Что такое хранилище данных?
Хранилище данных — это сочетание технологий и компонентов, которое позволяет стратегически использовать данные. Это метод сбора и управления данными из различных источников для предоставления значимой бизнес-информации.
Это электронное хранилище большого объема информации, предназначенное для бизнеса и предназначенное для обработки запросов и анализа вместо обработки транзакций. Это процесс преобразования данных в информацию.
Что такое Data Lake?
Data Lake — это хранилище данных, которое может хранить большое количество структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Это место для хранения всех типов данных в собственном формате без фиксированных ограничений на размер учетной записи или файл. Он предлагает большое количество данных для повышения аналитической производительности и встроенной интеграции.
Data Lake похожа на большой контейнер, который очень похож на настоящее озеро и реки. Точно так же, как в озере есть несколько притоков, озеро данных содержит структурированные данные, неструктурированные данные, от машины к машине, журналы, проходящие в режиме реального времени.
Концепция хранилища данных:
Хранилище данных хранит данные в файлах или папках, что помогает систематизировать и использовать данные для принятия стратегических решений. Эта система хранения также дает многомерное представление атомарных и сводных данных. Важные функции, которые необходимы для выполнения:
- Извлечение данных
- Очистка данных
- Преобразование данных
- Загрузка и обновление данных
Концепция озера данных:
Data Lake — это хранилище данных большого размера, в котором хранится большое количество необработанных данных в исходном формате до тех пор, пока они не потребуются. Каждый элемент данных в озере данных получает уникальный идентификатор и помечается набором расширенных тегов метаданных. Он предлагает широкий спектр аналитических возможностей.
Основное различие между озером данных и хранилищем данных
Вот ключевые различия между двумя терминами, связанными с данными, в упомянутых аспектах:
| параметры | Озеро данных | Хранилище данных |
|---|---|---|
| Место хранения | В озере данных все данные хранятся независимо от источника и его структуры. Данные хранятся в необработанном виде. Он трансформируется только тогда, когда он готов к использованию. | Хранилище данных будет состоять из данных, извлеченных из транзакционных систем, или данных, которые состоят из количественных метрик с их атрибутами. Данные очищены и преобразованы |
| история | Технологии больших данных, используемые в озерах данных, являются относительно новыми. | Концепция хранилища данных, в отличие от больших данных, использовалась десятилетиями. |
| Сбор данных | Захватывает все виды данных и структур, полуструктурированных и неструктурированных в исходном виде из исходных систем. | Захватывает структурированную информацию и организует ее в схемы, определенные для целей хранилища данных |
| Хронология данных | Данные озера могут сохранять все данные. Это включает в себя не только данные, которые используются, но и данные, которые могут быть использованы в будущем. Кроме того, данные хранятся на все времена, чтобы вернуться в прошлое и сделать анализ. | В процессе разработки хранилища данных значительное время уходит на анализ различных источников данных. |
| пользователей | Озеро данных идеально подходит для пользователей, которые занимаются глубоким анализом. К таким пользователям относятся исследователи данных, которым необходимы передовые аналитические инструменты с такими возможностями, как прогнозное моделирование и статистический анализ. | Хранилище данных идеально подходит для оперативных пользователей, потому что оно хорошо структурировано, легко в использовании и понимании. |
| Затраты на хранение | Хранение данных в технологиях больших данных относительно недорого, чем хранение данных в хранилище данных. | Хранение данных в хранилище данных требует больших затрат времени и средств. |
| задача | Данные озера могут содержать все данные и типы данных; это дает пользователям возможность доступа к данным до процесса преобразования, очистки и структурирования. | Хранилища данных могут дать представление о предварительно определенных вопросах для предварительно определенных типов данных. |
| Время обработки | Озера данных предоставляют пользователям доступ к данным до того, как они будут преобразованы, очищены и структурированы. Таким образом, это позволяет пользователям быстрее получить результат по сравнению с традиционным хранилищем данных. | Хранилища данных дают представление о заранее определенных вопросах для предварительно определенных типов данных. Таким образом, любые изменения в хранилище данных требуют больше времени. |
| Положение схемы | Как правило, схема определяется после сохранения данных. Это обеспечивает высокую гибкость и простоту сбора данных, но требует работы в конце процесса. | Обычно схема определяется перед сохранением данных. Требует работы в начале процесса, но обеспечивает производительность, безопасность и интеграцию. |
| Обработка данных | Data Lakes использует процесс ELT (Extract Load Transform). | Хранилище данных использует традиционный процесс ETL (Extract Transform Load). |
| Пожаловаться | Данные хранятся в необработанном виде. Он трансформируется только тогда, когда он готов к использованию. | Основная претензия к хранилищам данных — это невозможность или проблема, возникающая при попытке внести в них изменения. |
| Ключевые преимущества | Они объединяют различные типы данных, чтобы задавать совершенно новые вопросы, поскольку эти пользователи вряд ли будут использовать хранилища данных, потому что им, возможно, придется выйти за пределы его возможностей. | Большинство пользователей в организации работают. Пользователям такого типа важны только отчеты и ключевые показатели производительности. |
КЛЮЧЕВАЯ РАЗНИЦА
- Data Lake хранит все данные независимо от источника и его структуры, тогда как Data Warehouse хранит данные в количественных показателях с их атрибутами.
- Data Lake — это хранилище, в котором хранятся огромные структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, в то время как Data Warehouse сочетает в себе технологии и компоненты, которые позволяют стратегически использовать данные.
- Data Lake определяет схему после сохранения данных, тогда как Data Warehouse определяет схему до сохранения данных.
- Data Lake использует процесс ELT (Извлечение преобразования нагрузки), в то время как хранилище данных использует процесс ETL (Извлечение преобразования преобразования).
- Data Lake идеально подходит для тех, кто хочет провести углубленный анализ, а Data Warehouse — для действующих пользователей.