Forskjell mellom Big Data og Data Warehouse
Datavarehousing er et av de vanlige ordene de siste 10-20 årene, mens Big Data er en hot trend de siste 5-10 årene. Begge har mange data brukt til rapportering, administrert av en elektronisk lagringsenhet. Så en vanlig tanke hos maksimale mennesker at nyere big data vil erstatte gammel datavarehus ganske snart. Men fremdeles kan ikke store data og datalagring byttes ut, fordi de brukte helt til et annet formål. Så la oss begynne å lære Big Data og Data Warehouse i en detalj i dette innlegget.
Sammenligning fra topp mot hodet mellom Big Data vs Data Warehouse
Nedenfor er topp 8 forskjellen mellom Big Data vs Data Warehouse
Viktige forskjeller mellom Big Data vs Data Warehouse
Forskjellen mellom Big Data vs Data Warehouse, er forklart i punktene presentert nedenfor:
- Data Warehouse er en arkitektur for datalagring eller datalagring. Mens Big Data er en teknologi for å håndtere enorme data og klargjøre depotet.
- Enhver form for DBMS-data som aksepteres av Data warehouse, mens Big Data godtar alle slags data inkludert transnasjonale data, sosiale mediedata, maskindata eller DBMS-data.
- Datavarehus håndterer bare strukturdata (relasjonelle eller ikke relasjonelle), men big data kan håndtere struktur, ikke-strukturelle, semistrukturerte data.
- Big data brukte normalt et distribuert filsystem for å laste inn enorme data på en distribuert måte, men datavarehus har ikke den typen konsept.
- Fra et forretningsmessig synspunkt, ettersom big data har mye data, vil analyse av det være veldig fruktbart, og resultatet vil være mer meningsfylt som bidrar til å ta en riktig beslutning for den organisasjonen. Mens datavarehus hovedsakelig er med på å analysere informert informasjon.
- Datavarehus betyr relasjonsdatabasen, så lagring, henting av data vil være lik med et normalt SQL-spørsmål. Og big data følger ikke riktig databasestruktur, vi trenger å bruke bikube eller gnist SQL for å se dataene ved å bruke hive-spesifikk spørring.
- 100% data lastet inn i datalager bruker til analyserapporter. Men uansett data lastet av Hadoop, maksimalt 0, 5% brukt til analyserapporter til nå. Andre data lastes inn i systemet, men er ikke i status.
- Data warehousing aldri i stand til å håndtere humongous data (helt ustrukturerte data). Big data (Apache Hadoop) er det eneste alternativet for å håndtere humongate data.
- Tidspunktet for henting øker samtidig i datavarehus basert på datavolum. Det betyr at det vil ta liten tid for lite volum og mye tid for et stort volum data akkurat som DBMS. Men i tilfelle store data, vil det ta en liten periode å hente enorme data (som de er spesielt designet for å håndtere enorme data), men det tok enorm tid hvis vi på en eller annen måte prøver å laste inn eller hente små data i HDFS ved å bruke kart redusere .
Sammenligningstabell for Big Data vs Data Warehouse
| GRUNN TIL SAMMENLIGNING | Datavarehus | Stor Data |
| Betydning | Data Warehouse er hovedsakelig en arkitektur, ikke en teknologi. Den trekker ut data fra varianter av SQL-basert datakilde (hovedsakelig relasjonsdatabase) og hjelp til å generere analytiske rapporter. Definisjonsmessig er dataregister, som bruker for alle analytiske rapporter, blitt generert fra en prosess, som ikke er annet enn datavarehuset. | Big Data er hovedsakelig en teknologi som står på volum, hastighet og mangfoldighet av data. Volum definerer datamengden som kommer fra forskjellige kilder, hastighet refererer til hastigheten på databehandlingen, og varianter refererer til antall datatyper (støtter hovedsakelig all type dataformat). |
| Preferanser | Hvis en organisasjon ønsker å vite noe informert vedtak (som hva som skjer i deres selskap, neste års planlegging basert på gjeldende års ytelsesdata, osv.), Foretrekker de å velge datavarehus, for for denne typen rapporter de trenger pålitelig eller troverdig data fra kildene. | Hvis organisasjonen trenger å sammenligne med mye big data, som inneholder verdifull informasjon og hjelpe dem til å ta en bedre beslutning (som hvordan de skal føre mer inntekter, mer lønnsomhet, flere kunder osv.), Foretrakk de åpenbart Big Data-tilnærmingen. |
| Godkjent datakilde | Akseptert en eller flere homogene (alle nettsteder bruker samme DBMS-produkt) eller heterogene (nettsteder kan ha forskjellige DBMS-produkter) datakilder. | Godtatt alle slags kilder, inkludert forretningstransaksjoner, sosiale medier og informasjon fra sensor- eller maskinspesifikke data. Det kan komme fra et DBMS-produkt eller ikke. |
| Godkjent formater | Håndterer hovedsakelig strukturelle data (spesielt relasjonsdata). | Godkjent alle typer formater. Strukturdata, relasjonsdata og ustrukturerte data inkludert tekstdokumenter, e-post, video, lyd, lager ticker data og økonomisk transaksjon. |
| Subject Orientert | Et datavarehus er emneorientert fordi det faktisk gir informasjon om det spesifikke emnet (som et produkt, kunder, leverandører, salg, inntekter osv.) Ikke om organisasjonens løpende drift. Den fokuserer ikke på pågående drift, den fokuserer hovedsakelig på analyse eller visning av data som hjelper ved beslutninger. | Big Data er også fagorientert, den viktigste forskjellen er en datakilde, ettersom big data kan akseptere og behandle data fra alle kilder, inkludert sosiale medier, sensor eller maskinspesifikke data. Det er også viktig å gi nøyaktig analyse av data spesifikt om fagorientert. |
| Time-Variant | Dataene som samles inn i et datavarehus identifiseres faktisk av en bestemt tidsperiode. Som det hovedsakelig inneholder historiske data for en analytisk rapport. | Big Data har mange tilnærminger til identifiserte allerede lastede data, en tidsperiode er en av tilnærmingene på den. Big data behandler hovedsakelig flate filer, så arkiv med dato og klokkeslett vil være den beste tilnærmingen for å identifisere lastede data. Men det har muligheten til å jobbe med strømningsdata, så det holder ikke alltid med historiske data. |
| Ikke-flyktig | Tidligere data slettes aldri når nye data legges til. Dette er en av hovedfunksjonene i et datavarehus. Siden det er helt forskjellig fra en operativ database, så vil endringer i en operativ database ikke ha direkte innvirkning på et datavarehus. | For Big data blir tidligere data aldri slettet når nye data legges til. Den lagres som en fil som representerer en tabell. Men her noen ganger i tilfelle strømming direkte bruker Hive eller Spark som et operasjonsmiljø. |
| Distribuert filsystem | Behandling av enorme data i Data Warehousing er virkelig tidkrevende, og noen ganger tok det en hel dag å fullføre prosessen. | Dette er en av de store verktøyene til Big Data. HDFS (Hadoop Distribuert File System) er hovedsakelig definert for å laste store data i distribuerte systemer ved å bruke kartreduseringsprogram. |
Konklusjon
I henhold til forklaring og forståelse ovenfor, kan vi komme nedenfor konklusjonen:
- Store data og datavarehus er ikke like, så det kan ikke byttes ut.
- En organisasjon kan følge Big Data og Data Warehouse-løsning basert på deres behov, ikke fordi de er like.
- En organisasjon kan følge kombinasjonen av både big data så vel som datavarehusløsning etter deres behov.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Big Data vs Data Warehouse, deres betydning, sammenligning av topp mot hode, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskjellige?
- 5 Den beste forskjellen mellom Big Data vs Machine Learning
- 10 populære verktøy for datavarehus og teknologier
- 5 Det beste du må vite om Business Intelligence vs Data Warehouse