Data Lake vs Data Warehouse - forskjellen mellom dem
David Carter
Nøkkelforskjell mellom Data Lake og Data Warehouse
- Data Lake lagrer alle data uavhengig av kilden og dens struktur, mens Data Warehouse lagrer data i kvantitative beregninger med deres attributter.
- Data Lake er et lagringssted som lagrer enorme strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data, mens Data Warehouse er en blanding av teknologier og komponenter som tillater strategisk bruk av data.
- Data Lake definerer skjemaet etter at data er lagret, mens Data Warehouse definerer skjemaet før data lagres.
- Data Lake bruker ELT (eks.tract Load Transform)-prosessen, mens datalageret bruker ETL (Extract Transform Load)-prosessen.
- Sammenligner Data Lake vs Warehouse, Data Lake er ideell for de som ønsker dybdeanalyse, mens Data Warehouse er ideelt for operative brukere.
Hva er Data Lake?
A Data Lake er et lagringssted som kan lagre en stor mengde strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data. Det er et sted å lagre alle typer data i sitt opprinnelige format uten faste grenser for kontostørrelse eller fil. Den tilbyr en stor mengde data for økt analytisk ytelse og integrering.
Data Lake er som en stor beholder som er veldig lik ekte innsjø og elver. Akkurat som i en innsjø har du flere sideelver som kommer inn; på samme måte har en datainnsjø strukturerte data, ustrukturerte data, maskin til maskin, logger som strømmer gjennom i sanntid.
Hva er datavarehus?
Datavarehus er en blanding av teknologier og komponenter for strategisk bruk av data. Den samler inn og administrerer data fra ulike kilder for å gi meningsfull forretningsinnsikt. Det er elektronisk lagring av en stor mengde informasjon designet for spørring og analyse i stedet for transaksjonsbehandling. Det er en prosess for å transformere data til informasjon.
Deretter vil vi lære nøkkelforskjellen mellom datavarehus vs datainnsjø.
Forskjellen mellom Data Lake og Data Warehouse
Her er de viktigste forskjellene mellom datainnsjø og datavarehus:
| Parametre | Data Lake | Datavarehus |
|---|---|---|
| Oppbevaring | I datasjøen oppbevares alle data uavhengig av kilden og dens struktur. Data holdes i sin rå form. Den transformeres først når den er klar til bruk. | Et datalager vil bestå av data som er eks.trachentet fra transaksjonssystemer eller data som består av kvantitative målinger med deres attributter. Dataene renses og transformeres |
| Historie | Big data-teknologier brukt i datainnsjøer er relativt ny. | Datavarehuskonsept, i motsetning til big data, hadde blitt brukt i flere tiår. |
| Datafangst | Fanger alle typer data og strukturer, semi-strukturert og ustrukturert i sin opprinnelige form fra kildesystemer. | Fanger strukturert informasjon og organiserer dem i skjemaer som definert for datavarehusformål |
| Datatidslinje | Datainnsjøer kan beholde alle data. Dette inkluderer ikke bare data som er i bruk, men også data som kan brukes i fremtiden. Dessuten lagres data for alltid, for å gå tilbake i tid og gjøre en analyse. | I datavarehusutviklingsprosessen brukes betydelig tid på å analysere ulike datakilder. |
| brukere | Data Lake er ideell for brukere som hengir seg til dyp analyse. Slike brukere inkluderer dataforskere som trenger avansert analytiske verktøy med muligheter som prediktiv modellering og statistisk analyse. | Datavarehuset er ideelt for operative brukere fordi det er godt strukturert, enkelt å bruke og forstå. |
| Lagringskostnader | Datalagring i big data-teknologier er relativt billig enn å lagre data i et datavarehus. | Lagring av data i datavarehus er dyrere og tidkrevende. |
| Oppgave | Datainnsjøer kan inneholde alle data og datatyper; det gir brukere tilgang til data før prosessen med transformert, renset og strukturert. | Datavarehus kan gi innsikt i forhåndsdefinerte spørsmål for forhåndsdefinerte datatyper. |
| Behandlingstid | Datainnsjøer gir brukere tilgang til data før de har blitt transformert, renset og strukturert. Dermed lar det brukerne komme til resultatet raskere sammenlignet med det tradisjonelle datavarehuset. | Datavarehus gir innsikt i forhåndsdefinerte spørsmål for forhåndsdefinerte datatyper. Så alle endringer i datavarehuset trengte mer tid. |
| Plassering av skjema | Vanligvis defineres skjemaet etter at data er lagret. Dette gir høy smidighet og enkel datafangst, men krever arbeid på slutten av prosessen | Vanligvis defineres skjema før data lagres. Krever arbeid i starten av prosessen, men tilbyr ytelse, sikkerhet og integrasjon. |
| Databehandling | Bruk av ELT i datasjøer (f.eks.trac(t Last inn transformasjon)-prosessen. | Datavarehus bruker en tradisjonell ETL (eks.tract Transformasjonsbelastning) prosess. |
| Klage | Data holdes i sin rå form. Den transformeres først når den er klar til bruk. | Hovedklagen mot datavarehus er manglende evne, eller problemet man står overfor når man prøver å gjøre endringer i dem. |
| Viktige fordeler | De integrerer ulike typer data for å komme opp med helt nye spørsmål ettersom disse brukerne sannsynligvis ikke vil bruke datavarehus fordi de kanskje må gå utover dets evner. | De fleste brukere i en organisasjon er operative. Denne typen brukere bryr seg bare om rapporter og nøkkelresultatberegninger. |
Data Lake-konsept
En Data Lake er et lagringssted i stor størrelse som holder en stor mengde rådata i sitt opprinnelige format til det tidspunktet det trengs. Hvert dataelement i en datainnsjø er gitt en unik identifikator og merket med et sett med utvidede metadata-tagger. Den tilbyr et bredt utvalg av analytiske evner.
Datavarehuskonsept
Datavarehus lagrer data i filer eller mapper som hjelper til med å organisere og bruke dataene til å ta strategiske beslutninger. Dette lagringssystemet gir også en flerdimensjonal visning av atom- og oppsummeringsdata. De viktige funksjonene som er nødvendige for å utføre er:
- Data Ekstracsjon
- Rengjøring av data
- Datatransformasjon
- Datainnlasting og oppdatering
