Data Lake проти Data Warehouse – різниця між ними
Девід Картер
Ключова різниця між Data Lake і Data Warehouse
- Data Lake зберігає всі дані незалежно від джерела та його структури, тоді як Data Warehouse зберігає дані в кількісних показниках із їхніми атрибутами.
- Озеро даних — це сховище, яке зберігає величезні структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані, а Data Warehouse — це поєднання технологій і компонентів, що дозволяє стратегічно використовувати дані.
- Data Lake визначає схему після збереження даних, тоді як Data Warehouse визначає схему до того, як дані зберігаються.
- Data Lake використовує процес ELT (Extract Load Transform), тоді як Data Warehouse використовує процес ETL (Extract Transform Load).
- Порівнюючи Data lake і Warehouse, Data Lake ідеально підходить для тих, хто хоче поглибленого аналізу, тоді як Data Warehouse ідеально підходить для оперативних користувачів.
Що таке озеро даних?
A Озеро даних це сховище, яке може зберігати велику кількість структурованих, напівструктурованих і неструктурованих даних. Це місце для зберігання всіх типів даних у рідному форматі без фіксованих обмежень щодо розміру облікового запису чи файлу. Він пропонує велику кількість даних для підвищення аналітичної продуктивності та вбудованої інтеграції.
Озеро даних схожий на великий контейнер, який дуже схожий на справжнє озеро та річку. Так само, як і в озері, у вас є кілька приток; Подібним чином, озеро даних містить структуровані дані, неструктуровані дані, машинно-машинні журнали, що передаються в режимі реального часу.
Що таке сховище даних?
Інформаційне сховище це суміш технологій і компонентів для стратегічного використання даних. Він збирає та обробляє дані з різноманітних джерел, щоб надати значущу інформацію про бізнес. Це електронне зберігання великої кількості інформації, призначене для запитів та аналізу замість обробки транзакцій. Це процес перетворення даних в інформацію.
Далі ми дізнаємось про ключову різницю між сховищем даних і озером даних.
Різниця між Data Lake і Data Warehouse
Ось основні відмінності між озером даних і сховищем даних:
| параметри | Озеро даних | Інформаційне сховище |
|---|---|---|
| зберігання | В озері даних зберігаються всі дані незалежно від джерела та його структури. Дані зберігаються в необробленому вигляді. Він трансформується лише тоді, коли готовий до використання. | Сховище даних складатиметься з даних, отриманих із транзакційних систем, або даних, які складаються з кількісних показників із їхніми атрибутами. Дані очищаються та трансформуються |
| Історія | Технології великих даних використовується в озерах даних відносно новий. | Концепція сховища даних, на відміну від великих даних, використовувалася десятиліттями. |
| Збір даних | Захоплює всі типи даних і структур, напівструктурованих і неструктурованих у вихідній формі з вихідних систем. | Зберігає структуровану інформацію та організовує її в схеми, як визначено для цілей сховища даних |
| Часова шкала даних | Озера даних можуть зберігати всі дані. Це включає не лише дані, які використовуються, але й дані, які він може використовувати в майбутньому. Крім того, дані зберігаються весь час, щоб повернутися в минуле та зробити аналіз. | У процесі розробки сховища даних значний час витрачається на аналіз різних джерел даних. |
| користувачів | Озеро даних ідеально підходить для користувачів, які захоплюються глибоким аналізом. До таких користувачів належать науковці з даних, які потребують просунутих аналітичні інструменти з такими можливостями, як прогнозне моделювання та статистичний аналіз. | Сховище даних ідеально підходить для оперативних користувачів, оскільки воно добре структуроване, просте у використанні та розумінні. |
| Витрати на зберігання | Зберігання даних у технологіях великих даних є відносно недорогим, ніж зберігання даних у сховищі даних. | Зберігання даних у сховищі даних є дорожчим і трудомістким. |
| Завдання | Озера даних можуть містити всі дані та типи даних; він надає користувачам доступ до даних перед процесом трансформації, очищення та структурування. | Сховища даних можуть надати інформацію про заздалегідь визначені запитання для попередньо визначених типів даних. |
| Час обробки | Озера даних дають користувачам можливість отримувати доступ до даних, перш ніж вони були перетворені, очищені та структуровані. Таким чином, це дозволяє користувачам швидше дістатися до своїх результатів порівняно з традиційним сховищем даних. | Сховища даних пропонують розуміння попередньо визначених запитань для попередньо визначених типів даних. Отже, будь-які зміни в сховищі даних вимагали більше часу. |
| Позиція схеми | Як правило, схема визначається після збереження даних. Це забезпечує високу гнучкість і легкість збору даних, але вимагає роботи в кінці процесу | Зазвичай схему визначають перед збереженням даних. Вимагає роботи на початку процесу, але забезпечує продуктивність, безпеку та інтеграцію. |
| Обробка даних | Озера даних використовують процес ELT (Extract Load Transform). | Сховище даних використовує традиційне ETL (Extract Transform Load) процесу. |
| Поскаржитися | Дані зберігаються в необробленому вигляді. Він трансформується лише тоді, коли готовий до використання. | Основна претензія до сховищ даних – це нездатність або проблема, яка виникає під час спроби внести в них зміни. |
| Основні переваги | Вони об’єднують різні типи даних, щоб отримати абсолютно нові запитання, оскільки ці користувачі навряд чи будуть використовувати сховища даних, оскільки їм може знадобитися вийти за межі його можливостей. | Більшість користувачів в організації працюють. Цей тип користувачів дбає лише про звіти та ключові показники ефективності. |
Концепція озера даних
Озеро даних — це сховище великого розміру, яке зберігає велику кількість необроблених даних у вихідному форматі до моменту, коли вони знадобляться. Кожен елемент даних в озері даних отримує унікальний ідентифікатор і позначається набором розширених тегів метаданих. Він пропонує широкий спектр аналітичних можливостей.
Концепція сховища даних
Інформаційне сховище зберігає дані у файлах або папках, що допомагає впорядковувати та використовувати дані для прийняття стратегічних рішень. Ця система зберігання також надає багатовимірне представлення атомарних і зведених даних. Важливими функціями, які необхідно виконати, є:
- Витяг даних
- Очищення даних
- Перетворення даних
- Завантаження та оновлення даних
