Data Lake vs Data Warehouse – Diferença entre eles
Principal diferença entre Data Lake e Data Warehouse
- O Data Lake armazena todos os dados, independentemente da fonte e de sua estrutura, enquanto o Data Warehouse armazena dados em métricas quantitativas com seus atributos.
- Data Lake é um repositório de armazenamento que armazena enormes dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, enquanto Data Warehouse é uma mistura de tecnologias e componentes que permite o uso estratégico de dados.
- O Data Lake define o esquema depois que os dados são armazenados, enquanto o Data Warehouse define o esquema antes dos dados serem armazenados.
- O Data Lake usa o processo ELT (Extract Load Transform), enquanto o Data Warehouse usa o processo ETL (Extract Transform Load).
- Comparando Data Lake com Warehouse, o Data Lake é ideal para quem deseja uma análise aprofundada, enquanto o Data Warehouse é ideal para usuários operacionais.
O que é Data Lake?
A lago data é um repositório de armazenamento que pode armazenar uma grande quantidade de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. É um local para armazenar todos os tipos de dados em seu formato nativo, sem limites fixos de tamanho de conta ou arquivo. Ele oferece uma grande quantidade de dados para aumentar o desempenho analítico e integração nativa.
lago data é como um grande contêiner muito semelhante a lagos e rios reais. Assim como em um lago, há vários afluentes entrando; da mesma forma, um data lake possui dados estruturados, dados não estruturados, máquina a máquina, registros fluindo em tempo real.
O que é Data Warehouse?
Armazém de dados é uma mistura de tecnologias e componentes para o uso estratégico de dados. Ele coleta e gerencia dados de diversas fontes para fornecer insights de negócios significativos. É o armazenamento eletrônico de uma grande quantidade de informações projetadas para consulta e análise em vez de processamento de transações. É um processo de transformação de dados em informações.
A seguir, aprenderemos a principal diferença entre data warehouse e data lake.
Diferença entre Data Lake e Data Warehouse
Aqui estão as principais diferenças entre data lake e data warehouse:
Parâmetros Técnicos | lago data | Armazém de dados |
---|---|---|
Armazenamento | No data lake, todos os dados são mantidos independentemente da fonte e de sua estrutura. Os dados são mantidos em sua forma bruta. Só é transformado quando está pronto para ser usado. | Um data warehouse consistirá em dados extraídos de sistemas transacionais ou dados que consistem em métricas quantitativas com seus atributos. Os dados são limpos e transformados |
História | Tecnologias de big data usado em data lakes é relativamente novo. | O conceito de data warehouse, diferentemente do big data, é usado há décadas. |
Captura de Dados | Captura todos os tipos de dados e estruturas, semiestruturados e não estruturados em sua forma original, dos sistemas de origem. | Captura informações estruturadas e as organiza em esquemas definidos para fins de data warehouse |
Linha do tempo dos dados | Os data lakes podem reter todos os dados. Isso inclui não apenas os dados que estão em uso, mas também os dados que poderão ser usados no futuro. Além disso, os dados são mantidos o tempo todo, para voltar no tempo e fazer uma análise. | No processo de desenvolvimento de data warehouse, é gasto um tempo significativo na análise de várias fontes de dados. |
Utilizadores | O data lake é ideal para usuários que realizam análises profundas. Esses usuários incluem cientistas de dados que precisam de ferramentas analíticas com recursos como modelagem preditiva e análise estatística. | O data warehouse é ideal para usuários operacionais por ser bem estruturado, fácil de usar e entender. |
Custos de armazenamento | O armazenamento de dados em tecnologias de big data é relativamente barato do que o armazenamento de dados em um data warehouse. | Armazenar dados no data warehouse é mais caro e demorado. |
Tarefa | Os data lakes podem conter todos os dados e tipos de dados; ele permite que os usuários acessem os dados antes do processo de transformação, limpeza e estruturação. | Os data warehouses podem fornecer insights sobre questões predefinidas para tipos de dados predefinidos. |
Tempo de processamento | Os data lakes permitem que os usuários acessem os dados antes que eles sejam transformados, limpos e estruturados. Assim, permite que os usuários cheguem ao resultado mais rapidamente em comparação com o data warehouse tradicional. | Os data warehouses oferecem insights sobre questões predefinidas para tipos de dados predefinidos. Portanto, quaisquer alterações no data warehouse precisariam de mais tempo. |
Posição do esquema | Normalmente, o esquema é definido depois que os dados são armazenados. Isso oferece alta agilidade e facilidade na captura de dados, mas requer trabalho no final do processo | Normalmente, o esquema é definido antes dos dados serem armazenados. Requer trabalho no início do processo, mas oferece desempenho, segurança e integração. |
Processamento de dados | Uso de Data Lakes do processo ELT (Extract Load Transform). | O data warehouse usa um método tradicional ETL (carga de transformação de extração) processo. |
Reclamar | Os dados são mantidos em sua forma bruta. Só é transformado quando está pronto para ser usado. | A principal reclamação contra os data warehouses é a incapacidade ou o problema enfrentado ao tentar fazer alterações neles. |
Principais Benefícios | Eles integram diferentes tipos de dados para levantar questões totalmente novas, já que esses usuários provavelmente não usarão data warehouses porque podem precisar ir além de suas capacidades. | A maioria dos usuários de uma organização está operacional. Esse tipo de usuário se preocupa apenas com relatórios e principais métricas de desempenho. |
Conceito de Data Lake
Um Data Lake é um repositório de armazenamento de grande porte que mantém uma grande quantidade de dados brutos em seu formato original até o momento em que for necessário. Cada elemento de dados em um Data Lake recebe um identificador exclusivo e é marcado com um conjunto de tags de metadados estendidos. Ele oferece ampla variedade de recursos analíticos.
Conceito de armazém de dados
Armazém de dados armazena dados em arquivos ou pastas que ajudam a organizar e usar os dados para tomar decisões estratégicas. Este sistema de armazenamento também oferece uma visão multidimensional dos dados atômicos e resumidos. As funções importantes que são necessárias para executar são:
- Extração de dados
- Limpeza de Dados
- Transformação de Dados
- Carregamento e atualização de dados