U ovom vodiču o razlici između Data Lake-a i skladišta podataka, razgovarat ćemo o ključnim razlikama između Data warehouse-a i Data Lake-a. No, prije rasprave o razlici, prvo naučimo "Što je skladište podataka?".
Što je skladište podataka?
Skladište podataka spoj je tehnologija i komponenata za stratešku upotrebu podataka. Prikuplja i upravlja podacima iz različitih izvora kako bi pružio smislene poslovne uvide. To je elektroničko pohranjivanje velike količine informacija dizajnirano za upite i analizu umjesto za obradu transakcija. To je proces pretvaranja podataka u informacije.
Što je Data Lake?
Podaci jezero je spremište spremište koje se mogu pohraniti veliku količinu strukturirane, polu-strukturiranih i nestrukturiranih podataka. To je mjesto za pohranu svake vrste podataka u izvornom formatu bez fiksnih ograničenja veličine računa ili datoteke. Nudi veliku količinu podataka za povećane analitičke performanse i nativnu integraciju.
Data Lake je poput velikog spremnika koji je vrlo sličan stvarnom jezeru i rijekama. Baš kao u jezeru, u vas ulazi više pritoka; slično, jezero podataka ima strukturirane podatke, nestrukturirane podatke, stroj na stroj, zapisnike koji teku u stvarnom vremenu.
Koncept skladišta podataka:
Skladište podataka pohranjuje podatke u datoteke ili mape što pomaže u organiziranju i korištenju podataka za donošenje strateških odluka. Ovaj sustav za pohranu također daje višedimenzionalni prikaz atomskih i sažetih podataka. Važne funkcije koje su potrebne za obavljanje su:
- Izdvajanje podataka
- Čišćenje podataka
- Transformacija podataka
- Učitavanje i osvježavanje podataka
Dalje ćemo naučiti ključnu razliku između Azure data Lake i skladišta podataka.
KLJUČNA RAZLIKA
- Data Lake pohranjuje sve podatke, bez obzira na izvor i njegovu strukturu, dok skladište podataka podatke pohranjuje u kvantitativne metričke podatke s njihovim atributima.
- Data Lake je spremište za pohranu koje pohranjuje ogromne strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke, dok Data Warehouse kombinira tehnologije i komponente što omogućava stratešku upotrebu podataka.
- Data Lake definira shemu nakon pohrane podataka, dok Data Warehouse definira shemu prije pohrane podataka.
- Data Lake koristi postupak ELT (Extract Load Transform), dok skladište podataka koristi ETL (Extract Transform Load) postupak.
- Uspoređujući Data Lake i Warehouse, Data Lake je idealan za one koji žele dubinsku analizu, dok je Data Warehouse idealan za operativne korisnike.
Koncept podatkovnog jezera:
Područje podataka je spremište za pohranu velike veličine koje sadrži veliku količinu neobrađenih podataka u izvornom formatu do trenutka kada je potrebno. Svaki podatkovni element u podatkovnom jezeru dobiva jedinstveni identifikator i označen je skupom proširenih oznaka metapodataka. Nudi širok izbor analitičkih mogućnosti.
Ključna razlika između jezera podataka i skladišta podataka
Razlika između jezera podataka i skladišta podataka
Evo ključnih razlika između jezera podataka i skladišta podataka:
| Parametri | Jezero podataka | Skladište podataka |
|---|---|---|
| Skladištenje | U podatkovnom jezeru čuvaju se svi podaci bez obzira na izvor i njegovu strukturu. Podaci se čuvaju u sirovom obliku. Pretvara se samo kad je spreman za upotrebu. | Skladište podataka sastojat će se od podataka koji se izdvajaju iz transakcijskih sustava ili podataka koji se sastoje od kvantitativnih mjernih podataka s njihovim atributima. Podaci se čiste i transformiraju |
| Povijest | Tehnologije velikih podataka koje se koriste u podatkovnim jezerima relativno su nove. | Koncept skladišta podataka, za razliku od velikih podataka, koristio se desetljećima. |
| Snimanje podataka | Snima sve vrste podataka i struktura, polustrukturiranih i nestrukturiranih u izvornom obliku iz izvornih sustava. | Snima strukturirane informacije i organizira ih u sheme kako je definirano za potrebe skladišta podataka |
| Vremenska crta podataka | Podatkovna jezera mogu zadržati sve podatke. To uključuje ne samo podatke koji se koriste već i podatke koje bi mogli koristiti u budućnosti. Također, podaci se čuvaju za sva vremena, kako bi se vratili u prošlost i napravili analizu. | U procesu razvoja skladišta podataka, značajno se vrijeme troši na analizu različitih izvora podataka. |
| Korisnici | Podatkovno jezero idealno je za korisnike koji se upuštaju u dubinsku analizu. Takvi korisnici uključuju znanstvenike podataka kojima trebaju napredni analitički alati sa mogućnostima poput prediktivnog modeliranja i statističke analize. | Skladište podataka idealno je za operativne korisnike jer je dobro strukturirano, lako za korištenje i razumijevanje. |
| Troškovi skladištenja | Pohranjivanje podataka u tehnologijama velikih podataka relativno je jeftino od pohrane podataka u skladište podataka. | Pohranjivanje podataka u skladište podataka skuplje je i dugotrajno. |
| Zadatak | Podatkovna jezera mogu sadržavati sve podatke i vrste podataka; omogućuje korisnicima pristup podacima prije postupka transformiranja, čišćenja i strukturiranja. | Skladišta podataka mogu pružiti uvid u unaprijed definirana pitanja za unaprijed definirane vrste podataka. |
| Vrijeme procesiranja | Jezera podataka omogućuju korisnicima pristup podacima prije nego što su transformirani, očišćeni i strukturirani. Dakle, omogućuje korisnicima brži dolazak do rezultata u usporedbi s tradicionalnim skladištem podataka. | Skladišta podataka nude uvid u unaprijed definirana pitanja za unaprijed definirane vrste podataka. Dakle, bilo kakve promjene u skladištu podataka trebale su više vremena. |
| Položaj sheme | Tipično, shema se definira nakon što se podaci pohrane. To nudi veliku okretnost i jednostavnost prikupljanja podataka, ali zahtijeva rad na kraju postupka | Tipično se shema definira prije pohrane podataka. Zahtijeva rad na početku postupka, ali nudi izvedbu, sigurnost i integraciju. |
| Obrada podataka | Data Lakes koristi postupak ELT (Extract Load Transform). | Skladište podataka koristi tradicionalni ETL (Extract Transform Load) postupak. |
| Prigovarati | Podaci se čuvaju u sirovom obliku. Pretvara se samo kad je spreman za upotrebu. | Glavna pritužba na skladišta podataka je nemogućnost ili problem s kojim se suočavaju prilikom pokušaja promjene u njima. |
| Ključne prednosti | Oni integriraju različite vrste podataka kako bi postavili posve nova pitanja, jer ti korisnici vjerojatno neće koristiti skladišta podataka, jer će možda morati ići dalje od njihovih mogućnosti. | Većina korisnika u organizaciji je operativna. Ova vrsta korisnika brine se samo o izvješćima i ključnim mjernim podacima. |