Озеро данных и хранилище данных – разница между ними
Ключевая разница между озером данных и хранилищем данных
- Data Lake хранит все данные независимо от источника и их структуры, тогда как Data Warehouse хранит данные в количественных показателях с их атрибутами.
- Data Lake — это хранилище данных, в котором хранятся огромные структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, а Data Warehouse — это сочетание технологий и компонентов, которое позволяет стратегически использовать данные.
- Озеро данных определяет схему после сохранения данных, тогда как хранилище данных определяет схему до сохранения данных.
- Озеро данных использует процесс ELT (извлечение преобразования загрузки), а хранилище данных использует процесс ETL (извлечение преобразования загрузки).
- Если сравнивать Data Lake и Warehouse, Data Lake идеально подходит для тех, кому нужен углубленный анализ, тогда как Data Warehouse идеально подходит для операционных пользователей.
Что такое озеро данных?
A Озеро данных — это хранилище, в котором можно хранить большой объем структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Это место для хранения всех типов данных в их собственном формате без фиксированных ограничений на размер учетной записи или файла. Он предлагает большой объем данных для повышения аналитической производительности и встроенной интеграции.
Озеро данных похож на большой контейнер, очень похожий на настоящие озеро и реки. Точно так же, как в озеро, у вас есть несколько притоков; Аналогично озеро данных содержит структурированные и неструктурированные данные, передаваемые от машины к машине, а журналы передаются в режиме реального времени.
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных представляет собой смесь технологий и компонентов для стратегического использования данных. Он собирает и обрабатывает данные из различных источников для предоставления значимой бизнес-информации. Это электронное хранилище большого объема информации, предназначенное для запроса и анализа вместо обработки транзакций. Это процесс преобразования данных в информацию.
Далее мы узнаем ключевую разницу между хранилищем данных и озером данных.
Разница между озером данных и хранилищем данных
Вот ключевые различия между озером данных и хранилищем данных:
параметры | Озеро данных | Хранилище данных |
---|---|---|
Хранилище | В озере данных хранятся все данные независимо от источника и их структуры. Данные хранятся в необработанном виде. Он трансформируется только тогда, когда готов к использованию. | Хранилище данных будет состоять из данных, извлеченных из транзакционных систем, или данных, состоящих из количественных показателей с их атрибутами. Данные очищаются и преобразуются |
История | Технологии больших данных используемый в озерах данных, является относительно новым. | Концепция хранилища данных, в отличие от больших данных, использовалась десятилетиями. |
Сбор данных | Собирает все виды данных и структур, полуструктурированных и неструктурированных, в их исходной форме из исходных систем. | Собирает структурированную информацию и организует ее в схемы, определенные для целей хранилища данных. |
Временная шкала данных | Озера данных могут хранить все данные. Сюда входят не только данные, которые используются, но и данные, которые могут использоваться в будущем. Кроме того, данные сохраняются навсегда, чтобы можно было вернуться в прошлое и провести анализ. | В процессе разработки хранилища данных значительное время тратится на анализ различных источников данных. |
Пользователи | Озеро данных идеально подходит для пользователей, которые занимаются глубоким анализом. К таким пользователям относятся ученые, работающие с данными, которым нужны продвинутые аналитические инструменты с такими возможностями, как прогнозное моделирование и статистический анализ. | Хранилище данных идеально подходит для операционных пользователей, поскольку оно хорошо структурировано, просто в использовании и понимании. |
Стоимость хранения | Хранение данных с помощью технологий больших данных обходится относительно недорого, чем хранение данных в хранилище данных. | Хранение данных в хранилище данных является более дорогостоящим и трудоемким процессом. |
Сложность задачи | Озера данных могут содержать все данные и типы данных; он дает пользователям возможность получить доступ к данным до их преобразования, очистки и структурирования. | Хранилища данных могут предоставить информацию по заранее заданным вопросам для заранее определенных типов данных. |
Время обработки | Озера данных позволяют пользователям получать доступ к данным до того, как они будут преобразованы, очищены и структурированы. Таким образом, это позволяет пользователям быстрее получить результат по сравнению с традиционным хранилищем данных. | Хранилища данных предлагают понимание заранее определенных вопросов для заранее определенных типов данных. Таким образом, любые изменения в хранилище данных требовали больше времени. |
Положение схемы | Обычно схема определяется после сохранения данных. Это обеспечивает высокую гибкость и простоту сбора данных, но требует работы в конце процесса. | Обычно схема определяется до сохранения данных. Требует работы в начале процесса, но обеспечивает производительность, безопасность и интеграцию. |
Обработка данных | Озера данных используют процесс ELT (Extract Load Transform). | Хранилище данных использует традиционный ETL (извлечение нагрузки преобразования) процесс. |
Жаловаться | Данные хранятся в необработанном виде. Он трансформируется только тогда, когда готов к использованию. | Основная претензия к хранилищам данных — это невозможность или проблемы, возникающие при попытке внести в них изменения. |
Основные преимущества | Они интегрируют различные типы данных, чтобы задать совершенно новые вопросы, поскольку эти пользователи вряд ли будут использовать хранилища данных, поскольку им, возможно, придется выйти за рамки его возможностей. | Большинство пользователей в организации работоспособны. Пользователей такого типа интересуют только отчеты и ключевые показатели производительности. |
Концепция озера данных
Озеро данных — это хранилище большого размера, в котором хранится большой объем необработанных данных в исходном формате до тех пор, пока они не потребуются. Каждому элементу данных в озере данных присваивается уникальный идентификатор и помечается набором тегов расширенных метаданных. Он предлагает широкий спектр аналитических возможностей.
Концепция хранилища данных
Хранилище данных хранит данные в файлах или папках, что помогает систематизировать и использовать данные для принятия стратегических решений. Эта система хранения также обеспечивает многомерное представление атомарных и сводных данных. Важными функциями, которые необходимы для выполнения, являются:
- Извлечение данных
- Очистка данных
- Преобразование данных
- Загрузка и обновление данных