Data Lake vs Data Warehouse: Jaký je rozdíl?

V tomto kurzu o rozdílech mezi Data Lake vs. Data Warehouse budeme diskutovat o klíčových rozdílech mezi Data Warehouse a Data Lake. Než však probereme rozdíl, nejprve se naučíme „Co je datový sklad?“.

Co je datový sklad?

Data Warehouse je směsicí technologií a komponent pro strategické využití dat. Shromažďuje a spravuje data z různých zdrojů, aby poskytla smysluplné obchodní informace. Jedná se o elektronické úložiště velkého množství informací určených pro dotazování a analýzu namísto zpracování transakcí. Jedná se o proces transformace dat na informace.

Co je Data Lake?

Dat Lake je storage úložiště, které je možné uložit velké množství strukturovaných, částečně strukturovaných a nestrukturovaných dat. Je to místo pro ukládání všech typů dat v nativním formátu bez pevných omezení velikosti účtu nebo souboru. Nabízí velké množství množství dat pro zvýšení analytického výkonu a nativní integraci.

Datové jezero je jako velký kontejner, který je velmi podobný skutečnému jezeru a řekám. Stejně jako v jezeře přichází i několik přítoků; podobně má datové jezero strukturovaná data, nestrukturovaná data, stroj na stroj, protokoly protékající v reálném čase.

Koncept datového skladu:

Data Warehouse ukládá data do souborů nebo složek, což pomáhá organizovat a používat data k přijímání strategických rozhodnutí. Tento úložný systém také poskytuje vícerozměrný pohled na atomová a souhrnná data. Důležité funkce, které je třeba provést, jsou:

Extrakce dat
Čištění dat
Transformace dat
Načítání a aktualizace dat

Dále se naučíme klíčový rozdíl mezi Azure Data Lake a datovým skladem.

KLÍČOVÝ ROZDÍL

Data Lake ukládá všechna data bez ohledu na zdroj a jeho strukturu, zatímco Data Warehouse ukládá data v kvantitativních metrikách s jejich atributy.
Data Lake je úložiště úložiště, které ukládá obrovská strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data, zatímco Data Warehouse kombinuje technologie a komponenty, které umožňují strategické využití dat.
Data Lake definuje schéma po uložení dat, zatímco Data Warehouse definuje schéma před uložením dat.
Data Lake používá proces ELT (Extract Load Transform), zatímco Data Warehouse používá proces ETL (Extract Load Load).
Porovnáním Data Lake vs Warehouse je Data Lake ideální pro ty, kteří chtějí hloubkovou analýzu, zatímco Data Warehouse je ideální pro provozní uživatele.

Koncept Data Lake:

Data Lake je úložiště úložiště velké velikosti, které uchovává velké množství nezpracovaných dat v původním formátu až do doby, kdy je potřeba. Každý datový prvek v datovém jezeře dostane jedinečný identifikátor a je označen sadou rozšířených značek metadat. Nabízí širokou škálu analytických schopností.

Klíčový rozdíl mezi Data Lake a Data Warehouse

Zde jsou klíčové rozdíly mezi datovými jezery a datovým skladem:

Parametry	Datové jezero	Datový sklad
Úložný prostor	V datovém jezeře jsou všechna data uchovávána bez ohledu na zdroj a jeho strukturu. Data jsou uchovávána v surové podobě. Transformuje se pouze tehdy, když je připraven k použití.	Datový sklad bude sestávat z dat extrahovaných z transakčních systémů nebo dat, která se skládají z kvantitativních metrik s jejich atributy. Data jsou vyčištěna a transformována
Dějiny	Big data technologie používané v datových jezerech jsou relativně nové.	Koncept datového skladu byl na rozdíl od velkých dat používán po celá desetiletí.
Zachycování dat	Zachycuje všechny druhy dat a struktur, polostrukturované a nestrukturované v původní podobě ze zdrojových systémů.	Zachytává strukturované informace a organizuje je ve schématech definovaných pro účely datového skladu
Časová osa dat	Data lakes mohou uchovat všechna data. To zahrnuje nejen data, která se používají, ale také data, která by mohla použít v budoucnu. Data se také uchovávají po celou dobu, aby se vrátila zpět v čase a provedla se analýza.	V procesu vývoje datového skladu se značný čas věnuje analýze různých zdrojů dat.
Uživatelé	Datové jezero je ideální pro uživatele, kteří se věnují hloubkové analýze. Mezi takové uživatele patří datoví vědci, kteří potřebují pokročilé analytické nástroje s funkcemi, jako je prediktivní modelování a statistická analýza.	Datový sklad je ideální pro provozní uživatele, protože je dobře strukturovaný, snadno použitelný a srozumitelný.
Náklady na skladování	Ukládání dat ve velkých datových technologiích je relativně levné než ukládání dat v datovém skladu.	Ukládání dat v datovém skladu je nákladnější a časově náročnější.
Úkol	Data lakes can contain all data and data types; umožňuje uživatelům přístup k datům před transformací, očištěním a strukturováním.	Datové sklady mohou poskytnout přehled o předdefinovaných otázkách pro předdefinované datové typy.
Doba zpracování	Data lakes zmocňují uživatele k přístupu k datům dříve, než budou transformována, očištěna a strukturována. Umožňuje tak uživatelům rychleji se dostat k jejich výsledku v porovnání s tradičním datovým skladem.	Datové sklady nabízejí náhled na předdefinované otázky pro předdefinované datové typy. Jakékoli změny v datovém skladu tedy vyžadovaly více času.
Pozice schématu	Schéma je obvykle definováno po uložení dat. To nabízí vysokou agilitu a snadné získávání dat, ale vyžaduje to práci na konci procesu	Obvykle je schéma definováno před uložením dat. Vyžaduje práci na začátku procesu, ale nabízí výkon, zabezpečení a integraci.
Zpracování dat	Data Lakes využívá proces ELT (Extract Load Transform).	Datový sklad používá tradiční proces ETL (Extract Transform Load).
Stěžovat si	Data jsou uchovávána v surové podobě. Transformuje se pouze tehdy, když je připraven k použití.	Hlavní stížností na datové sklady je neschopnost nebo problém, kterému čelí při pokusu o změnu v nich.
Klíčové benefity	Integrují různé typy dat, aby přišli se zcela novými otázkami, protože tito uživatelé pravděpodobně nebudou používat datové sklady, protože možná budou muset jít nad jeho možnosti.	Většina uživatelů v organizaci je v provozu. Tyto typy uživatelů se starají pouze o sestavy a klíčové metriky výkonu.