Data Lake vs Data Warehouse – Différence entre eux
David Carter
Différence clé entre Data Lake et Data Warehouse
- Data Lake stocke toutes les données, quelle que soit leur source et leur structure, tandis que Data Warehouse stocke les données dans des métriques quantitatives avec leurs attributs.
- Data Lake est un référentiel de stockage qui stocke d'énormes données structurées, semi-structurées et non structurées, tandis que Data Warehouse est un mélange de technologies et de composants permettant une utilisation stratégique des données.
- Data Lake définit le schéma après le stockage des données, tandis que Data Warehouse définit le schéma avant le stockage des données.
- Data Lake utilise le processus ELT (Extract Load Transform), tandis que Data Warehouse utilise le processus ETL (Extract Transform Load).
- En comparant Data Lake et Warehouse, Data Lake est idéal pour ceux qui souhaitent une analyse approfondie, tandis que Data Warehouse est idéal pour les utilisateurs opérationnels.
Qu'est-ce que le lac de données ?
A Lac de données est un référentiel de stockage capable de stocker une grande quantité de données structurées, semi-structurées et non structurées. C'est un endroit où stocker tout type de données dans son format natif sans limite fixe de taille de compte ou de fichier. Il offre une grande quantité de données pour des performances analytiques accrues et une intégration native.
Lac de données est comme un grand récipient qui ressemble beaucoup à de vrais lacs et rivières. Tout comme dans un lac, plusieurs affluents arrivent ; de même, un lac de données contient des données structurées, des données non structurées, de machine à machine, et des journaux circulant en temps réel.
Qu'est-ce que l'entrepôt de données ?
Entreposage De Données est un mélange de technologies et de composants pour l’utilisation stratégique des données. Il collecte et gère des données provenant de sources variées pour fournir des informations commerciales significatives. Il s'agit du stockage électronique d'une grande quantité d'informations conçu pour l'interrogation et l'analyse plutôt que pour le traitement des transactions. C'est un processus de transformation des données en informations.
Ensuite, nous apprendrons la principale différence entre un entrepôt de données et un lac de données.
Différence entre Data Lake et Data Warehouse
Voici les principales différences entre un lac de données et un entrepôt de données :
| Paramètres | Lac de données | Entreposage De Données |
|---|---|---|
| Stockage | Dans le lac de données, toutes les données sont conservées quelle que soit leur source et leur structure. Les données sont conservées sous leur forme brute. Il n'est transformé que lorsqu'il est prêt à être utilisé. | Un entrepôt de données sera composé de données extraites de systèmes transactionnels ou de données constituées de mesures quantitatives avec leurs attributs. Les données sont nettoyées et transformées |
| Histoire | Technologies des mégadonnées utilisé dans les lacs de données est relativement nouveau. | Le concept d’entrepôt de données, contrairement au Big Data, était utilisé depuis des décennies. |
| Capture de données | Capture toutes sortes de données et de structures, semi-structurées et non structurées dans leur forme originale à partir des systèmes sources. | Capture les informations structurées et les organise dans des schémas tels que définis à des fins d'entrepôt de données |
| Chronologie des données | Les lacs de données peuvent conserver toutes les données. Cela inclut non seulement les données utilisées, mais également les données qu’il pourrait utiliser à l’avenir. De plus, les données sont conservées pour toujours, pour remonter le temps et faire une analyse. | Dans le processus de développement d’un entrepôt de données, beaucoup de temps est consacré à l’analyse de diverses sources de données. |
| Utilisateurs | Le lac de données est idéal pour les utilisateurs qui s'adonnent à des analyses approfondies. Ces utilisateurs incluent des data scientists qui ont besoin de connaissances avancées outils analytiques avec des capacités telles que la modélisation prédictive et l’analyse statistique. | L'entrepôt de données est idéal pour les utilisateurs opérationnels car il est bien structuré, facile à utiliser et à comprendre. |
| Coûts de stockage | Le stockage des données dans les technologies Big Data est relativement peu coûteux par rapport au stockage des données dans un entrepôt de données. | Le stockage des données dans un entrepôt de données est plus coûteux et prend du temps. |
| Tâche | Les lacs de données peuvent contenir toutes les données et tous les types de données ; il permet aux utilisateurs d'accéder aux données avant le processus de transformation, de nettoyage et de structure. | Les entrepôts de données peuvent fournir des informations sur des questions prédéfinies pour des types de données prédéfinis. |
| Temps de traitement | Les lacs de données permettent aux utilisateurs d'accéder aux données avant qu'elles ne soient transformées, nettoyées et structurées. Ainsi, il permet aux utilisateurs d’obtenir leurs résultats plus rapidement que l’entrepôt de données traditionnel. | Les entrepôts de données offrent des informations sur des questions prédéfinies pour des types de données prédéfinis. Ainsi, toute modification apportée à l’entrepôt de données nécessitait plus de temps. |
| Position du schéma | En règle générale, le schéma est défini après le stockage des données. Cela offre une grande agilité et une facilité de capture des données, mais nécessite un travail à la fin du processus. | Généralement, le schéma est défini avant le stockage des données. Nécessite du travail au début du processus, mais offre performances, sécurité et intégration. |
| Traitement de l'information | Utilisation par Data Lakes du processus ELT (Extract Load Transform). | L'entrepôt de données utilise un système traditionnel ETL (Extraire la charge de transformation) processus. |
| Se plaindre | Les données sont conservées sous leur forme brute. Il n'est transformé que lorsqu'il est prêt à être utilisé. | La principale plainte contre les entrepôts de données est l’incapacité ou le problème rencontré lorsqu’on essaie d’y apporter des modifications. |
| Principaux avantages | Ils intègrent différents types de données pour poser des questions entièrement nouvelles, car ces utilisateurs ne sont pas susceptibles d'utiliser des entrepôts de données car ils peuvent avoir besoin d'aller au-delà de leurs capacités. | La plupart des utilisateurs d'une organisation sont opérationnels. Ce type d'utilisateurs ne se soucie que des rapports et des indicateurs de performances clés. |
Concept de lac de données
Un Data Lake est un référentiel de stockage de grande taille qui contient une grande quantité de données brutes dans leur format d'origine jusqu'au moment où elles sont nécessaires. Chaque élément de données d'un Data Lake reçoit un identifiant unique et est étiqueté avec un ensemble de balises de métadonnées étendues. Il offre une grande variété de capacités analytiques.
Concept d'entrepôt de données
Entreposage De Données stocke les données dans des fichiers ou des dossiers, ce qui permet d'organiser et d'utiliser les données pour prendre des décisions stratégiques. Ce système de stockage donne également une vue multidimensionnelle des données atomiques et récapitulatives. Les fonctions importantes qui doivent être exécutées sont :
- Extraction De Données
- Nettoyage de données
- Transformation des données
- Chargement et actualisation des données
