Data Lake e Data Warehouse: differenza tra loro
David Carter
Differenza chiave tra Data Lake e Data Warehouse
- Data Lake archivia tutti i dati indipendentemente dall'origine e dalla relativa struttura, mentre Data Warehouse archivia i dati in metriche quantitative con i relativi attributi.
- Data Lake è un repository di storage che archivia enormi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, mentre Data Warehouse è una combinazione di tecnologie e componenti che consente l'uso strategico dei dati.
- Data Lake definisce lo schema dopo l'archiviazione dei dati, mentre Data Warehouse definisce lo schema prima dell'archiviazione dei dati.
- Data Lake utilizza l'ELT(Extract Load Transform) processo, mentre il Data Warehouse utilizza ETL(ExtracProcesso di trasformazione del carico.
- Confrontando Data Lake e Warehouse, Data Lake è ideale per coloro che desiderano un'analisi approfondita, mentre Data Warehouse è ideale per gli utenti operativi.
Cos'è Data Lake?
A Lago di dati è un repository di archiviazione in grado di archiviare una grande quantità di dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. È un luogo in cui archiviare ogni tipo di dati nel suo formato nativo senza limiti fissi sulla dimensione dell'account o del file. Offre una grande quantità di dati per prestazioni analitiche migliorate e integrazione nativa.
Lago di dati è come un grande contenitore che è molto simile a veri laghi e fiumi. Proprio come in un lago, hai più affluenti in arrivo; allo stesso modo, un data lake ha dati strutturati, dati non strutturati, macchina a macchina, log che scorrono in tempo reale.
Cos'è il Data Warehouse?
magazzino dati è un mix di tecnologie e componenti per l'uso strategico dei dati. Raccoglie e gestisce dati da varie fonti per fornire approfondimenti aziendali significativi. È l'archiviazione elettronica di una grande quantità di informazioni progettate per interrogazioni e analisi anziché per l'elaborazione di transazioni. È un processo di trasformazione dei dati in informazioni.
Successivamente, impareremo la differenza chiave tra data warehouse e data Lake.
Differenza tra Data Lake e Data Warehouse
Ecco le principali differenze tra data Lake e data warehouse:
| Scheda Sintetica | Lago di dati | magazzino dati |
|---|---|---|
| Archiviazione | Nel Data Lake tutti i dati vengono conservati indipendentemente dalla fonte e dalla loro struttura. I dati vengono mantenuti nella loro forma grezza. Si trasforma solo quando è pronto per essere utilizzato. | Un data warehouse sarà costituito da dati che sono espressitracderivati da sistemi transazionali o dati costituiti da metriche quantitative con i relativi attributi. I dati vengono puliti e trasformati |
| Storia | Tecnologie dei Big Data utilizzato nei data Lake è relativamente nuovo. | Il concetto di data warehouse, a differenza dei big data, è stato utilizzato per decenni. |
| Acquisizione dati | Cattura tutti i tipi di dati e strutture, semistrutturati e non strutturati nella loro forma originale dai sistemi di origine. | Acquisisce informazioni strutturate e le organizza in schemi definiti per scopi di data warehouse |
| Cronologia dei dati | I data Lake possono conservare tutti i dati. Ciò include non solo i dati in uso, ma anche i dati che potrebbero essere utilizzati in futuro. Inoltre, i dati vengono conservati per sempre, per tornare indietro nel tempo ed eseguire un'analisi. | Nel processo di sviluppo del data warehouse, viene dedicato molto tempo all'analisi di varie origini dati. |
| Utenti | Data Lake è l'ideale per gli utenti che si dedicano ad analisi approfondite. Tali utenti includono data scientist che necessitano di soluzioni avanzate strumenti analitici con funzionalità quali la modellazione predittiva e l’analisi statistica. | Il data warehouse è ideale per gli utenti operativi perché è ben strutturato, facile da usare e da comprendere. |
| I costi di stoccaggio | L'archiviazione dei dati nelle tecnologie Big Data è relativamente economica rispetto all'archiviazione dei dati in un data warehouse. | L'archiviazione dei dati nel data warehouse è più costosa e richiede tempo. |
| Task | I data Lake possono contenere tutti i dati e i tipi di dati; consente agli utenti di accedere ai dati prima del processo di trasformazione, pulizia e strutturazione. | I data warehouse possono fornire approfondimenti su domande predefinite per tipi di dati predefiniti. |
| Tempo di elaborazione | I data lake consentono agli utenti di accedere ai dati prima che siano stati trasformati, ripuliti e strutturati. In questo modo, consentono agli utenti di ottenere il risultato più rapidamente rispetto al data warehouse tradizionale. | I data warehouse offrono approfondimenti su domande predefinite per tipi di dati predefiniti. Pertanto, qualsiasi modifica al data warehouse richiedeva più tempo. |
| Posizione dello schema | In genere, lo schema viene definito dopo l'archiviazione dei dati. Ciò offre elevata agilità e facilità di acquisizione dei dati, ma richiede lavoro alla fine del processo | In genere lo schema viene definito prima dell'archiviazione dei dati. Richiede lavoro all'inizio del processo, ma offre prestazioni, sicurezza e integrazione. |
| Data processing | Utilizzo dell'ELT nei Data Lake (ExtracProcesso di trasformazione del carico (t Load Transform). | Il data warehouse utilizza un metodo tradizionale ETL (Extract Transform Load) |
| Lamentarsi | I dati vengono mantenuti nella loro forma grezza. Si trasforma solo quando è pronto per essere utilizzato. | La principale lamentela contro i data warehouse è l'incapacità, o il problema che si incontra quando si tenta di apportare modifiche al loro interno. |
| Vantaggi principali | Integrano diversi tipi di dati per porre domande completamente nuove poiché è probabile che questi utenti non utilizzino i data warehouse perché potrebbero aver bisogno di andare oltre le sue capacità. | La maggior parte degli utenti di un'organizzazione sono operativi. Questo tipo di utenti si preoccupa solo dei report e delle metriche chiave sulle prestazioni. |
Concetto di lago di dati
Un Data Lake è un repository di archiviazione di grandi dimensioni che conserva una grande quantità di dati grezzi nel loro formato originale fino al momento in cui sono necessari. A ogni elemento di dati in un Data Lake viene assegnato un identificatore univoco e contrassegnato con una serie di tag di metadati estesi. Offre un'ampia varietà di capacità analitiche.
Concetto di data warehouse
magazzino dati memorizza i dati in file o cartelle che aiutano a organizzare e utilizzare i dati per prendere decisioni strategiche. Questo sistema di archiviazione fornisce anche una vista multidimensionale di dati atomici e di riepilogo. Le funzioni importanti che sono necessarie per eseguire sono:
- Data Extracproduzione
- Pulizia dei dati
- Trasformazione dei dati
- Caricamento e aggiornamento dei dati
