Šajā apmācībā par atšķirību starp Datu ezeru un Datu noliktavu mēs apspriedīsim galvenās atšķirības starp Datu noliktava un Datu ezers. Bet pirms diskusijas par atšķirību, vispirms uzzināsim “Kas ir datu noliktava?”.
Kas ir datu noliktava?
Datu noliktava ir tehnoloģiju un komponentu sajaukums datu stratēģiskai izmantošanai. Tas apkopo un pārvalda datus no dažādiem avotiem, lai sniegtu jēgpilnu ieskatu uzņēmējdarbībā. Tā ir liela apjoma informācijas elektroniska glabāšana, kas paredzēta vaicājumiem un analīzei, nevis darījumu apstrādei. Tas ir datu pārveidošanas process par informāciju.
Kas ir Data Lake?
Datu ezers ir uzglabāšanas krātuve, kas var uzglabāt lielu daudzumu strukturētā, daļēji strukturētas un nestrukturētas datus. Tā ir vieta, kur glabāt visu veidu datus tā dabiskajā formātā bez fiksētiem konta lieluma vai faila ierobežojumiem. Tas piedāvā lielu datu daudzumu, lai uzlabotu analītisko veiktspēju un vietējo integrāciju.
Datu ezers ir kā liels konteiners, kas ir ļoti līdzīgs īstam ezeram un upēm. Tāpat kā ezerā, arī jums ienāk vairākas pietekas; līdzīgi arī datu ezerā ir strukturēti dati, nestrukturēti dati, mašīna uz mašīnu, reāllaikā plūstoši žurnāli.
Datu noliktavas koncepcija:
Datu noliktava glabā datus failos vai mapēs, kas palīdz sakārtot un izmantot datus stratēģisku lēmumu pieņemšanai. Šī glabāšanas sistēma sniedz arī daudzdimensionālu atomu un kopsavilkuma datu skatu. Svarīgas funkcijas, kas nepieciešamas, lai veiktu, ir:
- Datu ieguve
- Datu tīrīšana
- Datu pārveidošana
- Datu ielāde un atsvaidzināšana
Pēc tam mēs uzzināsim galveno atšķirību starp Azure datu ezeru un datu noliktavu.
GALVENĀS ATŠĶIRĪBAS
- Data Lake saglabā visus datus neatkarīgi no avota un tā struktūras, savukārt Data Warehouse datus ar to atribūtiem glabā kvantitatīvos rādītājos.
- Data Lake ir krātuves krātuve, kurā tiek glabāti milzīgi strukturēti, daļēji strukturēti un nestrukturēti dati, savukārt Data Warehouse apvieno tehnoloģijas un komponentus, kas ļauj stratēģiski izmantot datus.
- Data Lake nosaka shēmu pēc datu glabāšanas, savukārt Data Warehouse shēmu - pirms datu glabāšanas.
- Data Lake izmanto ELT (Extract Load Transform) procesu, savukārt Data Warehouse - ETL (Extract Transform Load) procesu.
- Salīdzinot Data Lake un Warehouse, Data Lake ir ideāls tiem, kas vēlas padziļinātu analīzi, savukārt Data Warehouse ir ideāls operatīvajiem lietotājiem.
Data Lake koncepcija:
Datu ezers ir liela izmēra krātuve, kurā tiek glabāts liels daudzums neapstrādātu datu sākotnējā formātā līdz vajadzīgajam laikam. Katram datu ezeram Datu ezerā tiek piešķirts unikāls identifikators un marķēts ar paplašinātu metadatu tagu kopu. Tas piedāvā plašas analītisko iespēju iespējas.
Galvenā atšķirība starp Data Lake un Data Warehouse
Atšķirība starp Data Lake un Data Warehouse
Šeit ir galvenās atšķirības starp datu ezeriem un datu noliktavu:
| Parametri | Datu ezers | Datu noliktava |
|---|---|---|
| Uzglabāšana | Datu ezerā visi dati tiek glabāti neatkarīgi no avota un tā struktūras. Dati tiek glabāti neapstrādātā veidā. Tas tiek pārveidots tikai tad, kad tas ir gatavs lietošanai. | Datu noliktava sastāvēs no datiem, kas iegūti no darījumu sistēmām, vai datiem, kas sastāv no kvantitatīvās metrikas ar to atribūtiem. Dati tiek iztīrīti un pārveidoti |
| Vēsture | Datu ezeros izmantotās lielo datu tehnoloģijas ir salīdzinoši jaunas. | Datu noliktavas koncepcija, atšķirībā no lielajiem datiem, tika izmantota gadu desmitiem. |
| Datu tveršana | Uztver visu veidu datus un struktūras, daļēji strukturētus un nestrukturētus to sākotnējā formā no avotu sistēmām. | Uztver strukturētu informāciju un organizē to shēmās, kā noteikts datu noliktavas vajadzībām |
| Datu laika skala | Datu ezeri var saglabāt visus datus. Tas ietver ne tikai datus, kas tiek izmantoti, bet arī datus, kurus tas varētu izmantot nākotnē. Dati tiek glabāti arī visu laiku, lai atgrieztos laikā un veiktu analīzi. | Datu noliktavas izstrādes procesā tiek patērēts ievērojams laiks dažādu datu avotu analīzei. |
| Lietotāji | Datu ezers ir ideāli piemērots lietotājiem, kuri nodarbojas ar dziļu analīzi. Šādu lietotāju vidū ir datu zinātnieki, kuriem nepieciešami uzlaboti analītiskie rīki ar tādām iespējām kā prognozējošā modelēšana un statistiskā analīze. | Datu noliktava ir ideāli piemērota operatīvajiem lietotājiem, jo tā ir labi strukturēta, viegli lietojama un saprotama. |
| Uzglabāšanas izmaksas | Datu glabāšana lielo datu tehnoloģijās ir salīdzinoši lēta, salīdzinot ar datu glabāšanu datu noliktavā. | Datu glabāšana datu noliktavā ir dārgāka un laikietilpīgāka. |
| Uzdevums | Datu ezeros var būt visi dati un datu veidi; tas ļauj lietotājiem piekļūt datiem pirms pārveidota, iztīrīta un strukturēta procesa. | Datu noliktavas var sniegt ieskatu iepriekš definētos jautājumos par iepriekš definētiem datu tipiem. |
| Apstrādes laiks | Datu ezeri ļauj lietotājiem piekļūt datiem, pirms tie ir pārveidoti, iztīrīti un strukturēti. Tādējādi tas ļauj lietotājiem ātrāk sasniegt savu rezultātu, salīdzinot ar tradicionālo datu noliktavu. | Datu noliktavas piedāvā ieskatu iepriekš definētos jautājumos par iepriekš definētiem datu tipiem. Tātad, visām datu noliktavas izmaiņām bija nepieciešams vairāk laika. |
| Shēmas pozīcija | Parasti shēma tiek definēta pēc datu glabāšanas. Tas nodrošina lielu veiklību un vieglu datu tveršanu, bet procesa beigās ir nepieciešams darbs | Parasti shēma tiek definēta pirms datu glabāšanas. Nepieciešams darbs procesa sākumā, bet piedāvā veiktspēju, drošību un integrāciju. |
| Datu apstrāde | Data Lakes izmanto ELT (Extract Load Transform) procesu. | Datu noliktavā tiek izmantots tradicionāls ETL (Extract Transform Load) process. |
| Sūdzēties | Dati tiek glabāti neapstrādātā veidā. Tas tiek pārveidots tikai tad, kad tas ir gatavs lietošanai. | Galvenā sūdzība par datu noliktavām ir nespēja vai problēma, ar kuru jāsaskaras, mēģinot tajās mainīt. |
| Galvenie ieguvumi | Tajos tiek integrēti dažāda veida dati, lai radītu pilnīgi jaunus jautājumus, jo šie lietotāji, visticamāk, neizmantos datu noliktavas, jo viņiem, iespējams, vajadzēs pārsniegt tā iespējas. | Lielākā daļa lietotāju organizācijā darbojas. Šāda veida lietotājiem rūp tikai pārskati un galvenie veiktspējas rādītāji. |