Ero isojen tietojen ja tietovaraston välillä
Tietojen varastointi on yksi yleisimmistä sanoista viimeksi kuluneille 10-20 vuodelle, kun taas Big Data on kuuma suuntaus viimeisten 5-10 vuoden ajan. Molemmilla on hallussaan paljon raportointiin käytettävää tietoa, jota sähköinen tallennuslaite hallitsee. Joten yksi yleisimpien ihmisten ajatus siitä, että viimeaikaiset suuret tiedot korvaavat vanhat tietovarastot pian. Mutta silti iso tieto ja tietovarastointi eivät ole keskenään vaihdettavissa, koska niitä käytettiin täysin toiseen tarkoitukseen. Joten aloittakaamme oppiminen Big Data ja Data Warehouse yksityiskohtaisesti tässä viestissä.
Head to Head -vertailu Big Data vs. Data Warehouse -yrityksen välillä
Alla on kahdeksan tärkeintä eroa Big Data vs. Data Warehouse -yrityksen välillä
Keskeiset erot isojen tietojen ja tietovaraston välillä
Ero suurten tietojen ja tietovaraston välillä selitetään alla esitetyissä kohdissa:
- Data Warehouse on arkkitehtuuri tietojen tallennukselle tai tietovarastolle. Big Data on tekniikka, jolla käsitellään valtavia tietoja ja valmistetaan arkisto.
- Minkä tahansa tyyppinen tietovarasto hyväksyy DBMS-tietoja, kun taas Big Data hyväksyy kaikenlaiset tiedot, mukaan lukien kansainväliset tiedot, sosiaalisen median tiedot, koneistotiedot tai kaikki DBMS-tiedot.
- Tietovarasto käsittelee vain rakennetietoja (relaatiotietoja tai ei-relaatiotietoja), mutta iso data pystyy käsittelemään rakenteellista, ei-rakenteellista, puolijärjestelmättömää tietoa.
- Suuret tiedot käyttivät yleensä hajautettua tiedostojärjestelmää valtavan datan lataamiseen hajautetulla tavalla, mutta tietovarastolla ei ole tällaista käsitettä.
- Liiketoiminnan kannalta, koska isoilla tiedoilla on paljon dataa, siitä tehdyt analyysit ovat erittäin hedelmällisiä ja tulos on merkityksellisempiä, mikä auttaa tekemään oikeita päätöksiä organisaatiolle. Tietovarasto auttaa pääasiassa analysoimaan saatuja tietoja.
- Tietovarasto tarkoittaa relaatiotietokantaa, joten tietojen tallentaminen, noutaminen on samanlaista kuin normaalissa SQL-kyselyssä. Ja iso data ei noudata asianmukaista tietokantarakennetta, meidän on käytettävä pesää tai kipinä-SQL: tä nähdäksesi tiedot käyttämällä pesäkohtaista kyselyä.
- 100% tietovarastoon ladattua dataa käytetään analytiikkaraportteihin. Mutta riippumatta Hadoopin lataamista tiedoista, enintään 0, 5% tähän mennessä käytetyistä analyysiraporteista. Muita tietoja ladataan järjestelmään, mutta niiden tila ei ole käytössä.
- Tietovarastointi ei koskaan pysty käsittelemään humongia tietoja (täysin jäsentämätöntä tietoa). Big data (Apache Hadoop) on ainoa vaihtoehto käsitellä humongous-tietoja.
- Haun ajoitus kasvaa samanaikaisesti tietovarastoissa tietomäärän perusteella. Tarkoittaa, että vähän tietoa tarvitaan vähän aikaa ja valtava määrä tietomäärää aivan kuten DBMS-järjestelmä. Mutta suurten tietojen tapauksessa valtavan datan hakeminen vie vähän aikaa (koska se on erityisesti suunniteltu valtavan datan käsittelemiseen), mutta vie paljon aikaa, jos yritämme jotenkin ladata tai hakea pieniä tietoja HDFS: ssä käyttämällä kartan pienentämistä .
Big Data vs. Data Warehouse -vertailutaulukko
| VERTAILUN PERUSTEET | Tietovarasto | Suuri data |
| merkitys | Data Warehouse on pääosin arkkitehtuuri, ei tekniikka. Se purkaa tietoa lajikkeiden SQL-pohjaisesta tietolähteestä (pääasiassa relaatiotietokannasta) ja auttaa analyyttisten raporttien luomiseen. Määritelmän kannalta tietovarasto, joka käyttää kaikkia analyyttisiä raportteja, on luotu yhdestä prosessista, joka on muuta kuin tietovarasto. | Big Data on pääasiassa tekniikka, joka seisoo datan määrällä, nopeudella ja monimuotoisuudella. Tilavuudet määrittelevät eri lähteistä tulevan datan määrän, nopeus viittaa tietojenkäsittelyn nopeuteen ja lajikkeet viittaavat tietotyyppien lukumäärään (tukevat pääasiassa kaiken tyyppisiä tietomuotoja). |
| Asetukset | Jos organisaatio haluaa tietää jonkin tietoisen päätöksen (kuten sen, mitä heidän yrityksessään tapahtuu, ensi vuoden suunnittelu perustuu kuluvan vuoden suoritustietoihin jne.), He valitsevat mieluummin tietovarastoinnin, koska tällaiseen raporttiin he tarvitsevat luotettavan tai uskottavan tiedot lähteistä. | Jos organisaation on verrattava moniin suuriin tietoihin, jotka sisältävät arvokasta tietoa ja auttavat heitä tekemään paremman päätöksen (kuten kuinka johtaa enemmän tuloja, enemmän kannattavuutta, enemmän asiakkaita jne.), He tietysti pitivät Big Data -lähestymistapaa. |
| Hyväksytty tietolähde | Hyväksytty yksi tai useampi homogeeninen (kaikki sivustot käyttävät samaa DBMS-tuotetta) tai heterogeeninen (sivustot voivat käyttää erilaisia DBMS-tuotteita) tietolähteet. | Hyväksytty kaikenlaisista lähteistä, mukaan lukien yrityskaupat, sosiaalinen media ja anturi- tai konekohtaiset tiedot. Se voi tulla DBMS-tuotteesta tai ei. |
| Hyväksytyt tyypit | Käsittelee pääasiassa rakennetietoja (erityisesti relaatiotietoja). | Hyväksyi kaikki tyypit. Rakennetiedot, relaatiotiedot ja jäsentämättömät tiedot, mukaan lukien tekstidokumentit, sähköposti, video, ääni, osakemerkintätiedot ja rahoitustaloustoimet. |
| Aineorientoituneita | Tietovarasto on aihepohjainen, koska se tosiasiallisesti tarjoaa tietoa tietystä aiheesta (kuten tuote, asiakkaat, toimittajat, myynti, tulot jne.), Ei organisaation jatkuvasta toiminnasta. Se ei keskity käynnissä olevaan toimintaan, se keskittyy pääasiassa päätöksentekoa auttavien tietojen analysointiin tai näyttämiseen. | Big Data on myös aihekohtaista, pääasiallinen ero on tietolähde, koska iso data pystyy vastaanottamaan ja käsittelemään tietoja kaikista lähteistä, mukaan lukien sosiaalinen media, anturi- tai konekohtaiset tiedot. Se tarjoaa myös tarkan analyysin aineista, jotka ovat erityisesti aihekohtaisia. |
| Time-Variant | Tietovarastoon kerätyt tiedot tunnistetaan tosiasiallisesti tietyllä ajanjaksolla. Koska sillä on pääasiassa historiallista tietoa analyyttistä raporttia varten. | Big Data -palvelussa on paljon lähestymistapoja tunnistettuihin jo ladattuihin tietoihin, ajanjakso on yksi sen lähestymistavoista. Suuret tiedot käsittelevät pääasiassa tasaisia tiedostoja, joten päivämäärä- ja kellonaikaiset arkistot ovat paras tapa tunnistaa ladatut tiedot. Mutta sillä on mahdollisuus työskennellä datan suoratoiston kanssa, joten se ei aina pidä historiallista tietoa. |
| Haihtumaton | Aiemmat tiedot eivät koskaan poistu, kun niihin lisätään uutta tietoa. Tämä on yksi tietovaraston pääominaisuuksista. Koska se eroaa täysin operatiivisesta tietokannasta, operatiiviseen tietokantaan tehdyt muutokset eivät vaikuta suoraan tietovarastoon. | Suuret tiedot: aiemmat tiedot taas eivät koskaan häviä, kun niihin lisätään uutta tietoa. Se tallennettiin tiedostona, joka edustaa taulukkoa. Mutta käytä joskus suoratoistoa käytettäessä Hive tai Spark toimintaympäristönä. |
| Hajautettu tiedostojärjestelmä | Suurten tietojen käsittely tietojen varastoinnissa on todella aikaa vievää, ja joskus prosessin suorittaminen kesti kokonaisen päivän. | Tämä on Big Data -sovelluksen suuri hyöty. HDFS (Hadoop Distributed File System) määritteli pääasiassa valtavan datan lataamisen hajautettuihin järjestelmiin käyttämällä kartan pienentämisohjelmaa. |
johtopäätös
Edellä esitetyn selityksen ja ymmärryksen mukaisesti voimme päätellä seuraavaa:
- Suuret tiedot ja tietovarasto eivät ole samoja, joten sitä ei voida vaihtaa.
- Organisaatio voi seurata Big Data- ja Data Warehouse -ratkaisuja tarpeidensa perusteella, ei siksi, että ne ovat samanlaisia.
- Organisaatio voi seurata sekä isojen tietojen että tietovarastoratkaisun yhdistelmää tarpeen mukaan.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Big Data vs. Data Warehouse -yritykseen, niiden merkitys, Head to Head -vertailu, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Big Data vs. Data Science - Kuinka ne eroavat?
- 5 parasta eroa isojen tietojen ja koneoppimisen välillä
- 10 suosittua tietovarastotyökalua ja tekniikkaa
- 5 parasta asiaa, joka sinun on tiedettävä liiketietojärjestelmästä vs. tietovarasto