În acest tutorial despre diferența dintre Data Lake și Data Data, vom discuta despre diferențele cheie dintre Data Data și Data Lake. Dar, înainte de a discuta diferența, să învățăm mai întâi „Ce este Data Warehouse?”.
Ce este Data Warehouse?
Data Warehouse este un amestec de tehnologii și componente pentru utilizarea strategică a datelor. Colectează și gestionează date din surse variate pentru a oferi informații utile despre afaceri. Este stocarea electronică a unei cantități mari de informații concepute pentru interogare și analiză în locul procesării tranzacțiilor. Este un proces de transformare a datelor în informații.
Ce este Data Lake?
Un Data Lake este un depozit de stocare care poate stoca o cantitate mare de date structurate, semi-structurate și nestructurate. Este un loc pentru stocarea fiecărui tip de date în formatul său nativ, fără limite fixe privind dimensiunea contului sau fișierul. Oferă o cantitate mare de date pentru o performanță analitică sporită și o integrare nativă.
Data Lake este ca un container mare, care este foarte asemănător cu lacurile și râurile reale. La fel ca într-un lac, aveți mai mulți afluenți care intră; în mod similar, un lac de date are date structurate, date nestructurate, de la mașină la mașină, jurnale care curg în timp real.
Conceptul Data Warehouse:
Data Warehouse stochează date în fișiere sau foldere, ceea ce ajută la organizarea și utilizarea datelor pentru a lua decizii strategice. Acest sistem de stocare oferă, de asemenea, o imagine multidimensională a datelor atomice și rezumative. Funcțiile importante care trebuie îndeplinite sunt:
- Extragerea datelor
- Curățarea datelor
- Transformarea datelor
- Încărcarea și reîmprospătarea datelor
Apoi, vom învăța diferența cheie între Azure data lake și data warehouse.
DIFERENȚA CHEIE
- Data Lake stochează toate datele indiferent de sursă și structura acesteia, în timp ce Data Warehouse stochează datele în valori cantitative cu atributele lor.
- Data Lake este un depozit de stocare care stochează date imense structurate, semi-structurate și nestructurate, în timp ce Data Warehouse combină tehnologiile și componentele care permit utilizarea strategică a datelor.
- Data Lake definește schema după stocarea datelor, în timp ce Data Warehouse definește schema înainte de stocarea datelor.
- Data Lake utilizează procesul ELT (Extract Load Transform), în timp ce Data Warehouse utilizează procesul ETL (Extract Transform Load).
- Comparând Data Lake vs Warehouse, Data Lake este ideal pentru cei care doresc o analiză aprofundată, în timp ce Data Warehouse este ideal pentru utilizatorii operaționali.
Conceptul Data Lake:
Un Data Lake este un depozit de stocare de dimensiuni mari care deține o cantitate mare de date brute în formatul său original până la momentul în care este necesar. Fiecare element de date dintr-un lac de date primește un identificator unic și este etichetat cu un set de etichete de metadate extinse. Oferă o gamă largă de capabilități analitice.
Diferența cheie între Data Lake și Data Warehouse
Diferența dintre Data Lake și Data Warehouse
Iată diferențele cheie între lacurile de date și depozitul de date:
| Parametrii | Data Lake | Depozit de date |
|---|---|---|
| Depozitare | În lacul de date, toate datele sunt păstrate indiferent de sursă și structura sa. Datele sunt păstrate în forma lor brută. Se transformă numai atunci când este gata de utilizare. | Un depozit de date va consta din date care sunt extrase din sisteme tranzacționale sau date care constă din valori cantitative cu atributele lor. Datele sunt curățate și transformate |
| Istorie | Tehnologiile de date mari utilizate în lacurile de date sunt relativ noi. | Conceptul de depozit de date, spre deosebire de big data, a fost folosit de zeci de ani. |
| Captarea datelor | Captează tot felul de date și structuri, semi-structurate și nestructurate în forma lor originală din sistemele sursă. | Captează informații structurate și le organizează în scheme definite în scopul depozitării de date |
| Cronologia datelor | Lacurile de date pot păstra toate datele. Aceasta include nu numai datele utilizate, ci și datele pe care le-ar putea folosi în viitor. De asemenea, datele sunt păstrate pentru tot timpul, pentru a reveni în timp și a face o analiză. | În procesul de dezvoltare a depozitului de date, se petrece un timp semnificativ pentru analiza diverselor surse de date. |
| Utilizatori | Data Lake este ideal pentru utilizatorii care se dedică analizei profunde. Astfel de utilizatori includ oamenii de știință de date care au nevoie de instrumente analitice avansate, cu capacități precum modelarea predictivă și analiza statistică. | Depozitul de date este ideal pentru utilizatorii operaționali datorită faptului că este bine structurat, ușor de utilizat și de înțeles. |
| Costuri de stocare | Stocarea datelor în tehnologiile big data este relativ ieftină, apoi stocarea datelor într-un depozit de date. | Stocarea datelor în depozitul de date este mai costisitoare și consumă mult timp. |
| Sarcină | Lacurile de date pot conține toate datele și tipurile de date; permite utilizatorilor să acceseze datele înainte de procesul de transformare, curățare și structurare. | Depozitele de date pot oferi informații despre întrebările predefinite pentru tipurile de date predefinite. |
| Timp de procesare | Lacurile de date permit utilizatorilor să acceseze datele înainte de a fi transformate, curățate și structurate. Astfel, le permite utilizatorilor să ajungă la rezultatul lor mai rapid comparativ cu depozitul de date tradițional. | Depozitele de date oferă informații despre întrebări predefinite pentru tipurile de date predefinite. Deci, orice modificare a depozitului de date a necesitat mai mult timp. |
| Poziția schemei | De obicei, schema este definită după stocarea datelor. Acest lucru oferă o agilitate ridicată și o ușurință de captare a datelor, dar necesită muncă la sfârșitul procesului | De obicei schema este definită înainte de stocarea datelor. Necesită muncă la începutul procesului, dar oferă performanță, securitate și integrare. |
| Procesarea datelor | Utilizarea Data Lakes a procesului ELT (Extract Load Transform). | Depozitul de date utilizează un proces tradițional ETL (Extract Transform Load). |
| Plângeți-vă | Datele sunt păstrate în forma lor brută. Se transformă numai atunci când este gata de utilizare. | Plângerea principală împotriva depozitelor de date este incapacitatea sau problema cu care se confruntă atunci când se încearcă modificarea acestora. |
| Beneficii cheie | Acestea integrează diferite tipuri de date pentru a veni cu întrebări complet noi, deoarece acești utilizatori nu sunt susceptibili să folosească depozite de date, deoarece ar putea fi nevoie să depășească capacitățile sale. | Majoritatea utilizatorilor dintr-o organizație sunt operaționali. Acest tip de utilizatori se preocupă doar de rapoarte și de indicatorii de performanță cheie. |