Data Lake versus datawarehouse – het verschil daartussen
David Carter
Belangrijkste verschil tussen Data Lake en Data Warehouse
- Data Lake slaat alle gegevens op, ongeacht de bron en de structuur ervan, terwijl Data Warehouse gegevens opslaat in kwantitatieve statistieken met hun attributen.
- Data Lake is een opslagplaats waarin enorme gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens worden opgeslagen, terwijl Data Warehouse een combinatie van technologieën en componenten is die het strategische gebruik van gegevens mogelijk maakt.
- Data Lake definieert het schema nadat gegevens zijn opgeslagen, terwijl Data Warehouse het schema definieert voordat gegevens worden opgeslagen.
- Data Lake gebruikt het ELT-proces (Extract Load Transform), terwijl het Data Warehouse het ETL-proces (Extract Transform Load) gebruikt.
- Vergelijk Data Lake met Warehouse en Data Lake. Data Lake is ideaal voor gebruikers die diepgaande analyses willen, terwijl Data Warehouse ideaal is voor operationele gebruikers.
Wat is Data Lake?
A Datameer is een opslagplaats die een grote hoeveelheid gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens kan opslaan. Het is een plek waar u elk type gegevens in het oorspronkelijke formaat kunt opslaan, zonder vaste limieten op de accountgrootte of het bestand. Het biedt een grote hoeveelheid gegevens voor betere analytische prestaties en native integratie.
Datameer is als een grote container die erg lijkt op een echt meer en rivieren. Net als in een meer, heb je meerdere zijrivieren die binnenkomen; op dezelfde manier heeft een data lake gestructureerde data, ongestructureerde data, machine-naar-machine, logs die in real-time doorstromen.
Wat is datawarehouse?
Datawarehouse is een mix van technologieën en componenten voor het strategisch gebruik van data. Het verzamelt en beheert data uit verschillende bronnen om zinvolle zakelijke inzichten te bieden. Het is de elektronische opslag van een grote hoeveelheid informatie die is ontworpen voor query's en analyses in plaats van transactieverwerking. Het is een proces van het transformeren van data in informatie.
Vervolgens zullen we het belangrijkste verschil leren tussen datawarehouse en data lake.
Verschil tussen Data Lake en Data Warehouse
Dit zijn de belangrijkste verschillen tussen data lake en datawarehouse:
| parameters | Datameer | Datawarehouse |
|---|---|---|
| Opslag | In het datameer worden alle gegevens bewaard, ongeacht de bron en de structuur ervan. Gegevens worden in hun ruwe vorm bewaard. Het wordt pas getransformeerd als het klaar is voor gebruik. | Een datawarehouse zal bestaan uit gegevens die worden geëxtraheerd uit transactionele systemen of gegevens die bestaan uit kwantitatieve statistieken met hun attributen. De gegevens worden opgeschoond en getransformeerd |
| Geschiedenis | Big data-technologieën gebruikt in datameren is relatief nieuw. | Het datawarehouse-concept werd, in tegenstelling tot big data, al tientallen jaren gebruikt. |
| Gegevens vastleggen | Legt allerlei soorten gegevens en structuren, semi-gestructureerd en ongestructureerd, in hun oorspronkelijke vorm vast uit bronsystemen. | Legt gestructureerde informatie vast en organiseert deze in schema's zoals gedefinieerd voor datawarehouse-doeleinden |
| Gegevenstijdlijn | Datameren kunnen alle gegevens bewaren. Dit omvat niet alleen de gegevens die in gebruik zijn, maar ook gegevens die in de toekomst kunnen worden gebruikt. Bovendien worden gegevens voor altijd bewaard, zodat u terug in de tijd kunt gaan en een analyse kunt uitvoeren. | In het datawarehouse-ontwikkelingsproces wordt veel tijd besteed aan het analyseren van verschillende gegevensbronnen. |
| Gebruikers | Data Lake is ideaal voor gebruikers die zich bezighouden met diepgaande analyses. Dergelijke gebruikers zijn onder meer datawetenschappers die geavanceerde vaardigheden nodig hebben analytische hulpmiddelen met mogelijkheden zoals voorspellende modellering en statistische analyse. | Het datawarehouse is ideaal voor operationele gebruikers omdat het goed gestructureerd, gebruiksvriendelijk en begrijpelijk is. |
| Opslagkosten | Het opslaan van gegevens in big data-technologieën is relatief goedkoop dan het opslaan van gegevens in een datawarehouse. | Het opslaan van gegevens in een datawarehouse is duurder en tijdrovender. |
| Taak | Datameren kunnen alle gegevens en gegevenstypen bevatten; het geeft gebruikers toegang tot gegevens voordat het proces wordt getransformeerd, opgeschoond en gestructureerd. | Datawarehouses kunnen inzicht bieden in vooraf gedefinieerde vragen voor vooraf gedefinieerde datatypen. |
| Verwerkingstijd | Data lakes stellen gebruikers in staat om toegang te krijgen tot data voordat deze is getransformeerd, gereinigd en gestructureerd. Hierdoor kunnen gebruikers sneller tot hun resultaat komen in vergelijking met het traditionele datawarehouse. | Datawarehouses bieden inzicht in vooraf gedefinieerde vragen voor vooraf gedefinieerde datatypen. Eventuele wijzigingen in het datawarehouse hadden dus meer tijd nodig. |
| Positie van schema | Normaal gesproken wordt het schema gedefinieerd nadat de gegevens zijn opgeslagen. Dit biedt een grote flexibiliteit en gemak bij het vastleggen van gegevens, maar vereist werk aan het einde van het proces | Normaal gesproken wordt het schema gedefinieerd voordat gegevens worden opgeslagen. Vereist werk aan het begin van het proces, maar biedt prestaties, veiligheid en integratie. |
| Gegevensverwerking | Data Lakes-gebruik van het ELT-proces (Extract Load Transform). | Datawarehouse maakt gebruik van een traditioneel ETL (transformatiebelasting extraheren) proces. |
| Klagen | Gegevens worden in hun ruwe vorm bewaard. Het wordt pas getransformeerd als het klaar is voor gebruik. | De belangrijkste klacht tegen datawarehouses is het onvermogen, of het probleem waarmee men te maken krijgt als men daarin veranderingen probeert aan te brengen. |
| Belangrijkste voordelen | Ze integreren verschillende soorten gegevens om geheel nieuwe vragen te bedenken, aangezien deze gebruikers waarschijnlijk geen datawarehouses zullen gebruiken omdat ze mogelijk de mogelijkheden ervan moeten overschrijden. | De meeste gebruikers in een organisatie zijn operationeel. Dit type gebruikers is alleen geïnteresseerd in rapporten en belangrijke prestatie-indicatoren. |
Data Lake-concept
Een Data Lake is een opslagplaats van grote omvang die een grote hoeveelheid onbewerkte gegevens in het oorspronkelijke formaat bewaart tot het moment dat deze nodig is. Elk data-element in een Data Lake krijgt een unieke identificatie en wordt getagd met een reeks uitgebreide metadatatags. Het biedt een breed scala aan analytische mogelijkheden.
Datawarehouse-concept
Datawarehouse slaat gegevens op in bestanden of mappen, wat helpt bij het organiseren en gebruiken van de gegevens om strategische beslissingen te nemen. Dit opslagsysteem biedt ook een multidimensionaal beeld van atomaire en samenvattingsgegevens. De belangrijke functies die nodig zijn om uit te voeren zijn:
- Data Extraction
- Gegevens opschonen
- Datatransformatie
- Gegevens laden en vernieuwen
