Data Lake vs Data Warehouse – ero niiden välillä

Keskeinen ero Data Laken ja Data Warehousen välillä

Data Lake tallentaa kaikki tiedot lähteestä ja rakenteesta riippumatta, kun taas Data Warehouse tallentaa tiedot kvantitatiivisiin mittareihin attribuuteineen.
Data Lake on tallennusvarasto, joka tallentaa valtavasti jäsenneltyä, puolirakenteista ja jäsentämätöntä dataa, kun taas Data Warehouse on sekoitus teknologioita ja komponentteja, jotka mahdollistavat tiedon strategisen käytön.
Data Lake määrittelee skeeman tietojen tallentamisen jälkeen, kun taas Data Warehouse määrittää skeeman ennen tietojen tallentamista.
Data Lake käyttää ELT (Extract Load Transform) -prosessia, kun taas Data Warehouse käyttää ETL (Extract Transform Load) -prosessia.
Data Lake vs Warehouse vertaamalla Data Lake on ihanteellinen niille, jotka haluavat syvällisen analyysin, kun taas Data Warehouse on ihanteellinen operatiivisille käyttäjille.

Mikä Data Lake on?

A Datajärvi on tallennusvarasto, joka voi tallentaa suuren määrän jäsenneltyä, puolirakenteista ja jäsentämätöntä dataa. Se on paikka kaikentyyppisten tietojen tallentamiseen alkuperäisessä muodossaan ilman kiinteitä rajoituksia tilin koolle tai tiedostolle. Se tarjoaa suuren määrän datamäärää analyyttisen suorituskyvyn ja alkuperäisen integroinnin parantamiseksi.

Datajärvi on kuin suuri kontti, joka on hyvin samanlainen kuin todellinen järvi ja joki. Aivan kuten järvessä, sisään tulee useita sivujokia; Samoin datajärvessä on strukturoitua dataa, strukturoimatonta dataa, koneelta koneelle, lokit, jotka kulkevat läpi reaaliajassa.

Mikä on Data Warehouse?

Tietovarasto on sekoitus teknologioita ja komponentteja tiedon strategiseen käyttöön. Se kerää ja hallinnoi tietoja erilaisista lähteistä tarjotakseen merkityksellisiä liiketoimintatietoja. Se on suuren tiedon sähköinen tallennus, joka on suunniteltu kyselyyn ja analysointiin tapahtumien käsittelyn sijaan. Se on prosessi, jossa tiedot muunnetaan tiedoksi.

Seuraavaksi opimme tärkeimmän eron tietovaraston ja datajärven välillä.

Ero Data Laken ja Data Warehousen välillä

Tässä ovat tärkeimmät erot datajärven ja datavaraston välillä:

parametrit	Datajärvi	Tietovarasto
varastointi	Datajärvessä kaikki tiedot säilytetään lähteestä ja rakenteesta riippumatta. Tiedot säilytetään raakamuodossaan. Se muuttuu vasta, kun se on valmis käytettäväksi.	Tietovarasto koostuu datasta, joka on poimittu tapahtumajärjestelmistä, tai tiedoista, jotka koostuvat kvantitatiivisista mittareista attribuuteineen. Tiedot puhdistetaan ja muunnetaan
Historia	Big data teknologiat datajärvissä käytetty on suhteellisen uusi.	Tietovarastokonseptia, toisin kuin big dataa, oli käytetty vuosikymmeniä.
Tietojen kaappaus	Kaappaa kaikenlaista dataa ja rakenteita, puolistrukturoituja ja strukturoimattomia alkuperäisessä muodossaan lähdejärjestelmistä.	Kaappaa jäsenneltyä tietoa ja järjestää ne skeemoiksi tietovarastotarkoituksiin määritetyiksi
Datan aikajana	Datajärvet voivat säilyttää kaiken datan. Tämä ei sisällä vain käytössä olevia tietoja, vaan myös tietoja, joita se saattaa käyttää tulevaisuudessa. Lisäksi tiedot säilytetään koko ajan, jotta voidaan palata ajassa taaksepäin ja tehdä analyysi.	Tietovaraston kehitysprosessissa kuluu paljon aikaa eri tietolähteiden analysointiin.
käyttäjät	Data Lake on ihanteellinen käyttäjille, jotka harrastavat syvällistä analysointia. Tällaisia käyttäjiä ovat tietotieteilijät, jotka tarvitsevat edistyneitä analyyttiset työkalut ominaisuuksia, kuten ennustava mallinnus ja tilastollinen analyysi.	Tietovarasto on ihanteellinen operatiivisille käyttäjille, koska se on hyvin jäsennelty, helppokäyttöinen ja ymmärrettävä.
Varastointikustannukset	Datan tallentaminen big data -teknologioihin on suhteellisen edullista kuin tietojen tallentaminen tietovarastoon.	Tietojen tallentaminen tietovarastoon on kalliimpaa ja aikaa vievää.
Tehtävä	Datajärvet voivat sisältää kaikki tiedot ja tietotyypit; se antaa käyttäjille mahdollisuuden päästä käsiksi tietoihin ennen muuntamista, puhdistamista ja strukturointia.	Tietovarastot voivat tarjota näkemyksiä ennalta määritettyihin kysymyksiin ennalta määritetyille tietotyypeille.
Käsittelyaika	Datajärvet antavat käyttäjille mahdollisuuden päästä käsiksi tietoihin ennen kuin se on muunnettu, puhdistettu ja jäsennelty. Siten sen avulla käyttäjät pääsevät tulokseen nopeammin verrattuna perinteiseen tietovarastoon.	Tietovarastot tarjoavat näkemyksiä ennalta määritettyihin kysymyksiin ennalta määritetyille tietotyypeille. Joten kaikki tietovarastoon tehtävät muutokset vaativat enemmän aikaa.
Kaavion sijainti	Tyypillisesti skeema määritellään tietojen tallentamisen jälkeen. Tämä tarjoaa korkean ketteryyden ja helpon tiedonkeruun, mutta vaatii työtä prosessin lopussa	Tyypillisesti skeema määritellään ennen tietojen tallentamista. Edellyttää työtä prosessin alussa, mutta tarjoaa suorituskyvyn, turvallisuuden ja integroinnin.
Tietojenkäsittely	Data Lakes käyttää ELT (Extract Load Transform) -prosessia.	Tietovarasto käyttää perinteistä ETL (Extract Transform Load) prosessiin.
kannella	Tiedot säilytetään raakamuodossaan. Se muuttuu vasta, kun se on valmis käytettäväksi.	Suurin valitus tietovarastoista on kyvyttömyys tai ongelma, joka kohdataan yritettäessä tehdä muutoksia niihin.
Tärkeimmät edut	Ne integroivat erityyppisiä tietoja keksiäkseen täysin uusia kysymyksiä, koska nämä käyttäjät eivät todennäköisesti käytä tietovarastoja, koska heidän on ehkä mentävä sen kykyjä pidemmälle.	Suurin osa organisaation käyttäjistä on toiminnassa. Tämäntyyppiset käyttäjät välittävät vain raporteista ja tärkeimmistä tehokkuusmittareista.

Data Lake -konsepti

Data Lake on suurikokoinen tallennusvarasto, joka säilyttää suuren määrän raakadataa alkuperäisessä muodossaan siihen asti, kun sitä tarvitaan. Jokaiselle Data Laken tietoelementille annetaan yksilöllinen tunniste, ja se on merkitty joukolla laajennettuja metatietotageja. Se tarjoaa laajan valikoiman analyyttisiä ominaisuuksia.

Tietovarastokonsepti

Tietovarasto tallentaa tietoja tiedostoihin tai kansioihin, mikä auttaa järjestämään ja käyttämään tietoja strategisten päätösten tekemiseen. Tämä tallennusjärjestelmä tarjoaa myös moniulotteisen kuvan atomi- ja yhteenvetotiedoista. Tärkeitä toimintoja, joita tarvitaan suorittamaan, ovat:

data Extraction
Tietojen puhdistus
Tietojen muuntaminen
Tietojen lataus ja päivitys