Introduksjon til Data Lake vs Data Warehouse
Data Lake vs Data Warehouse er begrepene som brukes om hverandre, men det er forskjeller mellom begge disse begrepene. Vi har presentert diagrammet nedenfor for å forstå forskjellen på høyt nivå mellom disse to, og snart vil vi gå i detalj for hver enkelt av dem.
Hva er Data Lake?
A Data Lake er et slags lagringslager som kun består av rå data som er i form av strukturert, semistrukturert og ustrukturert format. Datasjøen brukes mest av Data Scientists and Machine Learning Engineers, da det hjelper dem å svare på spørsmål som ennå ikke er besvart, eller kanskje lage et spørsmål som ikke er kjent ennå. Den inneholder et enormt utvalg av data med forskjellige typer, og når de er integrert, viser de seg å være veldig nyttige når det gjelder prediktiv modellering, som for det meste brukes til å lage maskinlæringsmodeller.
Hva er et datavarehus?
Et datavarehus er et sentralisert sted for lagring av de transformerte dataene som er gjort til et strukturert format før de lagres i datavarehuset. Et datavarehus kan ha data fra flere datakilder som lastes med ETL-prosessen til lageret og deretter brukes til Business Intelligence-formål.
Sammenligning av topp mot hode mellom Data Lake vs Data Warehouse (Infographics)
Nedenfor er de topp 14 forskjellene mellom Data Lake vs Data Warehouse 
Viktige forskjeller
Det er store viktige forskjeller mellom data lake vs data warehouse nedenfor:
- Den består av ustrukturerte og strukturerte data fra forskjellige plattformer som sensorer, applikasjoner og nettsteder osv. Det består stort sett av relasjonsdata fra RDBMS, DBMS-systemer og andre operative databaser og applikasjoner.
- Data Lake er skjema-på-lesebehandling. Datavarehuset er skjema-på-skrivebehandling.
- Den er svært smidig. Det er mindre smidig.
- Konfigurasjonen er enkel og kan tilpasse seg endringer. Den har en fast konfigurasjon og er veldig vanskelig å endre.
- Det brukes mest av AI-forskere og fagfolk i maskinlæring. Det brukes av forretningsfolk.
Sammenligningstabell mellom Data Lake vs Data Warehouse:
La oss diskutere den største forskjellen mellom Data Lake vs Data Warehouse
| Kjennetegn | Data Lake | Datavarehus |
| Oppbevaring | Data lagres i sin rå form i Data Lake, og her lagres alle data uavhengig av kilden til dataene. De blir bare transformert til andre former når det er nødvendig. | Data Warehouse er sammensatt av data som er hentet ut fra transaksjonssystemer og andre beregningssystemer. Her er ikke dataene i rå form og er alltid transformert og ren. |
| Bruk og formål | Hovedmålet for Data Lake er Data Scientists, Big Data Developers og Machine Learning Engineers som trenger å gjøre for å utdype analyser for å lage modeller for virksomheten, slik som prediktiv modellering. | Hovedmålet med Data Warehouse er de operative brukerne, da disse dataene er i et strukturert format og kan gi rapporter som er klare til å bygge. Så de brukes mest til forretningsintelligens. |
| Datainnganger | De viktigste innspillene til data Lake er alle slags data som strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data. Disse dataene ligger i data Lake i sin opprinnelige form. | Hovedinngangene til datavarehus er strukturerte data som kommer fra transaksjonssystemer og metricsystemer som deretter er organisert i form av skjemaer. |
| Datakvalitet | Omfatter rå data som kanskje ikke er kuratert. | Den består av kuraterte data som er sentraliserte og er klare til å saksøktes for forretningsintelligens og analytisk formål. |
| normalisering | Her er ikke dataene i normalisert form. | Denormaliserte skjemaer |
| Historie | Teknologiene som brukes i datasjøer som Hadoop, Machine Learning er relativt nye sammenlignet med datavarehuset. | Her er teknologien som brukes til et datavarehus eldre. |
| Tidslinje for data | En datasjø kan ha alle slags data og kan brukes med tanke på fortid, nåtid og utsikter. | Når det gjelder Data Warehouse, brukes mesteparten av tiden på å analysere forskjellige kilder til dataene. |
| Behandlingstid | Her er behandlingstiden mens vi analyserer og får resultater fra data Lake mye mindre enn for Data Warehouse fordi her lagres dataene i form av rå data, og de er ikke i transformert format og som et resultat av dette kutter vi tiden som kan bli brukt på å transformere dataene. Vi kan bare hente dataene som de er og gjøre litt grunnleggende rengjøring og begynne å bygge modellene våre. | Når det gjelder datavarehus, er tiden det tar å bearbeide mer sammenlignet med datasjøen. Årsaken til dette er at dataene i ethvert datavarehus først må transformeres, og deretter kan de analyseres. |
| Lagringskostnader | Lagringskostnadene her i data lake-teknologier er relativt lavere enn for datalager og er også mindre tidkrevende. | Kostnaden for lagring i datavarehusteknologier er mer sammenlignet med datasjøen. Dette er fordi det trenger mer lagring for de transformerte dataene, da de først trenger å lagre rådataene og deretter transformere dem til å tilordne forskjellige felt i henhold til strukturen til datavarehuset. |
| kompatibilitet | Her lagres data alltid i sitt råformat og blir bare transformert når det er nødvendig eller når de er klare til bruk. | Her lagres dataene i transformert format, og vi kan få problemer når vi prøver å gjøre endringer. |
| tilgjengelighet | Data inne i datasjøen er svært tilgjengelig og kan raskt oppdateres. | Data inne i datavarehuset er mer kompliserte, og det krever mer kostnader å bringe endringer i dem. Tilgjengeligheten er også begrenset bare autoriserte brukere. |
| Plassering av skjemaet | Skjema opprettes stort sett etter at dataene er lagret. Dette gir høy smidighet. | Her lages skjemaet for det meste før datalagring. |
| Prosess for behandling | Datasjøen benytter seg av ELT-prosessen, dvs. utvinn, last og transformer. | Datavarehuset bruker den tradisjonelle tilnærmingen til ETL, dvs. Extract, Transform and Load. |
| fordeler | Data lake fører til nye oppfinnelser ettersom integrasjonen samler forskjellige typer data, og den gir også svar på mange ubesvarte spørsmål. | De fleste organisasjonsbrukere er involvert i operative aktiviteter, og datavarehus gir en så genial plattform for å lage rapporter og beregninger på toppen av transformerte data. |
Konklusjon
I dette innlegget lærte vi om Data Lakes vs Data Warehouse. Vi gikk videre og sammenlignet begge disse basert på forskjellige parametere. Dette skal hjelpe enhver elev å få en grunnleggende ide bak teknologiene som støtter Data Lake og Data Warehouse.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til den største forskjellen mellom Data Lake vs Data Warehouse. Her har vi diskutert Data Lake vs Data Warehouse viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Scrum vs Foss - Topp forskjeller
- MySQL vs MySQLi - Hvilken er bedre?
- Mikroprosessor vs mikrokontroller
- Datamodelleringsintervju