Tässä opetusohjelmassa, joka koskee eroa Data Lake vs.Datavarasto, keskustelemme tärkeimmistä eroista Data Varasto vs Data Lake. Mutta ennen kuin keskustelemme erosta, oppikaa ensin ”Mikä on Data Warehouse?”.
Mikä on Data Warehouse?
Data Warehouse on sekoitus tekniikkaa ja komponentteja tietojen strategiseen käyttöön. Se kerää ja hallinnoi tietoja eri lähteistä saadakseen mielekkäitä liiketoimintatietoja. Se on suuren määrän tietojen sähköinen tallennus, joka on suunniteltu kyselyihin ja analyyseihin tapahtumien käsittelyn sijaan. Se on prosessi, jolla data muutetaan tiedoksi.
Mikä on Data Lake?
Data järven on varastointipaikkana, joka voi tallentaa suuren määrän rakenteellisella, osittain jäsennelty, ja erimuotoisia tietoja. Se on paikka tallentaa kaiken tyyppisiä tietoja alkuperäisessä muodossaan ilman kiinteitä rajoituksia tilin koolle tai tiedostolle. Se tarjoaa suuren määrän datamäärää analyyttisen suorituskyvyn ja natiivin integraation parantamiseksi.
Data Lake on kuin iso kontti, joka on hyvin samanlainen kuin todellinen järvi ja joet. Aivan kuten järvessä, sinulla on useita sivujokia; vastaavasti datajärvellä on jäsenneltyä dataa, jäsentelemätöntä dataa, koneesta koneeseen, lokit kulkevat läpi reaaliajassa.
Data Warehouse -konsepti:
Data Warehouse tallentaa tietoja tiedostoihin tai kansioihin, mikä auttaa järjestämään ja käyttämään tietoja strategisten päätösten tekemiseen. Tämä tallennusjärjestelmä antaa myös moniulotteisen kuvan atomi- ja yhteenvetotiedoista. Tärkeitä toimintoja, joita tarvitaan suorittamiseen, ovat:
- Tietojen poiminta
- Tietojen puhdistus
- Tietojen muuntaminen
- Tietojen lataaminen ja päivittäminen
Seuraavaksi opimme tärkeimmän eron Azure data lake vs data varasto.
TÄRKEÄ ERO
- Data Lake tallentaa kaikki tiedot lähteestä ja rakenteesta riippumatta, kun taas Data Warehouse tallentaa tiedot määrällisiin mittareihin ja niiden ominaisuuksiin.
- Data Lake on varastovarasto, joka tallentaa valtavia jäsenneltyjä, osittain jäsenneltyjä ja jäsentämättömiä tietoja, kun taas Data Warehouse sekoittaa tekniikkaa ja komponentteja, jotka mahdollistavat tietojen strategisen käytön.
- Data Lake määrittelee mallin tietojen tallentamisen jälkeen, kun taas Data Warehouse määrittelee mallin ennen tietojen tallentamista.
- Data Lake käyttää ELT (Extract Load Transform) -prosessia, kun Data Warehouse käyttää ETL (Extract Transform Load) -prosessia.
- Data Lake ja Warehouse vertaamalla Data Lake on ihanteellinen niille, jotka haluavat perusteellisen analyysin, kun taas Data Warehouse on ihanteellinen operatiivisille käyttäjille.
Data Lake -konsepti:
Data Lake on suurikokoinen varastovarasto, johon mahtuu suuri määrä raakatietoja alkuperäisessä muodossaan siihen asti, kun sitä tarvitaan. Jokaiselle Data-järven dataelementille annetaan yksilöllinen tunniste ja merkitty laajennetuilla metatietotunnisteilla. Se tarjoaa laajan valikoiman analyyttisiä ominaisuuksia.
Tärkein ero Data Laken ja Data Warehousen välillä
Ero Data Laken ja Data Warehousen välillä
Tässä on tärkeimpiä eroja tietojärvien ja tietovarastojen välillä:
| Parametrit | Data Lake | Tietovarasto |
|---|---|---|
| Varastointi | Datajärvessä kaikki tiedot säilytetään lähteestä ja sen rakenteesta riippumatta. Tiedot säilytetään raakamuodossa. Se muuttuu vasta, kun se on käyttövalmis. | Tietovarasto koostuu transaktiojärjestelmistä otetusta tiedosta tai tiedoista, jotka koostuvat kvantitatiivisista mittareista ja niiden ominaisuuksista. Tiedot puhdistetaan ja muunnetaan |
| Historia | Datajärvissä käytetyt isot datatekniikat ovat suhteellisen uusia. | Toisin kuin big data, tietovarastokonseptia oli käytetty vuosikymmenien ajan. |
| Tietojen sieppaaminen | Sieppaa kaikenlaisia tietoja ja rakenteita, osittain jäsenneltyjä ja rakenteettomia alkuperäisessä muodossaan lähdejärjestelmistä. | Sieppaa jäsenneltyjä tietoja ja järjestää ne kaavioihin tietovarastotarkoituksiin määritettynä |
| Tietojen aikajana | Datajärvet voivat säilyttää kaikki tiedot. Tämä sisältää paitsi käytössä olevat tiedot myös tiedot, joita se saattaa käyttää tulevaisuudessa. Tietoja säilytetään myös koko ajan, jotta voidaan palata ajassa taaksepäin ja tehdä analyysi. | Tietovaraston kehittämisprosessissa käytetään huomattavasti aikaa erilaisten tietolähteiden analysointiin. |
| Käyttäjät | Datajärvi on ihanteellinen käyttäjille, jotka harjoittavat syvällistä analyysiä. Tällaisia käyttäjiä ovat datatieteilijät, jotka tarvitsevat edistyneitä analyyttisiä työkaluja, joilla on valmiuksia, kuten ennakoiva mallinnus ja tilastollinen analyysi. | Tietovarasto on ihanteellinen operatiivisille käyttäjille, koska se on hyvin jäsennelty, helppokäyttöinen ja ymmärrettävä. |
| Varastointikustannukset | Datan tallennus isoissa datatekniikoissa on suhteellisen halpaa, kun sitten tietoja tallennetaan tietovarastoon. | Tietojen tallentaminen tietovarastoon on kalliimpaa ja aikaa vievää. |
| Tehtävä | Datajärvet voivat sisältää kaikki tiedot ja tietotyypit; se antaa käyttäjille mahdollisuuden käyttää tietoja ennen muunnettujen, puhdistettujen ja jäsenneltyjen prosessien käsittelyä. | Tietovarastot voivat tarjota tietoa ennalta määritetyistä tietotyypeistä. |
| Käsittelyaika | Datajärvet antavat käyttäjille pääsyn tietoihin ennen niiden muuntamista, puhdistamista ja jäsentämistä. Siten sen avulla käyttäjät pääsevät tulokseensa nopeammin verrattuna perinteiseen tietovarastoon. | Tietovarastot tarjoavat oivalluksia ennalta määriteltyihin tietotyyppeihin liittyviin kysymyksiin. Joten kaikki tietovaraston muutokset vaativat enemmän aikaa. |
| Järjestelmän sijainti | Kaavio määritetään tyypillisesti tietojen tallentamisen jälkeen. Tämä tarjoaa suuren ketteryyden ja helpon tiedonsiirron, mutta vaatii työtä prosessin lopussa | Yleensä skeema määritetään ennen tietojen tallentamista. Vaatii työtä prosessin alussa, mutta tarjoaa suorituskykyä, turvallisuutta ja integraatiota. |
| Tietojenkäsittely | Data Lakes käyttää ELT (Extract Load Transform) -prosessia. | Tietovarasto käyttää perinteistä ETL (Extract Transform Load) -prosessia. |
| Valittaa | Tiedot säilytetään raakamuodossa. Se muuttuu vasta, kun se on käyttövalmis. | Suurin valitus tietovarastoista on kyvyttömyys tai ongelma, jota kohtaat yrittäessäni muuttaa niitä. |
| Avainedut | Ne integroivat erityyppisiä tietoja saadakseen aivan uusia kysymyksiä, koska nämä käyttäjät eivät todennäköisesti käytä tietovarastoja, koska heidän on ehkä ylitettävä sen kyvyt. | Suurin osa organisaation käyttäjistä on toiminnassa. Tämäntyyppiset käyttäjät välittävät vain raporteista ja keskeisistä suorituskykymittareista. |