Data Lake กับ Data Warehouse – ความแตกต่างระหว่างพวกเขา

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Data Lake และคลังข้อมูล

Data Lake จัดเก็บข้อมูลทั้งหมดโดยไม่คำนึงถึงแหล่งที่มาและโครงสร้างของข้อมูล ในขณะที่ Data Warehouse จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบตัวชี้วัดเชิงปริมาณพร้อมคุณลักษณะต่างๆ
Data Lake เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างขนาดใหญ่ ในขณะที่ Data Warehouse เป็นการผสมผสานเทคโนโลยีและส่วนประกอบซึ่งช่วยให้สามารถใช้ข้อมูลเชิงกลยุทธ์ได้
Data Lake กำหนดสคีมาหลังจากจัดเก็บข้อมูล ในขณะที่ Data Warehouse กำหนดสคีมาก่อนที่จะจัดเก็บข้อมูล
Data Lake ใช้กระบวนการ ELT (Extract Load Transform) ในขณะที่ Data Warehouse ใช้กระบวนการ ETL (Extract Transform Load)
เมื่อเปรียบเทียบ Data Lake กับ Warehouse แล้ว Data Lake เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงลึก ในขณะที่ Data Warehouse เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้เชิงปฏิบัติการ

ความแตกต่างระหว่าง Data Lake และคลังข้อมูล

Data Lake คืออะไร?

A ดาต้าเลค เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลที่สามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก เป็นสถานที่จัดเก็บข้อมูลทุกประเภทในรูปแบบดั้งเดิมโดยไม่มีขีดจำกัดขนาดบัญชีหรือไฟล์คงที่ โดยนำเสนอปริมาณข้อมูลจำนวนมากเพื่อประสิทธิภาพการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นและการผสานรวมแบบเนทีฟ

ดาต้าเลค เป็นเหมือนภาชนะขนาดใหญ่ที่คล้ายกับทะเลสาบและแม่น้ำจริงมาก เช่นเดียวกับทะเลสาบ คุณจะมีสาขาหลายสายไหลเข้ามา ในทำนองเดียวกัน Data Lake ก็มีข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เครื่องต่อเครื่อง และบันทึกต่างๆ ที่ไหลผ่านแบบเรียลไทม์

คลังข้อมูลคืออะไร?

คลังข้อมูล เป็นการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีและส่วนประกอบต่างๆ สำหรับการใช้ข้อมูลเชิงกลยุทธ์ โดยรวบรวมและจัดการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีความหมาย เป็นการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในระบบอิเล็กทรอนิกส์ที่ออกแบบมาเพื่อการสอบถามและวิเคราะห์แทนการประมวลผลธุรกรรม เป็นกระบวนการแปลงข้อมูลให้เป็นสารสนเทศ

ต่อไป เราจะเรียนรู้ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างคลังข้อมูลกับ Data Lake

ความแตกต่างระหว่าง Data Lake และคลังข้อมูล

ต่อไปนี้เป็นข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Data Lake กับคลังข้อมูล:

พารามิเตอร์	ดาต้าเลค	คลังข้อมูล
พื้นที่จัดเก็บ	ใน Data Lake ข้อมูลทั้งหมดจะถูกเก็บไว้โดยไม่คำนึงถึงแหล่งที่มาและโครงสร้างของข้อมูล ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในรูปแบบดิบ จะถูกเปลี่ยนสภาพเมื่อพร้อมใช้งานเท่านั้น	คลังข้อมูลจะประกอบด้วยข้อมูลที่ดึงมาจากระบบธุรกรรมหรือข้อมูลที่ประกอบด้วยตัวชี้วัดเชิงปริมาณพร้อมคุณลักษณะต่างๆ ข้อมูลจะถูกล้างและแปลง
ประวัติขององค์กร	เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ ที่ใช้ใน Data Lake ค่อนข้างใหม่	แนวคิดคลังข้อมูลต่างจากข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการใช้มานานหลายทศวรรษ
การเก็บข้อมูล	เก็บข้อมูลและโครงสร้างทุกประเภท ทั้งแบบกึ่งมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในรูปแบบดั้งเดิมจากระบบต้นทาง	รวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและจัดระเบียบในรูปแบบสคีมาตามที่กำหนดไว้สำหรับวัตถุประสงค์ด้านคลังข้อมูล
เส้นเวลาข้อมูล	Data Lake สามารถเก็บข้อมูลทั้งหมดได้ ซึ่งไม่เพียงแต่รวมถึงข้อมูลที่ใช้งานอยู่เท่านั้น แต่ยังรวมไปถึงข้อมูลที่อาจใช้ในอนาคตด้วย อีกทั้งข้อมูลจะถูกเก็บไว้ตลอดเวลาเพื่อย้อนเวลากลับไปทำการวิเคราะห์	ในกระบวนการพัฒนาคลังข้อมูล จะใช้เวลาอย่างมากในการวิเคราะห์แหล่งข้อมูลต่างๆ
ผู้ใช้	Data Lake เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ชื่นชอบการวิเคราะห์เชิงลึก ผู้ใช้ดังกล่าวรวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการขั้นสูง เครื่องมือวิเคราะห์ ด้วยความสามารถเช่นการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์และการวิเคราะห์ทางสถิติ	คลังข้อมูลเหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่ปฏิบัติงานเนื่องจากมีโครงสร้างที่ดี ใช้งานง่ายและเข้าใจง่าย
ค่าจัดเก็บ	การจัดเก็บข้อมูลในเทคโนโลยีบิ๊กดาต้ามีราคาค่อนข้างถูกเมื่อเทียบกับการจัดเก็บข้อมูลในคลังข้อมูล	การจัดเก็บข้อมูลในคลังข้อมูลมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน
งาน	Data Lake สามารถมีข้อมูลและประเภทข้อมูลได้ทั้งหมด โดยให้อำนาจแก่ผู้ใช้ในการเข้าถึงข้อมูลก่อนกระบวนการแปลง ล้างข้อมูล และจัดโครงสร้าง	คลังข้อมูลสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคำถามที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับประเภทข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ระยะเวลาดำเนินการ	Data Lake ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ก่อนที่ข้อมูลจะได้รับการแปลง ทำความสะอาด และจัดโครงสร้าง ดังนั้น จึงช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงผลลัพธ์ได้รวดเร็วกว่าเมื่อเทียบกับคลังข้อมูลแบบเดิม	คลังข้อมูลนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคำถามที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับประเภทข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงใดๆ ในคลังข้อมูลจึงต้องใช้เวลาเพิ่มขึ้น
ตำแหน่งของสคีมา	โดยทั่วไป สคีมาจะถูกกำหนดหลังจากจัดเก็บข้อมูลแล้ว สิ่งนี้ให้ความคล่องตัวสูงและสะดวกในการเก็บข้อมูล แต่ต้องมีการทำงานเมื่อสิ้นสุดกระบวนการ	โดยทั่วไปสคีมาจะถูกกำหนดก่อนที่จะจัดเก็บข้อมูล ต้องมีการทำงานตั้งแต่เริ่มต้นกระบวนการ แต่ให้ประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และการบูรณาการ
การประมวลผลข้อมูล	การใช้ Data Lakes ของกระบวนการ ELT (Extract Load Transform)	คลังข้อมูลใช้แบบดั้งเดิม ETL (แยกโหลดการแปลง) กระบวนการ
บ่น	ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในรูปแบบดิบ จะถูกเปลี่ยนสภาพเมื่อพร้อมใช้งานเท่านั้น	ข้อร้องเรียนหลักต่อคลังข้อมูลคือการไร้ความสามารถหรือปัญหาที่ต้องเผชิญเมื่อพยายามเปลี่ยนแปลงคลังข้อมูล
ประโยชน์ที่ได้รับ	พวกเขารวมข้อมูลประเภทต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อสร้างคำถามใหม่ทั้งหมด เนื่องจากผู้ใช้เหล่านี้ไม่น่าจะใช้คลังข้อมูลเนื่องจากอาจจำเป็นต้องใช้เกินขีดความสามารถ	ผู้ใช้ส่วนใหญ่ในองค์กรมักเป็นผู้ปฏิบัติงาน ผู้ใช้ประเภทนี้สนใจเฉพาะรายงานและตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่สำคัญเท่านั้น

แนวคิดดาต้าเลค

Data Lake คือพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่เก็บข้อมูลดิบจำนวนมากในรูปแบบดั้งเดิมจนกว่าจะถึงเวลาที่ต้องการ องค์ประกอบข้อมูลทุกรายการใน Data Lake จะได้รับตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันและติดแท็กด้วยชุดแท็กเมตาดาต้าแบบขยาย มีความสามารถด้านการวิเคราะห์ที่หลากหลาย

คลังข้อมูลถูกเก็บไว้

คลังข้อมูล จัดเก็บข้อมูลในไฟล์หรือโฟลเดอร์ซึ่งช่วยจัดระเบียบและใช้ข้อมูลเพื่อตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ระบบจัดเก็บข้อมูลนี้ยังให้มุมมองแบบหลายมิติของข้อมูลย่อยและข้อมูลสรุป ฟังก์ชันสำคัญที่จำเป็นต้องดำเนินการ ได้แก่:

การสกัดข้อมูล
การทำความสะอาดข้อมูล
การแปลงข้อมูล
การโหลดข้อมูลและการรีเฟรช

ที่คุณอาจชอบ: