Bevezetés a Data Lake vs Data Warehouse-ba
Az Data Lake vs Data Warehouse kifejezések felcserélhetően használhatók, de e két kifejezés között különbségek vannak. Az alábbi ábrát bemutattuk, hogy megértsük a kettő közötti magas szintű különbséget, és hamarosan részletesen meg fogjuk vizsgálni mindegyiküket.
Mi az a Data Lake?
Az Data Lake egyfajta adattároló, amely csak nyers adatokból áll, amelyek strukturált, félig strukturált és strukturálatlan formátumban vannak. Az adatajtót leginkább az adattudósok és a gépi tanulási mérnökök használják, mivel ez segít nekik még megválaszolatlan kérdések megválaszolásában, vagy esetleg egy még nem ismert kérdés létrehozásában. Különböző típusú adatok hatalmas halmazát tartalmazza, és integrálva nagyon hasznosnak bizonyulnak a prediktív modellezés szempontjából, amelyet főként a gépi tanulási modellek felépítésére használnak.
Mi az adattárház?
Az adattárház egy központosított hely az átalakított adatok tárolására, amelyeket strukturált formátumba készítenek, mielőtt tárolnák azokat az adattárházba. Az adattárház több adatforrásból származó adatokat is tartalmazhat, amelyeket az ETL eljárás segítségével betöltenek a raktárba, majd üzleti intelligencia céljára felhasználják.
Összehasonlítás a Data Lake és az Adattár között (Infographics)
Az alábbiakban bemutatjuk a 14 legfontosabb különbséget a Data Lake vs Data Warehouse között 
Főbb különbségek
Az alábbiakban felsorolt főbb különbségek vannak az adattó és az adattár között:
- Nem strukturált és strukturált adatokból áll, különféle platformokról, mint például érzékelők, alkalmazások és webhelyek, stb. Leginkább az RDBMS, a DBMS rendszerek és más operatív adatbázisok és alkalmazások relációs adataiból áll.
- Az Data Lake séma alapján olvasható feldolgozás. Az adattárház séma-on-írás feldolgozás.
- Nagyon agilis. Kevésbé agilis.
- A konfiguráció könnyű és alkalmazkodni tud a változásokhoz. Rögzített konfigurációval rendelkezik, és nagyon nehéz megváltoztatni.
- Leginkább az AI tudósai és a Machine Learning szakemberek használják. Ezt üzleti szakemberek használják.
Összehasonlító táblázat a Data Lake vs Data Warehouse között:
Beszéljük meg a Data Lake és az Data Warehouse közötti legnagyobb különbséget
| Jellemzők | Data Lake | Adattárház |
| Tárolás | Az adatokat nyers formájában a Data Lake-ben tárolják, és itt minden adatot az adatok forrásától függetlenül tárolnak. Csak szükség esetén más formákká alakulnak át. | Az Adattárház olyan adatokból áll, amelyeket tranzakciós és egyéb mérőrendszerekből nyernek ki. Az adatok nem nyers formában vannak, és mindig átalakultak és tiszták. |
| Használat és cél | Az Data Lake fő célkitűzése az adattudósok, a nagy adatfejlesztők és a gépi tanulási mérnökök, akiknek mély elemzést kell végezniük az üzleti modellek, például a prediktív modellezés létrehozása érdekében. | Az Data Warehouse fő célja az operációs felhasználók, mivel ezek az adatok strukturált formátumban vannak, és készen állnak a jelentések készítésére. Tehát leginkább üzleti intelligencia céljára használják őket. |
| Adatbevitel | A Lake Lake fő bemeneti adatai mindenféle adat, például strukturált, félig strukturált és nem strukturált adatok. Ezek az adatok az eredeti Lake Data Lake-ben találhatók. | Az Adatraktár fő bemenetei olyan strukturált adatok, amelyek tranzakciós és metrikai rendszerekből származnak, amelyeket később sémákba rendeznek. |
| Adat minőség | Olyan nyers adatokból áll, amelyek kurátora lehet, vagy nem. | Összeállított, összesített adatokból áll, amelyek központosítottak és készen állnak az üzleti intelligencia és az elemzés céljából történő perelésre. |
| Normalizálás | Az adatok nem normalizált formában vannak. | Denormalizált sémák |
| Történelem | Az olyan adattavakban, mint a Hadoop, a Machine Learning, a technológiák viszonylag újak az adattárházhoz képest. | Az adattárházhoz használt technológia itt régebbi. |
| Az adatok ütemterve | Az adattó mindenféle adatot tartalmazhat, és felhasználható a múlt, jelen és a kilátások szem előtt tartására. | Az Adatraktár szempontjából itt a legtöbb időt különféle adatforrások elemzésére fordítják. |
| Feldolgozási idő | Itt a feldolgozási idő az elemzés és az eredmények alapján a Lake Lake-nél sokkal rövidebb, mint a Data Warehouseé, mivel itt az adatokat nyers adatok formájában tárolják, és nem átalakított formátumban vannak, és ennek eredményeként megszakítottuk az időt amelyek ráfordíthatók az adatok átalakítására. Csak felvehetjük az adatokat, amint vannak, és elvégezhetünk néhány alapvető tisztítást, és elkezdhetjük modelljeink felépítését. | Adatraktár esetében a feldolgozáshoz szükséges idő több, mint az adattó. Ennek oka az, hogy az adattárházban lévő adatokat először átalakítani kell, majd elemezni lehet. |
| A tárolás költsége | Az adattó-technológiák tárolásának költségei itt viszonylag alacsonyabbak, mint az adattárházak, és kevesebb időigényt igényelnek. | Az adattárház technológiákban történő tárolás költségei meghaladják az adattó költségeit. Ennek oka az, hogy több tárolóra van szüksége a transzformált adatokhoz, mivel először a nyers adatokat kell tárolnia, majd azokat átalakítania, hogy különféle mezőket rendeljen az adattárház szerkezete szerint. |
| Kompatibilitás | Itt az adatokat mindig nyers formátumban tárolják, és csak akkor átalakítják, amikor szükséges, vagy amikor használatra készek. | Itt az adatokat átalakított formátumban tárolják, és problémákkal nézhetünk szembe a változtatások megkísérlésekor. |
| Megközelíthetőség | Az adat-tóban található adatok rendkívül hozzáférhetők és gyorsan frissíthetők. | Az adattárházon belüli adatok bonyolultabbá válnak, és bármilyen változtatás bevezetése költségesebb, a hozzáférhetőség csak a jogosult felhasználók számára is korlátozott. |
| A séma helyzete | A sémát többnyire az adatok tárolása után hozzák létre. Ez nagy mozgékonyságot eredményez. | Itt a sémát többnyire az adattárolás előtt hozzák létre. |
| A feldolgozás folyamata | Az adat-tó az ELT folyamatot használja, azaz a kivonást, a betöltést és az átalakítást. | Az adattárház az ETL hagyományos megközelítését használja, azaz a kibontást, az átalakítást és a betöltést. |
| Előnyök | Az adat-tó új találmányokhoz vezet, mivel az integráció különféle típusú adatokat egyesít, és számos megválaszolatlan kérdésre is választ ad. | A szervezeti felhasználók többsége részt vesz az operatív tevékenységekben, és az adattárház egy ilyen ragyogó platformot kínál a jelentések és a metrikák létrehozására az átalakított adatok fölött. |
Következtetés
Ebben a bejegyzésben megismerkedtünk az Data Lakes vs Data Warehouse-lal. Mi is előrehaladtunk, és mindkettőt különböző paraméterek alapján hasonlítottuk össze. Ez elősegítheti a hallgatókat abban, hogy alapvető ötleteket kapjanak a Data Lake és az Adattárházat támogató technológiák mögött.
Ajánlott cikkek
Ez útmutatóként szolgál a Data Lake vs Data Warehouse közötti legnagyobb különbséghez. Itt tárgyaljuk a Data Lake vs Data Warehouse kulcsfontosságú különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- Scrum vs vízesés - legfontosabb különbségek
- MySQL vs MySQLi - melyik a jobb?
- Mikroprocesszor vs mikrovezérlő
- Adatmodellezési interjúkérdések