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.
Разница между озером данных и хранилищем данных
Разница между озером данных и хранилищем данных

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 имеет структурированные данные, неструктурированные данные, передаваемые от машины к машине, журналы распространяютсяwing через 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 достичь результата.ares в традиционное хранилище 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 дает многомерное представление о atomic и сводные данные. Важными функциями, которые необходимы для выполнения, являются:

  1. Извлечение данных
  2. Очистка данных
  3. Преобразование данных
  4. Загрузка и обновление данных