Introducere în Data Lake vs Data Warehouse
Data Lake vs Data Warehouse sunt termenii care sunt folosiți în mod interschimbabil, dar există diferențe între ambii acești termeni. Am prezentat diagrama de mai jos pentru a înțelege diferența la nivel înalt dintre aceste două și foarte curând vom merge în detaliu pentru fiecare dintre acestea.
Ce este Data Lake?
Un lac de date este un fel de depozit de stocare care constă numai în date brute care au forma unui format structurat, semi-structurat și nestructurat. Lacul de date este folosit mai ales de oamenii de știință și ingineri de învățare a mașinilor, deoarece îi ajută să răspundă la întrebări care încă nu au răspuns sau poate să creeze o întrebare care nu este încă cunoscută. Conține un set vast de date cu diferite tipuri și, atunci când sunt integrate, acestea se dovedesc a fi foarte utile în ceea ce privește modelarea predictivă, care este folosită mai ales pentru a construi modele de învățare automată.
Ce este un depozit de date?
Un depozit de date este o locație centralizată pentru stocarea datelor transformate care sunt făcute într-un format structurat înainte de stocarea acestora în depozitul de date. Un depozit de date poate avea date de la mai multe surse de date care sunt încărcate cu ajutorul procesului ETL în depozit și apoi utilizate în scopuri de Business Intelligence.
Comparație față în cap între Data Lake și Data Warehouse (Infografie)
Mai jos se află primele 14 diferențe între Data Lake și Data Warehouse 
Diferențele cheie
Există diferențe cheie majore între data lac și depozitul de date sunt prezentate mai jos:
- Este format din date nestructurate și structurate de pe diferite platforme, cum ar fi senzori, aplicații și site-uri web, etc. Acesta constă în cea mai mare parte din date relaționale din RDBMS, sisteme DBMS și alte baze de date și aplicații operaționale.
- Data Lake este procesare pe schemă. Depozitul de date este procesarea schemei pe scriere.
- Este extrem de agil. Este mai puțin agil.
- Configurația este ușoară și se poate adapta la modificări. Are o configurație fixă și este foarte dificil de schimbat.
- Este folosit mai ales de oamenii de știință AI și de profesioniștii Machine Learning. Este folosit de profesioniștii din afaceri.
Tabelul de comparație între Data Lake și Data Warehouse:
Să discutăm diferența de top dintre Data Lake și Data Warehouse
| caracteristici | Lacul de date | Depozitul de date |
| Depozitare | Datele sunt păstrate în forma sa brută în Data Lake și aici toate datele sunt păstrate indiferent de sursa datelor. Acestea sunt transformate în alte forme ori de câte ori este necesar. | Data Warehouse este alcătuit din date care sunt extrase din sisteme de tranzacții și alte metrici. Aici datele nu sunt în formă brută și sunt întotdeauna transformate și curate. |
| Utilizare și scop | Obiectivul principal pentru Data Lake sunt oamenii de știință de date, dezvoltatorii de date mari și ingineri de învățare a mașinilor, care trebuie să facă analize profunde pentru a crea modele pentru afaceri, cum ar fi modelarea predictivă. | Obiectivul principal al Data Warehouse este utilizatorii operaționali, deoarece aceste date sunt într-un format structurat și pot oferi rapoarte gata de a crea. Deci sunt utilizate mai ales pentru informații de afaceri. |
| Intrări de date | Principalele intrări ale datelor Lake sunt tot felul de date, cum ar fi date structurate, semi-structurate și nestructurate. Aceste date se află în Lacul de date în forma lor originală. | Principalele intrări ale depozitului de date sunt date structurate care provin din sisteme de tranzacții și valori, care sunt apoi organizate sub formă de scheme. |
| Calitatea datelor | Cuprinde date brute care pot fi sau nu tratate. | Este format din date curate, care sunt centralizate și sunt gata de a fi trimise în judecată pentru informații de afaceri și analize. |
| Normalizare | Aici datele nu sunt în formă normalizată. | Scheme denormalizate |
| Istorie | Tehnologiile utilizate în lacurile de date precum Hadoop, Machine Learning sunt relativ noi în comparație cu depozitul de date. | Aici tehnologia folosită pentru un depozit de date este mai veche. |
| Cronologia datelor | Un lac de date poate avea tot felul de date și poate fi utilizat ținând cont de trecutul, prezentul și perspectivele. | În ceea ce privește Data Warehouse, aici se petrece cea mai mare parte a timpului pentru analiza diferitelor surse de date. |
| timp de procesare | Aici, timpul de procesare în timp ce analizăm și obținem rezultate din datele Lake este mult mai mic decât cel al Data Warehouse, deoarece aici datele sunt stocate sub formă de date brute, iar acestea nu sunt în format transformat și, în consecință, am întrerupt timpul care s-ar putea cheltui pentru transformarea datelor. Putem doar să colectăm datele așa cum sunt și să facem câteva curățări de bază și să începem să construim modelele noastre. | În cazul depozitului de date, timpul consumat pentru procesare este mai mult comparativ cu lacul de date. Motivul pentru aceasta este că datele din orice depozit de date trebuie mai întâi transformate și apoi pot fi analizate. |
| Costul depozitării | Costul stocării aici în tehnologiile de lacuri de date este relativ mai mic decât cel al depozitului de date și consumă mai puțin timp. | Costul stocării în tehnologiile depozitului de date este mai mult comparativ cu lacul de date. Acest lucru se datorează faptului că are nevoie de mai mult spațiu de stocare pentru datele transformate, deoarece mai întâi trebuie să stocheze datele brute și apoi să le transforme pentru a atribui diverse câmpuri în funcție de structura depozitului de date. |
| Compatibilitate | Aici datele sunt păstrate întotdeauna în formatul brut și sunt transformate doar atunci când este necesar sau când sunt gata de utilizare. | Aici datele sunt stocate în format transformat și putem întâmpina probleme atunci când încercăm să facem orice modificări. |
| Accesibilitate | Datele din interiorul lacului de date sunt foarte accesibile și pot fi actualizate rapid. | Datele din depozitul de date sunt mai complicate și necesită costuri mai mari pentru a aduce modificări, accesibilitatea este restricționată doar pentru utilizatorii autorizați. |
| Poziția schemei | Schema este creată în cea mai mare parte după stocarea datelor. Acest lucru aduce o agilitate ridicată. | Aici schema este creată mai ales înainte de stocarea datelor. |
| Procesul procesării | Lacul de date folosește procesul ELT, adică Extragerea, încărcarea și transformarea. | Depozitul de date folosește abordarea tradițională a ETL, adică Extragerea, transformarea și încărcarea. |
| Beneficii | Lacul de date duce la noi invenții, deoarece integrarea reunește diferite tipuri de date și aduce, de asemenea, răspunsuri la multe întrebări fără răspuns. | Cei mai mulți utilizatori organizaționali sunt implicați în activități operaționale, iar depozitul de date oferă o astfel de platformă genială pentru a crea rapoarte și valori pe partea de sus a datelor transformate. |
Concluzie
În acest post, am aflat despre Data Lakes vs Data Warehouse. De asemenea, am mers înainte și le-am comparat pe ambele pe baza unor parametri diferiți. Acest lucru ar trebui să ajute orice elev să își facă o idee de bază în spatele tehnologiilor care sprijină Data Lake și Data Warehouse.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru diferența maximă dintre Data Lake și Data Warehouse. Aici am discutat despre diferențele cheie dintre Data Lake și Data Warehouse cu infografie și tabel de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Scrum vs Cascada - Diferențe de top
- MySQL vs MySQLi - Care este mai bun?
- Microprocesor vs Microcontroller
- Întrebări de interviu pentru modelarea datelor