Data Lake vs Data Warehouse – skillnaden mellan dem

Nyckelskillnaden mellan Data Lake och Data Warehouse

Data Lake lagrar all data oberoende av källan och dess struktur, medan Data Warehouse lagrar data i kvantitativa mätvärden med sina attribut.
Data Lake är ett lagringsförråd som lagrar enorma strukturerade, semi-strukturerade och ostrukturerade data, medan Data Warehouse är en blandning av teknologier och komponenter som möjliggör strategisk användning av data.
Data Lake definierar schemat efter att data har lagrats, medan Data Warehouse definierar schemat innan data lagras.
Data Lake använder ELT (Extract Load Transform)-processen, medan Data Warehouse använder ETL (Extract Transform Load)-processen.
Genom att jämföra Data Lake vs Warehouse är Data Lake idealiskt för dem som vill ha djupgående analyser, medan Data Warehouse är idealiskt för operativa användare.

Vad är Data Lake?

A datasjö är ett lagringsarkiv som kan lagra en stor mängd strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad data. Det är en plats att lagra alla typer av data i sitt ursprungliga format utan fasta gränser för kontostorlek eller fil. Den erbjuder en stor mängd datamängd för ökad analytisk prestanda och integrerad integration.

datasjö är som en stor behållare som är väldigt lik riktiga sjöar och floder. Precis som i en sjö har du flera bifloder som kommer in; på samma sätt har en datasjö strukturerad data, ostrukturerad data, maskin till maskin, loggar som flödar igenom i realtid.

Vad är Data Warehouse?

Datalager är en blandning av teknologier och komponenter för strategisk användning av data. Den samlar in och hanterar data från olika källor för att ge meningsfulla affärsinsikter. Det är den elektroniska lagringen av en stor mängd information utformad för förfrågningar och analys istället för transaktionsbearbetning. Det är en process att omvandla data till information.

Därefter kommer vi att lära oss nyckelskillnaden mellan data warehouse vs data lake.

Skillnaden mellan Data Lake och Data Warehouse

Här är de viktigaste skillnaderna mellan data lake kontra data warehouse:

parametrar	datasjö	Datalager
lagring	I datasjön lagras all data oavsett källa och dess struktur. Data hålls i sin råa form. Den omvandlas först när den är redo att användas.	Ett datalager kommer att bestå av data som extraheras från transaktionssystem eller data som består av kvantitativa mätvärden med deras attribut. Data rensas och omvandlas
historik	Big data-teknik som används i datasjöar är relativt ny.	Data warehouse koncept, till skillnad från big data, hade använts i decennier.
Datainsamling	Fångar alla typer av data och strukturer, semi-strukturerade och ostrukturerade i sin ursprungliga form från källsystem.	Fångar strukturerad information och organiserar den i scheman som definierats för datalagersyften
Data tidslinje	Datasjöar kan behålla all data. Detta inkluderar inte bara data som används utan även data som kan komma att användas i framtiden. Dessutom sparas data för all framtid, för att gå tillbaka i tiden och göra en analys.	I utvecklingsprocessen för datalager läggs betydande tid på att analysera olika datakällor.
användare	Data lake är idealisk för användare som ägnar sig åt djup analys. Sådana användare inkluderar datavetare som behöver avancerad analytiska verktyg med funktioner som prediktiv modellering och statistisk analys.	Datalagret är idealiskt för operativa användare eftersom det är välstrukturerat, lätt att använda och förstå.
Lagringskostnader	Datalagring i big data-teknik är relativt billig än att lagra data i ett datalager.	Att lagra data i Data warehouse är dyrare och tidskrävande.
uppgift	Datasjöar kan innehålla alla data och datatyper; det ger användarna möjlighet att få tillgång till data innan processen för omvandling, rensning och strukturering.	Datalager kan ge insikter i fördefinierade frågor för fördefinierade datatyper.
Behandlingstid	Datasjöar gör det möjligt för användare att komma åt data innan den har transformerats, rensats och strukturerats. Således tillåter det användare att komma till sitt resultat snabbare jämfört med det traditionella datalagret.	Datalager erbjuder insikter i fördefinierade frågor för fördefinierade datatyper. Så alla ändringar i datalagret krävde mer tid.
Schemats position	Vanligtvis definieras schemat efter att data har lagrats. Detta erbjuder hög smidighet och enkel datainsamling men kräver arbete i slutet av processen	Vanligtvis definieras schemat innan data lagras. Kräver arbete i början av processen, men erbjuder prestanda, säkerhet och integration.
Databearbetning	Data Lakes användning av ELT-processen (Extract Load Transform).	Data warehouse använder en traditionell ETL (Extract Transform Load) processen.
Klaga	Data hålls i sin råa form. Den omvandlas först när den är redo att användas.	Det främsta klagomålet mot datalager är oförmågan eller problemet när man försöker göra förändringar i dem.
Fördelar	De integrerar olika typer av data för att komma med helt nya frågor eftersom dessa användare sannolikt inte kommer att använda datalager eftersom de kan behöva gå utöver dess kapacitet.	De flesta användare i en organisation är operativa. Den här typen av användare bryr sig bara om rapporter och nyckelprestandamått.

Data Lake koncept

En Data Lake är en stor lagringsplats som innehåller en stor mängd rådata i sitt ursprungliga format tills den behövs. Varje dataelement i en datasjö ges en unik identifierare och taggas med en uppsättning utökade metadatataggar. Den erbjuder många olika analytiska möjligheter.

Data Warehouse koncept

Datalager lagrar data i filer eller mappar som hjälper till att organisera och använda data för att fatta strategiska beslut. Detta lagringssystem ger också en flerdimensionell bild av atomära och sammanfattande data. De viktiga funktionerna som behövs för att utföra är:

Dataextrahera
Rengöring av data
Datatransformation
Dataladdning och uppdatering

Du kanske gillar: