Johdatus Data Lake vs. Data Warehouse -sovellukseen
Data Lake vs. Data Warehouse ovat termejä, joita käytetään keskenään, mutta näiden kahden termin välillä on eroja. Olemme esittäneet alla olevan kaavion ymmärtääksesi näiden kahden välisen korkean tason eron, ja käsittelemme piakkoin kutakin niistä.
Mikä on Data Lake?
Data Lake on eräänlainen tallennusvarasto, joka koostuu vain raakatiedoista, jotka ovat strukturoidun, osittain jäsennellyn ja jäsentämättömän muodossa. Tietojärviä käyttävät enimmäkseen tietoteknikot ja koneoppimisinsinöörit, koska se auttaa heitä vastaamaan kysymyksiin, joihin ei ole vielä vastattu, tai ehkä luomaan kysymyksen, jota ei vielä tunneta. Se sisältää laajan tietotyypin erityyppisiä tietoja, ja kun ne on integroitu, ne osoittautuvat erittäin hyödyllisiksi ennustavan mallintamisen kannalta, jota käytetään enimmäkseen koneoppimismallien rakentamiseen.
Mikä on tietovarasto?
Tietovarasto on keskitetty sijainti muunnetun tiedon tallentamiseksi, joka tehdään jäsenneltyyn muotoon, ennen kuin se tallennetaan tietovarastoon. Tietovarasto voi sisältää tietoja useista tietolähteistä, jotka ladataan ETL-prosessin avulla varastossa ja käytetään sitten Business Intelligence -tarkoitukseen.
Head to Head -vertailu Data Lake vs. Data Warehouse (Infographics)
Alla on 14 parasta eroa Data Lake vs Data Warehouse -yrityksen välillä 
Keskeiset erot
Alla on esitetty merkittäviä eroja datajärven ja tietovaraston välillä:
- Se koostuu jäsentelemättömästä ja jäsennellystä tiedosta eri alustoilta, kuten antureilta, sovelluksilta ja verkkosivustoilta jne. Se koostuu pääosin RDBMS: n, DBMS-järjestelmien ja muiden operatiivisten tietokantojen ja sovellusten relaatiotiedoista.
- Data Lake on skeemalla luettu käsittely. Tietovarasto käsittelee kirjoitustapaa.
- Se on erittäin ketterä. Se on vähemmän ketterä.
- Kokoonpano on helppoa ja se voi mukautua muutoksiin. Sillä on kiinteä kokoonpano ja sitä on erittäin vaikea muuttaa.
- Sitä käyttävät enimmäkseen AI-tutkijat ja koneoppimisammattilaiset. Sitä käyttävät ammattilaiset.
Vertailutaulukko Data Lake vs. Data Warehouse:
Keskustelemme parhaista eroista Data Lake vs. Data Warehouse -yritysten välillä
| Ominaisuudet | Data Lake | Tietovarasto |
| varastointi | Tiedot pidetään raa'assa muodossa Data Lake -järjestelmässä ja tässä kaikki tiedot säilytetään tiedon lähteestä riippumatta. Ne muutetaan muihin muotoihin vain tarvittaessa. | Tietovarasto koostuu tiedoista, jotka erotetaan transaktio- ja muista mittausjärjestelmistä. Tiedot eivät ole raa'assa muodossa ja ovat aina muunnettuja ja puhtaita. |
| Käyttö ja tarkoitus | Data Lake -alueen päätavoite on tietotieteilijät, suurten tietojen kehittäjät ja koneoppimisinsinöörit, joiden on tehtävä syväanalyysi liiketoiminnan mallien, kuten ennustavan mallinnuksen, luomiseksi. | Tietovaraston päätavoite on operatiiviset käyttäjät, koska nämä tiedot ovat jäsennellyssä muodossa ja voivat tarjota valmiita rakentamaan raportteja. Joten niitä käytetään enimmäkseen yritystietoihin. |
| Tietotulot | Tärkeimmät syötteet datajärvelle ovat kaikenlaisia tietoja, kuten jäsennelty, osittain jäsennelty ja jäsentämätön data. Nämä tiedot sijaitsevat datajärvessä alkuperäisessä muodossaan. | Tärkeimmät tulot tietovarastoon ovat jäsenneltyjä tietoja, jotka tulevat tapahtuma- ja mittausjärjestelmistä, jotka sitten järjestetään kaavioiden muodossa. |
| Tietojen laatu | Sisältää raakatietoja, joita voidaan tai ei voida kuratoida. | Se koostuu kuratoidusta tiedosta, joka on keskitetty ja joka on valmis haastamaan yritystoimintaa koskevia tietoja ja analysointitarkoituksia varten. |
| normalisointi | Tietoja ei tässä tapauksessa ole normalisoidussa muodossa. | Denormalisoidut kaaviot |
| Historia | Tietojärvissä, kuten Hadoop, Machine Learning, käytettävät tekniikat ovat suhteellisen uusia verrattuna tietovarastoon. | Tietovarastoon käytetty tekniikka on vanhempi. |
| Tietojen aikajana | Tietojärvellä voi olla kaikenlaista tietoa, ja sitä voidaan käyttää pitämällä mielessä menneisyys, nykyisyys ja näkymät. | Tietovaraston osalta tässä vietetään suurin osa ajasta eri tietolähteiden analysointiin. |
| Käsittelyaika | Täällä prosessointiaika analysoitaessa ja tuloksia data-Lakesta analysoitaessa on paljon pienempi kuin Data Warehousessa, koska täällä tiedot tallennetaan raa'an datan muodossa eikä niitä ole muunnetussa muodossa, minkä seurauksena me katkaisimme ajan jotka voidaan kuluttaa tietojen muuntamiseen. Voimme vain noutaa tiedot sellaisena kuin ne ovat ja tehdä joitain peruspuhdistuksia ja aloittaa mallien rakentamisen. | Tietovarastoissa prosessointiin kuluu enemmän aikaa kuin datajärvelle. Syynä tähän on, että minkä tahansa tietovaraston tiedot on ensin muunnettava ja sitten ne voidaan analysoida. |
| Varastointikustannukset | Tietotekniikkatekniikoiden säilytyskustannukset ovat täällä suhteellisen alhaisempia kuin tietovarastoissa ja ovat myös vähemmän aikaa vieviä. | Tietovarastointitekniikoiden varastointikustannukset ovat enemmän kuin datajärvellä. Tämä johtuu siitä, että se tarvitsee enemmän varastointia muunnetulle tiedolle, koska sen on ensin tallennettava raakatiedot ja sitten muunnettava ne määrittelemään erilaisia kenttiä tietovaraston rakenteen mukaan. |
| yhteensopivuus | Tiedot pidetään aina raa'assa muodossa ja muutetaan vain tarvittaessa tai kun ne ovat käyttövalmiita. | Tiedot tallennetaan muunnetussa muodossa, ja meillä voi olla ongelmia yrittäessämme tehdä muutoksia. |
| saavutettavuus | Datajärven sisällä olevat tiedot ovat helposti saatavissa ja voidaan päivittää nopeasti. | Tietovaraston tiedot ovat monimutkaisempia, ja muutosten tekeminen niihin vaatii enemmän kustannuksia, pääsy rajoitetaan myös vain valtuutetuille käyttäjille. |
| Kaavion sijainti | Kaavio luodaan enimmäkseen datan tallentamisen jälkeen. Tämä tuo suurta ketteryyttä. | Täällä kaavio luodaan enimmäkseen ennen tietojen tallennusta. |
| Käsittelyprosessi | Datajärvi hyödyntää ELT-prosessia eli purka, lataa ja muunna. | Tietovarasto käyttää ETL: n perinteistä lähestymistapaa eli purkamista, muuntamista ja lataamista. |
| hyötyjä | Datajärvi johtaa uusiin keksintöihin, koska integrointi yhdistää erityyppisiä tietoja ja tuo myös vastauksia moniin vastaamattomiin kysymyksiin. | Suurin osa organisaation käyttäjistä on mukana operatiivisessa toiminnassa, ja tietovarasto tarjoaa yhden tällaisen loistavan alustan raporttien ja muuttujien luomiseksi muutetun datan päälle. |
johtopäätös
Tässä viestissä opimme Data Lakes vs Data Warehouse -sivustosta. Menimme myös eteenpäin ja vertasimme näitä molempia eri parametrien perusteella. Tämän pitäisi auttaa kaikkia oppijoita saamaan perusajatuksen Data Lake- ja Data Warehouse -teknologiaa tukevista tekniikoista.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Data Lake vs. Data Warehouse -yrityksen suurimpaan eroon. Täällä olemme keskustelleet Data Lake vs. Data Warehouse -erotietojen ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Scrum vs Waterfall - tärkeimmät erot
- MySQL vs MySQLi - kumpi on parempi?
- Mikroprosessori vs. mikrokontrolleri
- Tietojen mallinnushaastattelukysymykset