Introduktion til Data Lake vs Data Warehouse
Data Lake vs Data Warehouse er de udtryk, der bruges om hverandre, men der er forskelle mellem begge disse udtryk. Vi har præsenteret nedenstående diagram for at forstå forskellen på højt niveau mellem disse to og meget snart vil vi gå i detaljer for hver enkelt af dem.
Hvad er Data Lake?
En datasø er en slags opbevaringslager, der kun består af rå data, der er i form af struktureret, semistruktureret og ustruktureret format. Datasøen bruges mest af Data Scientists og Machine Learning Engineers, da det hjælper dem med at besvare spørgsmål, der endnu ikke er besvaret, eller måske skabe et spørgsmål, der endnu ikke er kendt. Det indeholder en lang række data med forskellige typer, og når de er integreret, viser de sig at være meget nyttige med hensyn til forudsigelig modellering, som oftest bruges til at opbygge maskinlæringsmodeller.
Hvad er et datavarehus?
Et datavarehus er et centralt sted til opbevaring af de transformerede data, der er lavet i et struktureret format, før de opbevares i datavarehuset. Et datavarehus kan have data fra flere datakilder, der indlæses ved hjælp af ETL-processen til lageret og derefter bruges til Business Intelligence-formål.
Sammenligning fra head to head mellem Data Lake vs Data Warehouse (Infographics)
Nedenfor er de top 14 forskelle mellem Data Lake vs Data Warehouse 
Vigtige forskelle
Der er store nøgleforskelle mellem datasø vs datavarehus er angivet nedenfor:
- Det består af ustrukturerede og strukturerede data fra forskellige platforme som sensorer, applikationer og websteder osv. Det består for det meste af relationelle data fra RDBMS, DBMS-systemer og andre operationelle databaser og applikationer.
- Data Lake er skema-til-læse-behandling. Datavarehuset er schema-on-write-behandling.
- Det er meget smidigt. Det er mindre smidigt.
- Konfigurationen er let og kan tilpasse sig ændringer. Det har en fast konfiguration og er meget vanskeligt at ændre.
- Det bruges for det meste af AI-forskere og fagfolk i maskinlæring. Det bruges af forretningsfolk.
Sammenligningstabel mellem Data Lake vs Data Warehouse:
Lad os diskutere den største forskel mellem Data Lake vs Data Warehouse
| Egenskaber | Data Lake | Data varehus |
| Opbevaring | Data opbevares i sin rå form i Data Lake, og her opbevares alle data uanset datakilden. De omdannes kun til andre former, når det er nødvendigt. | Data Warehouse er sammensat af data, der er ekstraheret fra transaktionssystemer og andre metricsystemer. Her er dataene ikke i rå form og er altid transformeret og ren. |
| Brug og formål | Det vigtigste mål for Data Lake er Data Scientists, Big Data Developers og Machine Learning Engineers, der skal gøre en dyb analyse for at skabe modeller til virksomheden, såsom forudsigelig modellering. | Det vigtigste mål for Data Warehouse er de operationelle brugere, da disse data er i et struktureret format og kan give klar til at oprette rapporter. Så de bruges mest til forretningsinformation. |
| Dataindgange | De vigtigste input til data Lake er alle slags data såsom strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data. Disse data ligger i data Lake i deres oprindelige form. | De vigtigste input til Data warehouse er strukturerede data, der kommer fra transaktions- og metricsystemer, som derefter er organiseret i form af skemaer. |
| Datakvalitet | Omfatter rå data, der måske eller måske ikke er kurateret. | Det består af kuraterede data, der er centraliserede og klar til at blive sagsøgt til forretningsintelligens og analytisk formål. |
| Normalisering | Her er dataene ikke i normaliseret form. | Denormaliserede skemaer |
| Historie | Teknologierne, der bruges i datasøer som Hadoop, Machine Learning er relativt nye sammenlignet med datavarehuset. | Her er den teknologi, der bruges til et datalager, ældre. |
| Tidslinje for data | En datasø kan have alle slags data og kan bruges med hensyn til fortid, nutid og udsigter i tankerne. | For så vidt angår Data Warehouse bruges det meste af tiden på at analysere forskellige kilder til dataene. |
| Behandlingstid | Her er behandlingstiden, mens man analyserer og får resultater fra data Lake, meget mindre end Data Warehouse, fordi her lagres dataene i form af rå data, og disse er ikke i transformeret format, og som et resultat af hvilke vi afskårer tiden der bliver muligvis brugt på at transformere dataene. Vi kan bare hente dataene som de er og lave grundlæggende rengøring og begynde at opbygge vores modeller. | I tilfælde af datavarehus er den tid, der tages at behandle, mere sammenlignet med datasøen. Årsagen til dette er, at dataene i ethvert datalager først skal transformeres, og derefter kan de analyseres. |
| Omkostninger til opbevaring | Omkostningerne ved opbevaring her i datalagsteknologier er relativt lavere end datalager og er også mindre tidskrævende. | Omkostningerne ved lagring i datalagerteknologier er mere sammenlignet med datasøen. Dette skyldes, at det har brug for mere lagerplads til de transformerede data, da de først skal gemme rådataene og derefter transformere dem til at tildele forskellige felter i henhold til strukturen i Datavarehuset. |
| Kompatibilitet | Her opbevares data altid i dets rå format og transformeres kun, når det kræves, eller når de er klar til brug. | Her gemmes dataene i transformeret format, og vi kan have problemer, når vi prøver at foretage ændringer. |
| Tilgængelighed | Data inde i datasøen er meget tilgængelige og kan hurtigt opdateres. | Data inde i datalageret er mere komplicerede, og det kræver flere omkostninger for at bringe ændringer til dem. Tilgængelighed er også begrænset kun autoriserede brugere. |
| Skemaets placering | Skema oprettes for det meste, når dataene er gemt. Dette bringer høj smidighed. | Her oprettes skemaet for det meste inden datalagring. |
| Process for forarbejdning | Datasøen gør brug af ELT-processen, dvs. Ekstraher, indlæs og transformer. | Datavarehuset bruger den traditionelle tilgang til ETL, dvs. Extract, Transform and Load. |
| Fordele | Datasø fører til nye opfindelser, da integrationen samler forskellige typer data, og den bringer også svar på mange ubesvarede spørgsmål. | De fleste af de organisatoriske brugere er involveret i operationelle aktiviteter, og datavarehus giver en sådan genial platform til at oprette rapporter og målinger oven på transformerede data. |
Konklusion
I dette indlæg lærte vi om Data Lakes vs Data Warehouse. Vi gik også foran og sammenlignede begge disse baseret på forskellige parametre. Dette skal hjælpe enhver studerende med at få en grundlæggende idé bag de teknologier, der understøtter Data Lake og Data Warehouse.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til den største forskel mellem Data Lake vs Data Warehouse. Her har vi diskuteret Data Lake vs Data Warehouse vigtigste forskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Scrum vs vandfald - Topforskelle
- MySQL vs MySQLi - Hvilken er bedre?
- Mikroprocessor vs mikrokontroller
- Spørgsmål om datamodelleringssamtale