder der Datei. Es bietet eine große Datenmenge für erhöhte Analyseleistung und native Integration.

Datensee ist wie ein großer Behälter, der einem echten See und Flüssen sehr ähnlich ist. Genau wie bei einem See gibt es mehrere Zuflüsse; ähnlich fließen in einem Datensee strukturierte Daten, unstrukturierte Daten, von Maschine zu Maschine, Protokolle in Echtzeit durch.

Was ist DataWarehouse?

Data Warehousing ist eine Mischung aus Technologien und Komponenten für die strategische Nutzung von Daten. Es sammelt und verwaltet Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige Geschäftseinblicke zu liefern. Es handelt sich um die elektronische Speicherung einer großen Menge an Informationen, die für Abfragen und Analysen und nicht für die Transaktionsverarbeitung bestimmt sind. Es ist ein Prozess der Umwandlung von Daten in Informationen.

Als Nächstes lernen wir den Hauptunterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake kennen.

Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse

Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse:

Parameter	Datensee	Data Warehousing
Lagerung	Im Data Lake werden alle Daten unabhängig von der Quelle und ihrer Struktur gespeichert. Die Daten bleiben in ihrer Rohform erhalten. Es wird erst umgewandelt, wenn es gebrauchsfertig ist.	Ein Data Warehouse besteht aus Daten, die aus Transaktionssystemen extrahiert werden, oder aus Daten, die aus quantitativen Metriken mit ihren Attributen bestehen. Die Daten werden bereinigt und transformiert
Geschichte	Big-Data-Technologien Die Verwendung in Data Lakes ist relativ neu.	Das Data-Warehouse-Konzept wurde im Gegensatz zu Big Data schon seit Jahrzehnten verwendet.
Datenerfassung	Erfasst alle Arten von Daten und Strukturen, halbstrukturiert und unstrukturiert, in ihrer ursprünglichen Form aus Quellsystemen.	Erfasst strukturierte Informationen und organisiert sie in Schemata, die für Data-Warehouse-Zwecke definiert sind
Datenzeitleiste	Data Lakes können alle Daten speichern. Dazu gehören nicht nur die Daten, die gerade verwendet werden, sondern auch Daten, die möglicherweise in Zukunft verwendet werden. Außerdem werden die Daten für die gesamte Zeit aufbewahrt, um eine Zeitreise in die Vergangenheit zu ermöglichen und eine Analyse durchzuführen.	Im Data Warehouse-Entwicklungsprozess wird viel Zeit für die Analyse verschiedener Datenquellen aufgewendet.
Nutzer	Data Lake ist ideal für Benutzer, die sich einer umfassenden Analyse widmen. Zu diesen Benutzern gehören Datenwissenschaftler, die fortgeschrittene Kenntnisse benötigen analytische Werkzeuge mit Funktionen wie prädiktiver Modellierung und statistischer Analyse.	Das Data Warehouse ist aufgrund seiner guten Struktur sowie der einfachen Handhabung und Verständlichkeit ideal für operative Anwender.
Lagerungskosten	Die Datenspeicherung in Big-Data-Technologien ist relativ kostengünstig als die Datenspeicherung in einem Data Warehouse.	Das Speichern von Daten im Data Warehouse ist kostspieliger und zeitaufwändiger.
Aufgabe	Data Lakes können alle Daten und Datentypen enthalten; Es ermöglicht Benutzern den Zugriff auf Daten, bevor diese transformiert, bereinigt und strukturiert werden.	Data Warehouses können Einblicke in vordefinierte Fragen für vordefinierte Datentypen liefern.
Bearbeitungszeit	Data Lakes ermöglichen Benutzern den Zugriff auf Daten, bevor diese transformiert, bereinigt und strukturiert wurden. So gelangen Benutzer im Vergleich zu einem herkömmlichen Data Warehouse schneller zu ihren Ergebnissen.	Data Warehouses bieten Einblicke in vordefinierte Fragen für vordefinierte Datentypen. Daher benötigten alle Änderungen am Data Warehouse mehr Zeit.
Position des Schemas	Normalerweise wird das Schema definiert, nachdem die Daten gespeichert wurden. Dies bietet eine hohe Agilität und einfache Datenerfassung, erfordert jedoch Arbeit am Ende des Prozesses	Normalerweise wird ein Schema definiert, bevor Daten gespeichert werden. Erfordert Arbeit am Anfang des Prozesses, bietet aber Leistung, Sicherheit und Integration.
Auftragsverarbeitung	Data Lakes verwenden den ELT-Prozess (Extract Load Transform).	Data Warehouse verwendet ein traditionelles ETL (Transformationslast extrahieren) verarbeiten.
Beschweren	Die Daten bleiben in ihrer Rohform erhalten. Es wird erst umgewandelt, wenn es gebrauchsfertig ist.	Der Hauptkritikpunkt gegen Data Warehouses ist die Unfähigkeit bzw. das Problem, mit dem man konfrontiert ist, wenn man versucht, darin Änderungen vorzunehmen.
Hauptvorteile	Sie integrieren verschiedene Arten von Daten, um völlig neue Fragen zu stellen, da diese Benutzer Data Warehouses wahrscheinlich nicht nutzen werden, weil sie möglicherweise über deren Möglichkeiten hinausgehen müssen.	Die meisten Benutzer in einer Organisation sind operative Mitarbeiter. Diese Art von Benutzern interessiert sich nur für Berichte und wichtige Leistungskennzahlen.

Data-Lake-Konzept

Ein Data Lake ist ein großes Speicherrepository, das eine große Menge an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format speichert, bis sie benötigt werden. Jedes Datenelement in einem Data Lake erhält eine eindeutige Kennung und wird mit einer Reihe erweiterter Metadaten-Tags versehen. Es bietet vielfältige Analysemöglichkeiten.

Data Warehouse-Konzept

Data Warehousing speichert Daten in Dateien oder Ordnern, was dabei hilft, die Daten zu organisieren und zu verwenden, um strategische Entscheidungen zu treffen. Dieses Speichersystem bietet auch eine mehrdimensionale Ansicht von atomaren und zusammengefassten Daten. Die wichtigen Funktionen, die ausgeführt werden müssen, sind:

Datenextraktion
Datenreinigung
Datenumwandlung
Laden und Aktualisieren von Daten

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