Data Lake vs Data Warehouse – különbség köztük
Főbb különbség a Data Lake és a Data Warehouse között
- A Data Lake minden adatot tárol, függetlenül a forrástól és annak szerkezetétől, míg a Data Warehouse kvantitatív metrikákban tárolja az adatokat az attribútumokkal együtt.
- A Data Lake egy tárhely, amely hatalmas strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatokat tárol, míg a Data Warehouse technológiák és összetevők keveréke, amely lehetővé teszi az adatok stratégiai felhasználását.
- A Data Lake az adatok tárolása után határozza meg a sémát, míg a Data Warehouse az adatok tárolása előtt határozza meg a sémát.
- A Data Lake az ELT (Extract Load Transform) folyamatot használja, míg a Data Warehouse az ETL (Extract Transform Load) folyamatot.
- A Data Lake és a Warehouse összehasonlítása során a Data Lake ideális azok számára, akik mélyreható elemzést szeretnének, míg a Data Warehouse ideális az operatív felhasználók számára.
Mi az a Data Lake?
A adattó egy olyan tárolási adattár, amely nagy mennyiségű strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatot képes tárolni. Ez egy olyan hely, ahol minden típusú adatot natív formátumban tárolhatunk, a számlaméret vagy a fájl rögzített korlátai nélkül. Nagy mennyiségű adatmennyiséget kínál a megnövekedett analitikai teljesítmény és a natív integráció érdekében.
adattó olyan, mint egy nagy konténer, amely nagyon hasonlít a valódi tóhoz és folyókhoz. Csakúgy, mint egy tóban, több mellékfolyó is bejön; hasonlóképpen egy adattónak vannak strukturált adatok, strukturálatlan adatok, gépről gépre, valós időben átfolyó naplók.
Mi az a Data Warehouse?
Adattárház az adatok stratégiai felhasználására szolgáló technológiák és összetevők keveréke. Különféle forrásokból származó adatokat gyűjt és kezel, hogy értelmes üzleti betekintést nyújtson. Ez egy nagy mennyiségű információ elektronikus tárolása, amelyet lekérdezésre és elemzésre terveztek tranzakciófeldolgozás helyett. Ez az adatok információvá alakításának folyamata.
Ezután megtanuljuk a legfontosabb különbséget az adattárház és az adattó között.
A Data Lake és a Data Warehouse közötti különbség
Íme a legfontosabb különbségek a Data Lake és az adattárház között:
paraméterek | adattó | Adattárház |
---|---|---|
Tárolás | Az adattóban minden adat megőrződik, függetlenül a forrástól és annak szerkezetétől. Az adatokat nyers formában tároljuk. Csak akkor alakul át, ha készen áll a használatra. | Az adattárház olyan adatokból áll, amelyeket tranzakciós rendszerekből kinyertek, vagy olyan adatokat, amelyek mennyiségi mérőszámokból állnak a hozzájuk tartozó attribútumokkal együtt. Az adatok megtisztulnak és átalakulnak |
Történelem | Big data technológiák az adattavakban használt viszonylag új. | Az adattárház koncepciót a big data-tól eltérően évtizedek óta használták. |
Adatrögzítés | Mindenféle adatot és struktúrát, félig strukturált és strukturálatlan, eredeti formájukban rögzít a forrásrendszerekből. | Strukturált információkat rögzít és sémákba rendezi az adattárház céljára meghatározottak szerint |
Adatok idővonala | Az adattavak az összes adatot megőrzik. Ez nem csak a használatban lévő adatokra vonatkozik, hanem azokra az adatokra is, amelyeket a jövőben felhasználhat. Ezenkívül az adatokat minden időre megőrizzük, hogy visszamenjünk az időben és elemzést végezzünk. | Az adattárház fejlesztési folyamatban jelentős időt fordítanak a különböző adatforrások elemzésére. |
felhasználók | A Data Lake ideális azok számára, akik mély elemzést végeznek. Ilyen felhasználók közé tartoznak az adattudósok, akiknek haladó tudásra van szükségük analitikai eszközök olyan képességekkel, mint a prediktív modellezés és a statisztikai elemzés. | Az adattárház ideális az operatív felhasználók számára, mivel jól felépített, könnyen használható és érthető. |
Tárolási költségek | A big data technológiákban való adattárolás viszonylag olcsóbb, mint az adattárházban való tárolás. | Az adatok tárolása az adattárházban költségesebb és időigényesebb. |
Feladat | Az adattók minden adatot és adattípust tartalmazhatnak; feljogosítja a felhasználókat az adatokhoz az átalakítás, megtisztítás és strukturálás előtt. | Az adattárházak betekintést nyújthatnak az előre meghatározott adattípusokhoz előre meghatározott kérdésekbe. |
Feldolgozási idő | A Data Lake-ek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy hozzáférjenek az adatokhoz, mielőtt azokat átalakították, megtisztították és strukturálták. Így a hagyományos adattárházhoz képest gyorsabban érhetik el a felhasználók az eredményt. | Az adattárházak betekintést nyújtanak az előre meghatározott adattípusokhoz előre meghatározott kérdésekbe. Így az adattárház bármilyen módosításához több időre volt szükség. |
A séma helyzete | A sémát általában az adatok tárolása után határozzák meg. Ez nagy agilitást és könnyű adatrögzítést kínál, de a folyamat végén munkát igényel | A sémát általában az adatok tárolása előtt határozzák meg. A folyamat elején munkát igényel, de teljesítményt, biztonságot és integrációt kínál. |
Adatfeldolgozás | A Data Lakes az ELT (Extract Load Transform) folyamatot használja. | Az adattárház hagyományos ETL (Extract Transform Load) folyamat. |
panaszkodik | Az adatokat nyers formában tároljuk. Csak akkor alakul át, ha készen áll a használatra. | Az adattárházakkal szembeni fő kifogás az a képtelenség, vagy az a probléma, amellyel szembesülnek, amikor megpróbálnak változtatni rajtuk. |
Legfontosabb előnyök | Különböző típusú adatokat integrálnak, hogy teljesen új kérdéseket tegyenek fel, mivel ezek a felhasználók valószínűleg nem fognak adattárházakat használni, mert előfordulhat, hogy túl kell lépniük annak képességein. | A legtöbb felhasználó egy szervezetben működőképes. Az ilyen típusú felhasználókat csak a jelentések és a legfontosabb teljesítménymutatók érdeklik. |
Data Lake koncepció
A Data Lake egy nagy méretű tárhely, amely nagy mennyiségű nyers adatot tárol eredeti formátumában, amíg szükséges. A Data Lake-ben minden adatelem egyedi azonosítót kap, és kiterjesztett metaadat-címkékkel van ellátva. Az analitikai képességek széles választékát kínálja.
Adattárház koncepció
Adattárház fájlokban vagy mappákban tárolja az adatokat, ami segít az adatok rendszerezésében és stratégiai döntések meghozatalában. Ez a tárolórendszer többdimenziós képet ad az atomi és összefoglaló adatokról is. A végrehajtáshoz szükséges fontos funkciók a következők:
- Adatkiemelés
- Adatok tisztítása
- Adatátalakítás
- Adatok betöltése és frissítése