डेटा लेक बनाम डेटा वेयरहाउस - उनके बीच अंतर
डेविड कार्टर
डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस के बीच मुख्य अंतर
- डेटा लेक स्रोत और उसकी संरचना की परवाह किए बिना सभी डेटा को संग्रहीत करता है, जबकि डेटा वेयरहाउस डेटा को उनकी विशेषताओं के साथ मात्रात्मक मैट्रिक्स में संग्रहीत करता है।
- डेटा लेक एक भंडारण भंडार है जो विशाल संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा संग्रहीत करता है, जबकि डेटा वेयरहाउस प्रौद्योगिकियों और घटकों का सम्मिश्रण है जो डेटा के रणनीतिक उपयोग की अनुमति देता है।
- डेटा लेक डेटा संग्रहीत होने के बाद स्कीमा को परिभाषित करता है, जबकि डेटा वेयरहाउस डेटा संग्रहीत होने से पहले स्कीमा को परिभाषित करता है।
- डेटा लेक ELT (एक्सट्रैक्ट लोड ट्रांसफॉर्म) प्रक्रिया का उपयोग करता है, जबकि डेटा वेयरहाउस ETL (एक्सट्रैक्ट ट्रांसफॉर्म लोड) प्रक्रिया का उपयोग करता है।
- डेटा लेक बनाम वेयरहाउस की तुलना करने पर, डेटा लेक उन लोगों के लिए आदर्श है जो गहन विश्लेषण चाहते हैं, जबकि डेटा वेयरहाउस परिचालन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है।
डाटा लेक क्या है?
A डेटा लेक एक स्टोरेज रिपोजिटरी है जो संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा की एक बड़ी मात्रा को संग्रहीत कर सकता है। यह हर प्रकार के डेटा को उसके मूल प्रारूप में संग्रहीत करने का स्थान है, जिसमें खाते के आकार या फ़ाइल पर कोई निश्चित सीमा नहीं है। यह बढ़े हुए विश्लेषणात्मक प्रदर्शन और मूल एकीकरण के लिए बड़ी मात्रा में डेटा मात्रा प्रदान करता है।
डेटा लेक यह एक बड़े कंटेनर की तरह है जो वास्तविक झील और नदियों के समान है। जैसे झील में, आपके पास कई सहायक नदियाँ आती हैं; इसी तरह, एक डेटा झील में संरचित डेटा, असंरचित डेटा, मशीन से मशीन, वास्तविक समय में बहने वाले लॉग होते हैं।
डेटा वेयरहाउस क्या है?
डेटा वेयरहाउस डेटा के रणनीतिक उपयोग के लिए प्रौद्योगिकियों और घटकों का मिश्रण है। यह सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करता है और उसका प्रबंधन करता है। यह लेनदेन प्रसंस्करण के बजाय क्वेरी और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन की गई बड़ी मात्रा में जानकारी का इलेक्ट्रॉनिक भंडारण है। यह डेटा को सूचना में बदलने की एक प्रक्रिया है।
आगे, हम डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा लेक के बीच मुख्य अंतर जानेंगे।
डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर
डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस के बीच मुख्य अंतर इस प्रकार हैं:
| पैरामीटर्स | डेटा लेक | डेटा वेयरहाउस |
|---|---|---|
| भंडारण | डेटा लेक में, स्रोत और उसकी संरचना से इतर सभी डेटा को रखा जाता है। डेटा को उसके कच्चे रूप में रखा जाता है। इसे केवल तभी बदला जाता है जब यह उपयोग के लिए तैयार हो। | डेटा वेयरहाउस में वह डेटा शामिल होगा जो ट्रांजेक्शनल सिस्टम से निकाला जाता है या वह डेटा जिसमें मात्रात्मक मीट्रिक्स और उनकी विशेषताएं शामिल होती हैं। डेटा को साफ और रूपांतरित किया जाता है |
| इतिहास | बिग डेटा प्रौद्योगिकियां डेटा झीलों में उपयोग किया जाने वाला यह तरीका अपेक्षाकृत नया है। | बड़े डेटा के विपरीत, डेटा वेयरहाउस अवधारणा का प्रयोग दशकों से किया जा रहा था। |
| डेटा कैप्चरिंग | स्रोत प्रणालियों से सभी प्रकार के डेटा और संरचनाओं, अर्ध-संरचित और असंरचित, को उनके मूल रूप में कैप्चर करता है। | संरचित जानकारी को कैप्चर करता है और डेटा वेयरहाउस उद्देश्यों के लिए परिभाषित स्कीमा में उन्हें व्यवस्थित करता है |
| डेटा टाइमलाइन | डेटा झीलें सभी डेटा को बनाए रख सकती हैं। इसमें न केवल वह डेटा शामिल है जो उपयोग में है, बल्कि वह डेटा भी शामिल है जिसका भविष्य में उपयोग हो सकता है। साथ ही, डेटा को हमेशा के लिए रखा जाता है, ताकि समय में पीछे जाकर उसका विश्लेषण किया जा सके। | डेटा वेयरहाउस विकास प्रक्रिया में, विभिन्न डेटा स्रोतों का विश्लेषण करने में महत्वपूर्ण समय व्यतीत होता है। |
| उपयोगकर्ता | डेटा लेक उन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है जो गहन विश्लेषण में शामिल हैं। ऐसे उपयोगकर्ताओं में डेटा वैज्ञानिक शामिल हैं जिन्हें उन्नत डेटा विश्लेषण की आवश्यकता होती है। विश्लेषणात्मक उपकरण पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग और सांख्यिकीय विश्लेषण जैसी क्षमताओं के साथ। | डेटा वेयरहाउस परिचालन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है क्योंकि यह अच्छी तरह से संरचित है, उपयोग में आसान है और समझने में आसान है। |
| भंडारण लागत | बिग डेटा प्रौद्योगिकियों में डेटा भंडारण, डेटा वेयरहाउस में डेटा भंडारण की तुलना में अपेक्षाकृत सस्ता है। | डेटा वेयरहाउस में डेटा संग्रहीत करना महंगा और समय लेने वाला है। |
| कार्य | डेटा झीलों में सभी प्रकार के डेटा और डेटा शामिल हो सकते हैं; यह उपयोगकर्ताओं को परिवर्तित, शुद्ध और संरचित प्रक्रिया से पहले डेटा तक पहुंचने की शक्ति प्रदान करता है। | डेटा वेयरहाउस पूर्व-निर्धारित डेटा प्रकारों के लिए पूर्व-निर्धारित प्रश्नों पर अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। |
| प्रसंस्करण समय | डेटा झीलें उपयोगकर्ताओं को डेटा को परिवर्तित, साफ और संरचित करने से पहले ही एक्सेस करने की शक्ति प्रदान करती हैं। इस प्रकार, यह उपयोगकर्ताओं को पारंपरिक डेटा वेयरहाउस की तुलना में अधिक तेज़ी से अपने परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है। | डेटा वेयरहाउस पूर्व-निर्धारित डेटा प्रकारों के लिए पूर्व-निर्धारित प्रश्नों में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। इसलिए, डेटा वेयरहाउस में किसी भी बदलाव के लिए अधिक समय की आवश्यकता होती है। |
| स्कीमा की स्थिति | आम तौर पर, स्कीमा को डेटा संग्रहीत होने के बाद परिभाषित किया जाता है। यह डेटा कैप्चर की उच्च चपलता और आसानी प्रदान करता है लेकिन प्रक्रिया के अंत में काम करने की आवश्यकता होती है | आम तौर पर स्कीमा को डेटा संग्रहीत करने से पहले परिभाषित किया जाता है। प्रक्रिया की शुरुआत में काम करने की आवश्यकता होती है, लेकिन यह प्रदर्शन, सुरक्षा और एकीकरण प्रदान करता है। |
| डाटा प्रासेसिंग | डेटा लेक्स ELT (एक्सट्रैक्ट लोड ट्रांसफॉर्म) प्रक्रिया का उपयोग करते हैं। | डेटा वेयरहाउस एक पारंपरिक का उपयोग करता है ईटीएल (एक्स्ट्रैक्ट ट्रांसफॉर्म लोड) प्रक्रिया. |
| शिकायत | डेटा को उसके कच्चे रूप में रखा जाता है। इसे तभी रूपांतरित किया जाता है जब यह उपयोग के लिए तैयार हो जाता है। | डेटा वेयरहाउस के विरुद्ध मुख्य शिकायत उनकी अक्षमता या उनमें परिवर्तन करने का प्रयास करते समय आने वाली समस्या है। |
| प्रमुख लाभ | वे विभिन्न प्रकार के डेटा को एकीकृत करके पूरी तरह से नए प्रश्न सामने लाते हैं, क्योंकि ये उपयोगकर्ता डेटा वेयरहाउस का उपयोग नहीं करना चाहते, क्योंकि उन्हें इसकी क्षमताओं से परे जाने की आवश्यकता हो सकती है। | किसी संगठन में ज़्यादातर उपयोगकर्ता ऑपरेशनल होते हैं। इस प्रकार के उपयोगकर्ता केवल रिपोर्ट और मुख्य प्रदर्शन मीट्रिक्स की परवाह करते हैं। |
डेटा लेक अवधारणा
डेटा लेक एक बड़े आकार का स्टोरेज रिपॉजिटरी है जो बड़ी मात्रा में कच्चे डेटा को उसके मूल प्रारूप में तब तक रखता है जब तक इसकी आवश्यकता न हो। डेटा लेक में प्रत्येक डेटा तत्व को एक विशिष्ट पहचानकर्ता दिया जाता है और विस्तारित मेटाडेटा टैग के एक सेट के साथ टैग किया जाता है। यह विश्लेषणात्मक क्षमताओं की विस्तृत विविधता प्रदान करता है।
डेटा वेयरहाउस अवधारणा
डेटा वेयरहाउस डेटा को फ़ाइलों या फ़ोल्डरों में संग्रहीत करता है जो रणनीतिक निर्णय लेने के लिए डेटा को व्यवस्थित करने और उपयोग करने में मदद करता है। यह स्टोरेज सिस्टम परमाणु और सारांश डेटा का एक बहुआयामी दृश्य भी देता है। प्रदर्शन करने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण कार्य हैं:
- डेटा निकालना
- डेटा की सफाई
- डेटा परिवर्तन
- डेटा लोड करना और रिफ्रेश करना
