Podatkovno jezero protiv skladišta podataka – razlika između njih
David Carter
Ključna razlika između Data Lake i Data Warehouse
- Data Lake pohranjuje sve podatke bez obzira na izvor i njihovu strukturu, dok Data Warehouse pohranjuje podatke u kvantitativnoj metrici s njihovim atributima.
- Data Lake je skladišni repozitorij koji pohranjuje ogromne strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke, dok je Data Warehouse spoj tehnologija i komponenti koji omogućuje stratešku upotrebu podataka.
- Data Lake definira shemu nakon pohranjivanja podataka, dok Data Warehouse definira shemu prije pohranjivanja podataka.
- Data Lake koristi ELT (Extract Load Transform) proces, dok Data Warehouse koristi ETL (Extract Transform Load) proces.
- Uspoređujući Data lake i Warehouse, Data Lake je idealan za one koji žele dubinsku analizu, dok je Data Warehouse idealan za operativne korisnike.
Što je Data Lake?
A Jezero podataka je spremište za pohranu koje može pohraniti veliku količinu strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka. To je mjesto za pohranu svake vrste podataka u izvornom formatu bez fiksnih ograničenja veličine računa ili datoteke. Nudi veliku količinu podataka za povećanu analitičku izvedbu i izvornu integraciju.
Jezero podataka je kao veliki kontejner koji je vrlo sličan pravom jezeru i rijekama. Baš kao u jezeru, imate više pritoka koje ulaze; slično, podatkovno jezero ima strukturirane podatke, nestrukturirane podatke, od stroja do stroja, zapise koji teku u stvarnom vremenu.
Što je Data Warehouse?
Skladište podataka je spoj tehnologija i komponenti za strateško korištenje podataka. Prikuplja i upravlja podacima iz različitih izvora kako bi pružio značajne poslovne uvide. To je elektroničko pohranjivanje velike količine informacija dizajnirano za upite i analizu umjesto za obradu transakcija. To je proces pretvaranja podataka u informaciju.
Zatim ćemo naučiti ključnu razliku između skladišta podataka i podatkovnog jezera.
Razlika između Data Lake i Data Warehouse
Evo ključnih razlika između podatkovnog jezera i skladišta podataka:
| Parametri | Jezero podataka | Skladište podataka |
|---|---|---|
| Čuvanje | U podatkovnom jezeru čuvaju se svi podaci bez obzira na izvor i strukturu. Podaci se čuvaju u svom sirovom obliku. Transformira se tek kada je spreman za upotrebu. | Skladište podataka sastojat će se od podataka koji se izvlače iz transakcijskih sustava ili podataka koji se sastoje od kvantitativnih metrika s njihovim atributima. Podaci se čiste i transformiraju |
| Povijest | Tehnologije velikih podataka koji se koristi u podatkovnim jezerima relativno je nov. | Koncept skladišta podataka, za razliku od velikih podataka, koristio se desetljećima. |
| Snimanje podataka | Hvata sve vrste podataka i struktura, polustrukturiranih i nestrukturiranih u izvornom obliku iz izvornih sustava. | Hvata strukturirane informacije i organizira ih u sheme kako je definirano za potrebe skladišta podataka |
| Vremenska traka podataka | Podatkovna jezera mogu zadržati sve podatke. To uključuje ne samo podatke koji su u upotrebi, već i podatke koje bi mogao koristiti u budućnosti. Također, podaci se čuvaju za sva vremena, kako bi se vratili u prošlost i napravili analizu. | U procesu razvoja skladišta podataka značajno se vrijeme troši na analizu različitih izvora podataka. |
| korisnici | Podatkovno jezero idealno je za korisnike koji se prepuštaju dubokoj analizi. Takvi korisnici uključuju podatkovne znanstvenike koji trebaju napredne analitički alati sa mogućnostima kao što su prediktivno modeliranje i statistička analiza. | Skladište podataka idealno je za operativne korisnike jer je dobro strukturirano, jednostavno za korištenje i razumijevanje. |
| Troškovi skladištenja | Pohranjivanje podataka u tehnologijama velikih podataka relativno je jeftinije od pohranjivanja podataka u skladištu podataka. | Pohranjivanje podataka u Data warehouse je skuplje i dugotrajnije. |
| Zadatak | Podatkovna jezera mogu sadržavati sve podatke i vrste podataka; omogućuje korisnicima pristup podacima prije procesa transformacije, čišćenja i strukturiranja. | Skladišta podataka mogu pružiti uvid u unaprijed definirana pitanja za unaprijed definirane tipove podataka. |
| Vrijeme procesiranja | Podatkovna jezera omogućuju korisnicima pristup podacima prije nego što su transformirani, pročišćeni i strukturirani. Stoga omogućuje korisnicima da brže dođu do rezultata u usporedbi s tradicionalnim skladištem podataka. | Skladišta podataka nude uvid u unaprijed definirana pitanja za unaprijed definirane vrste podataka. Dakle, bilo kakve promjene u skladištu podataka zahtijevale su više vremena. |
| Položaj sheme | Obično se shema definira nakon pohranjivanja podataka. To nudi veliku agilnost i jednostavnost prikupljanja podataka, ali zahtijeva rad na kraju procesa | Obično se shema definira prije pohranjivanja podataka. Zahtijeva rad na početku procesa, ali nudi performanse, sigurnost i integraciju. |
| Obrada podataka | Upotreba Data Lakes procesa ELT (Extract Load Transform). | Skladište podataka koristi tradicionalni ETL (Extract Transform Load) proces. |
| žaliti se | Podaci se čuvaju u svom sirovom obliku. Transformira se tek kada je spreman za upotrebu. | Glavna zamjerka skladištima podataka je nemogućnost ili problem s kojim se susreću prilikom pokušaja promjene u njima. |
| Ključne prednosti | Oni integriraju različite vrste podataka kako bi došli do potpuno novih pitanja jer ti korisnici vjerojatno neće koristiti skladišta podataka jer će možda morati ići dalje od njegovih mogućnosti. | Većina korisnika u organizaciji je operativna. Ovu vrstu korisnika zanimaju samo izvješća i ključne metrike izvedbe. |
Koncept Data Lake
Podatkovno jezero je spremište velike veličine koje čuva veliku količinu neobrađenih podataka u izvornom formatu do trenutka kada zatreba. Svaki podatkovni element u podatkovnom jezeru dobiva jedinstveni identifikator i označen je skupom proširenih oznaka metapodataka. Nudi široku paletu analitičkih mogućnosti.
Koncept skladišta podataka
Skladište podataka pohranjuje podatke u datoteke ili mape što pomaže organizirati i koristiti podatke za donošenje strateških odluka. Ovaj sustav pohrane također daje višedimenzionalni prikaz atomskih i sažetih podataka. Važne funkcije koje su potrebne za obavljanje su:
- Vađenje podataka
- Čišćenje podataka
- Transformacija podataka
- Učitavanje i osvježavanje podataka