У цьому посібнику про різницю між озером даних та сховищем даних ми обговоримо ключові відмінності між сховищем даних та озером даних. Але перш ніж обговорювати різницю, давайте спершу дізнаємось “Що таке сховище даних?”.
Що таке сховище даних?
Data Warehouse - це суміш технологій та компонентів для стратегічного використання даних. Він збирає та управляє даними з різних джерел, щоб надати значну ділову інформацію. Це електронне зберігання великої кількості інформації, призначеної для запитів та аналізу замість обробки транзакцій. Це процес перетворення даних в інформацію.
Що таке озеро даних?
Озеро даних являє собою сховище для зберігання , який може зберігати велику кількість структурованих, частково структурованих і неструктурованих даних. Тут можна зберігати всі типи даних у власному форматі, без встановлених обмежень на розмір облікового запису чи файл. Він пропонує велику кількість даних для підвищення аналітичної продуктивності та власної інтеграції.
Озеро Дані схоже на великий контейнер, який дуже схожий на справжнє озеро та річки. Так само, як у озері, у вас є кілька приток; аналогічно, озеро даних має структуровані дані, неструктуровані дані, машину до машини, журнали, що протікають в режимі реального часу.
Концепція сховища даних:
Склад даних зберігає дані у файлах або папках, що допомагає впорядкувати та використовувати дані для прийняття стратегічних рішень. Ця система зберігання також надає багатовимірне уявлення про атомні та зведені дані. Важливими функціями, які необхідні для виконання, є:
- Вилучення даних
- Очищення даних
- Перетворення даних
- Завантаження та оновлення даних
Далі ми дізнаємося ключову різницю між озером даних Azure та сховищем даних.
КЛЮЧОВА РІЗНИЦЯ
- Data Lake зберігає всі дані незалежно від джерела та їх структури, тоді як Data Ware зберігає дані у кількісних показниках з їх атрибутами.
- Data Lake - це сховище сховищ, яке зберігає величезні структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані, в той час як Data Warehouse - це поєднання технологій та компонентів, що дозволяє стратегічно використовувати дані.
- Озеро даних визначає схему після збереження даних, тоді як Data Warehouse визначає схему до збереження даних.
- Data Lake використовує процес ELT (Extract Load Transform), тоді як Data Warehouse використовує процес ETL (Extract Transform Load).
- Порівнюючи Data Lake та Warehouse, Data Lake ідеально підходить для тих, хто хоче поглиблений аналіз, тоді як Data Warehouse ідеально підходить для оперативних користувачів.
Концепція озера даних:
Озеро даних - це сховище великих розмірів, яке зберігає велику кількість необроблених даних у вихідному форматі до часу, коли це потрібно. Кожному елементу даних в озері даних присвоюється унікальний ідентифікатор і він позначається набором розширених тегів метаданих. Він пропонує широкий спектр аналітичних можливостей.
Основна різниця між озером даних та сховищем даних
Різниця між озером даних та сховищем даних
Ось ключові відмінності між озерами даних та сховищем даних:
| Параметри | Озеро даних | Інформаційне сховище |
|---|---|---|
| Зберігання | В озері даних усі дані зберігаються незалежно від джерела та його структури. Дані зберігаються в необробленому вигляді. Він трансформується лише тоді, коли готовий до використання. | Сховище даних буде складатися з даних, які витягуються з транзакційних систем, або даних, що складаються з кількісних показників з їх атрибутами. Дані очищаються та перетворюються |
| Історія | Технології великих даних, що використовуються в озерах даних, є відносно новими. | Концепція сховища даних, на відміну від великих даних, використовувалася десятки років. |
| Збір даних | Захоплює всі види даних та структур, напівструктурованих та неструктурованих у вихідному вигляді із вихідних систем. | Фіксує структуровану інформацію та систематизує їх у схемах, визначених для цілей сховища даних |
| Хронологія даних | Озера даних можуть зберігати всі дані. Це включає не лише дані, що використовуються, але й дані, які вони можуть використовувати в майбутньому. Крім того, дані зберігаються весь час, щоб повернутися в минуле і зробити аналіз. | У процесі розробки сховища даних значний час витрачається на аналіз різних джерел даних. |
| Користувачі | Озеро даних ідеально підходить для користувачів, які віддаються глибокому аналізу. До таких користувачів належать науковці даних, яким потрібні передові аналітичні засоби з такими можливостями, як прогнозне моделювання та статистичний аналіз. | Сховище даних ідеально підходить для оперативних користувачів, оскільки воно добре структуроване, просте у використанні та розумінні. |
| Витрати на зберігання | Зберігання даних у технологіях великих даних є відносно недорогим, ніж зберігання даних у сховищі даних. | Зберігання даних у сховищі даних є більш дорогим і трудомістким. |
| Завдання | Озера даних можуть містити всі дані та типи даних; це надає можливість користувачам отримувати доступ до даних до процесу перетворення, очищення та структурування. | Сховища даних можуть надати розуміння заздалегідь визначених питань для заздалегідь визначених типів даних. |
| Час обробки | Озера даних дозволяють користувачам отримувати доступ до даних, перш ніж вони будуть перетворені, очищені та структуровані. Таким чином, це дозволяє користувачам швидше досягти результату порівняно із традиційним сховищем даних. | Сховища даних пропонують розуміння заздалегідь визначених питань для заздалегідь визначених типів даних. Отже, будь-які зміни в сховищі даних потребували більше часу. |
| Позиція схеми | Як правило, схема визначається після збереження даних. Це забезпечує високу спритність та легкість збору даних, але вимагає роботи в кінці процесу | Зазвичай схема визначається перед збереженням даних. Потрібна робота на початку процесу, але пропонує продуктивність, безпеку та інтеграцію. |
| Обробка даних | Data Lakes використовує процес ELT (Extract Load Transform). | У сховищі даних використовується традиційний процес ETL (Extract Transform Load). |
| Поскаржитися | Дані зберігаються в необробленому вигляді. Він трансформується лише тоді, коли готовий до використання. | Основною скаргою на сховища даних є неможливість або проблема, з якою стикаються спроби внести зміни в них. |
| Основні переваги | Вони інтегрують різні типи даних, щоб придумати абсолютно нові запитання, оскільки ці користувачі навряд чи будуть користуватися сховищами даних, оскільки їм може знадобитися вийти за рамки його можливостей. | Більшість користувачів в організації працюють. Такі користувачі дбають лише про звіти та ключові показники ефективності. |