Data Lake vs Data Warehouse: Hvad er forskellen?

I denne vejledning om forskellen mellem Data lake vs. Data warehouse vil vi diskutere de vigtigste forskelle mellem Data warehouse vs Data Lake. Men inden vi diskuterer forskellen, skal vi først lære "Hvad er datavarehus?".

Hvad er datavarehus?

Data Warehouse er en blanding af teknologier og komponenter til strategisk brug af data. Det indsamler og administrerer data fra forskellige kilder for at give meningsfuld forretningsindsigt. Det er den elektroniske lagring af en stor mængde information designet til forespørgsel og analyse i stedet for transaktionsbehandling. Det er en proces til at omdanne data til information.

Hvad er Data Lake?

En Data Lake er et lagerlager, der kan gemme en stor mængde strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data. Det er et sted at gemme alle typer data i dets oprindelige format uden faste begrænsninger for kontostørrelse eller fil. Det tilbyder en stor mængde datamængde til øget analytisk ydeevne og integreret integration.

Data Lake er som en stor container, der ligner rigtig sø og floder. Ligesom i en sø har du flere bifloder, der kommer ind; Tilsvarende har en datasø strukturerede data, ustrukturerede data, maskine til maskine, logfiler, der flyder igennem i realtid.

Data Warehouse-koncept:

Data Warehouse gemmer data i filer eller mapper, som hjælper med at organisere og bruge dataene til at tage strategiske beslutninger. Dette lagersystem giver også et flerdimensionelt billede af atom- og resumédata. De vigtige funktioner, der er nødvendige for at udføre, er:

Dataekstraktion
Datarengøring
Datatransformation
Indlæsning og opdatering af data

Derefter lærer vi nøgleforskellen mellem Azure data lake vs datalager.

Nøgleforskel

Data Lake gemmer alle data uanset kilden og dens struktur, mens Data Warehouse lagrer data i kvantitative målinger med deres attributter.
Data Lake er et lageropbevaringssted, der lagrer enorme strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data, mens Data Warehouse blander teknologier og komponenter, som muliggør strategisk brug af data.
Data Lake definerer skemaet, efter at data er gemt, mens Data Warehouse definerer skemaet, før data lagres.
Data Lake bruger ELT-processen (Extract Load Transform), mens Data Warehouse bruger ETL-processen (Extract Transform Load).
Sammenligning af Data Lake vs Warehouse er Data Lake ideel til dem, der ønsker dybdegående analyse, mens Data Warehouse er ideel til operationelle brugere.

Data Lake koncept:

A Data Lake er et stort lagerlager, der indeholder en stor mængde rådata i dets oprindelige format, indtil det tidspunkt, det er nødvendigt. Hvert dataelement i en datasø tildeles en unik identifikator og mærkes med et sæt udvidede metadatatags. Det tilbyder mange forskellige analysefunktioner.

Nøgleforskel mellem Data Lake og Data Warehouse

Her er nøgleforskelle mellem datasøer og datalager:

Parametre	Data Lake	Data varehus
Opbevaring	I datasøen opbevares alle data uanset kilden og dens struktur. Data opbevares i sin rå form. Den transformeres kun, når den er klar til brug.	Et datalager vil bestå af data, der ekstraheres fra transaktionssystemer eller data, der består af kvantitative målinger med deres attributter. Dataene renses og transformeres
Historie	Big data-teknologier, der anvendes i datasøer, er relativt nye.	Data warehouse koncept, i modsætning til big data, var blevet brugt i årtier.
Datafangst	Fanger alle former for data og strukturer, semistrukturerede og ustrukturerede i deres oprindelige form fra kildesystemer.	Fanger strukturerede oplysninger og organiserer dem i skemaer som defineret til datalagerformål
Datatidslinje	Datasøer kan gemme alle data. Dette inkluderer ikke kun de data, der er i brug, men også data, som det muligvis vil bruge i fremtiden. Desuden opbevares data hele tiden for at gå tilbage i tiden og foretage en analyse.	I datalagerudviklingsprocessen bruges der betydelig tid på at analysere forskellige datakilder.
Brugere	Data lake er ideel til brugere, der forkæler dyb analyse. Sådanne brugere inkluderer dataforskere, der har brug for avancerede analytiske værktøjer med kapaciteter som forudsigende modellering og statistisk analyse.	Datalageret er ideelt til operationelle brugere på grund af at være velstruktureret, let at bruge og forstå.
Opbevaringsomkostninger	Datalagring i big data-teknologier er relativt billig end lagring af data i et datalager.	Lagring af data i datalager er dyrere og tidskrævende.
Opgave	Datasøer kan indeholde alle data og datatyper; det giver brugerne adgang til data inden processen med at transformere, rense og strukturere.	Datalager kan give indsigt i foruddefinerede spørgsmål til foruddefinerede datatyper.
Behandlingstid	Datasøer giver brugerne adgang til data, før de er blevet transformeret, renset og struktureret. Således giver det brugerne mulighed for at komme til deres resultat hurtigere sammenlignet med det traditionelle datalager.	Datavarehuse tilbyder indsigt i foruddefinerede spørgsmål til foruddefinerede datatyper. Så alle ændringer i datalageret havde brug for mere tid.
Skemaets position	Typisk defineres skemaet, når data er gemt. Dette giver høj smidighed og let datafangst, men kræver arbejde i slutningen af processen	Typisk defineres skema, før data lagres. Kræver arbejde i starten af processen, men tilbyder ydelse, sikkerhed og integration.
Databehandling	Data Lakes brug af ELT-processen (Extract Load Transform).	Datalager bruger en traditionel ETL-proces (Extract Transform Load).
Brokke sig	Data opbevares i sin rå form. Den transformeres kun, når den er klar til brug.	Hovedklagen mod datalager er manglende evne eller problemet, når man prøver at foretage ændringer i dem.
Vigtigste fordele	De integrerer forskellige typer data for at komme med helt nye spørgsmål, da disse brugere sandsynligvis ikke bruger datalager, fordi de muligvis skal gå ud over dets muligheder.	De fleste brugere i en organisation er operationelle. Denne type brugere er kun interesseret i rapporter og nøglepræstationsmålinger.