Data Lake vs Data Warehouse - Diferența dintre ele
David Carter
Diferența cheie între Data Lake și Data Warehouse
- Data Lake stochează toate datele, indiferent de sursă și de structura acesteia, în timp ce Data Warehouse stochează datele în metrici cantitative cu atributele lor.
- Data Lake este un depozit de stocare care stochează date uriașe structurate, semi-structurate și nestructurate, în timp ce Data Warehouse este o combinație de tehnologii și componente care permite utilizarea strategică a datelor.
- Data Lake definește schema după stocarea datelor, în timp ce Data Warehouse definește schema înainte ca datele să fie stocate.
- Data Lake utilizează procesul ELT (Extract Load Transform), în timp ce Data Warehouse utilizează procesul ETL (Extract Transform Load).
- Comparând Data lake cu Warehouse, Data Lake este ideal pentru cei care doresc o analiză aprofundată, în timp ce Data Warehouse este ideal pentru utilizatorii operaționali.
Ce este Data Lake?
A Lacul de date este un depozit de stocare care poate stoca o cantitate mare de date structurate, semi-structurate și nestructurate. Este un loc pentru a stoca orice tip de date în formatul său nativ, fără limite fixe privind dimensiunea contului sau fișierul. Oferă o cantitate mare de date pentru performanță analitică sporită și integrare nativă.
Lacul de date este ca un container mare care este foarte asemănător cu lacul și râurile reale. La fel ca într-un lac, ai mai mulți afluenți care vin; în mod similar, un lac de date are date structurate, date nestructurate, mașină la mașină, jurnalele care curg în timp real.
Ce este Data Warehouse?
Depozitul de date este un amestec de tehnologii și componente pentru utilizarea strategică a datelor. Colectează și gestionează date din surse variate pentru a oferi informații semnificative asupra afacerii. Este stocarea electronică a unei cantități mari de informații concepute pentru interogare și analiză în locul procesării tranzacțiilor. Este un proces de transformare a datelor în informații.
În continuare, vom afla diferența cheie dintre depozitul de date și lacul de date.
Diferența dintre Data Lake și Data Warehouse
Iată diferențele cheie dintre lacul de date și depozitul de date:
| parametrii | Lacul de date | Depozitul de date |
|---|---|---|
| Stocare | În lacul de date, toate datele sunt păstrate indiferent de sursă și de structura acesteia. Datele sunt păstrate în formă brută. Se transformă doar atunci când este gata de utilizare. | Un depozit de date va consta din date care sunt extrase din sisteme tranzacționale sau date care constau în metrici cantitative cu atributele lor. Datele sunt curățate și transformate |
| Istorie | Tehnologii de date mari utilizat în lacurile de date este relativ nou. | Conceptul de depozit de date, spre deosebire de big data, a fost folosit de zeci de ani. |
| Captarea datelor | Captează tot felul de date și structuri, semi-structurate și nestructurate în forma lor originală din sistemele sursă. | Captează informații structurate și le organizează în scheme așa cum sunt definite în scopuri de depozit de date |
| Cronologia datelor | Lacurile de date pot reține toate datele. Aceasta include nu numai datele care sunt în uz, ci și datele pe care le-ar putea folosi în viitor. De asemenea, datele sunt păstrate tot timpul, pentru a reveni în timp și a face o analiză. | În procesul de dezvoltare a depozitului de date, se alocă timp semnificativ analizării diferitelor surse de date. |
| Utilizatori | Lacul de date este ideal pentru utilizatorii care se complace în analize profunde. Printre astfel de utilizatori se numără oamenii de știință de date care au nevoie de un nivel avansat instrumente analitice cu capabilități precum modelarea predictivă și analiza statistică. | Depozitul de date este ideal pentru utilizatorii operaționali, deoarece este bine structurat, ușor de utilizat și de înțeles. |
| Costuri de stocare | Stocarea datelor în tehnologiile de date mari este relativ ieftină decât stocarea datelor într-un depozit de date. | Stocarea datelor în Depozitul de date este mai costisitoare și necesită timp. |
| Sarcină | Lacurile de date pot conține toate datele și tipurile de date; le permite utilizatorilor să acceseze datele înainte de procesul de transformare, curățare și structurare. | Depozitele de date pot oferi informații despre întrebările predefinite pentru tipuri de date predefinite. |
| Timp de procesare | Lacurile de date permit utilizatorilor să acceseze date înainte ca acestea să fie transformate, curățate și structurate. Astfel, le permite utilizatorilor să ajungă la rezultatul lor mai rapid în comparație cu depozitul de date tradițional. | Depozitele de date oferă informații despre întrebările predefinite pentru tipuri de date predefinite. Deci, orice modificare adusă depozitului de date necesita mai mult timp. |
| Poziția Schemei | De obicei, schema este definită după ce datele sunt stocate. Acest lucru oferă agilitate ridicată și ușurință în captarea datelor, dar necesită muncă la sfârșitul procesului | De obicei, schema este definită înainte de stocarea datelor. Necesită muncă la începutul procesului, dar oferă performanță, securitate și integrare. |
| Procesarea datelor | Utilizarea Data Lakes a procesului ELT (Extract Load Transform). | Depozitul de date folosește un sistem tradițional ETL (Extract Transform Load) proces. |
| plânge | Datele sunt păstrate în formă brută. Se transformă doar atunci când este gata de utilizare. | Principala plângere împotriva depozitelor de date este incapacitatea sau problema cu care se confruntă atunci când se încearcă schimbarea în ele. |
| Beneficii cheie | Ei integrează diferite tipuri de date pentru a veni cu întrebări complet noi, deoarece acești utilizatori nu vor folosi depozitele de date, deoarece ar putea fi nevoiți să depășească capacitățile sale. | Majoritatea utilizatorilor dintr-o organizație sunt operaționali. Acestor tip de utilizatori le pasă doar de rapoarte și de valorile cheie de performanță. |
Conceptul Data Lake
Un lac de date este un depozit de stocare de dimensiuni mari care deține o cantitate mare de date brute în formatul său original până în momentul în care este necesar. Fiecare element de date dintr-un lac de date primește un identificator unic și etichetat cu un set de etichete de metadate extinse. Oferă o mare varietate de capabilități analitice.
Conceptul de depozit de date
Depozitul de date stochează datele în fișiere sau foldere, ceea ce ajută la organizarea și utilizarea datelor pentru a lua decizii strategice. Acest sistem de stocare oferă, de asemenea, o vedere multidimensională a datelor atomice și rezumative. Funcțiile importante care sunt necesare pentru a le îndeplini sunt:
- Extragerea datelor
- Curatarea datelor
- Transformarea datelor
- Încărcarea și reîmprospătarea datelor
