В этом руководстве, посвященном разнице между озером данных и хранилищем данных, мы обсудим ключевые различия между хранилищем данных и озером данных. Но прежде чем обсуждать разницу, давайте сначала узнаем «Что такое хранилище данных?».
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных представляет собой сочетание технологий и компонентов для стратегического использования данных. Он собирает данные из различных источников и управляет ими, чтобы предоставлять значимые бизнес-идеи. Это электронное хранилище большого количества информации, предназначенное для запросов и анализа, а не для обработки транзакций. Это процесс преобразования данных в информацию.
Что такое озеро данных?
Озеро данных представляет собой хранилище для хранения , который может хранить большое количество структурированных, частично структурированных и неструктурированных данных. Это место для хранения всех типов данных в их собственном формате без фиксированных ограничений на размер учетной записи или размер файла. Он предлагает большой объем данных для повышения аналитической производительности и встроенной интеграции.
Озеро данных похоже на большой контейнер, который очень похож на настоящие озеро и реки. Также как в озере, у вас есть несколько притоков; Точно так же озеро данных содержит структурированные данные, неструктурированные данные, от машины к машине, журналы, проходящие в режиме реального времени.
Концепция хранилища данных:
Хранилище данных хранит данные в файлах или папках, что помогает систематизировать и использовать данные для принятия стратегических решений. Эта система хранения также дает многомерное представление элементарных и сводных данных. Важными функциями, которые необходимо выполнить, являются:
- Извлечение данных
- Очистка данных
- Преобразование данных
- Загрузка и обновление данных
Далее мы узнаем ключевое различие между озером данных Azure и хранилищем данных.
КЛЮЧЕВАЯ РАЗНИЦА
- Data Lake хранит все данные независимо от источника и его структуры, тогда как Data Warehouse хранит данные в количественных показателях с их атрибутами.
- Озеро данных - это хранилище, в котором хранятся огромные структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, а в хранилище данных сочетаются технологии и компоненты, которые позволяют стратегически использовать данные.
- Озеро данных определяет схему после сохранения данных, тогда как хранилище данных определяет схему до сохранения данных.
- В озере данных используется процесс ELT (извлечение нагрузки, преобразование), а в хранилище данных - процесс ETL (извлечение, преобразование нагрузки).
- Сравнивая озеро данных и хранилище, озеро данных идеально подходит для тех, кто хочет углубленного анализа, тогда как хранилище данных идеально подходит для оперативных пользователей.
Концепция озера данных:
Озеро данных - это хранилище большого размера, в котором хранится большой объем необработанных данных в исходном формате до необходимого времени. Каждому элементу данных в озере данных присваивается уникальный идентификатор и тегируется набором расширенных тегов метаданных. Он предлагает широкий спектр аналитических возможностей.
Ключевое различие между озером данных и хранилищем данных
Разница между озером данных и хранилищем данных
Вот основные различия между озерами данных и хранилищами данных:
| Параметры | Озеро данных | Хранилище данных |
|---|---|---|
| Место хранения | В озере данных хранятся все данные независимо от источника и его структуры. Данные хранятся в необработанном виде. Он трансформируется только тогда, когда готов к использованию. | Хранилище данных будет состоять из данных, извлеченных из транзакционных систем, или данных, которые состоят из количественных показателей с их атрибутами. Данные очищаются и преобразуются |
| История | Технологии больших данных, используемые в озерах данных, относительно новы. | Концепция хранилища данных, в отличие от больших данных, использовалась десятилетиями. |
| Сбор данных | Захватывает все виды данных и структур, полуструктурированных и неструктурированных в их исходной форме из исходных систем. | Захватывает структурированную информацию и организует ее в схемы, определенные для целей хранилища данных. |
| Временная шкала данных | Озера данных могут хранить все данные. Сюда входят не только данные, которые используются, но и данные, которые могут быть использованы в будущем. Кроме того, данные хранятся за все время, чтобы вернуться во времени и провести анализ. | В процессе разработки хранилища данных значительное время уходит на анализ различных источников данных. |
| Пользователи | Озеро данных идеально подходит для пользователей, которые занимаются глубоким анализом. К таким пользователям относятся специалисты по данным, которым требуются передовые аналитические инструменты с такими возможностями, как прогнозное моделирование и статистический анализ. | Хранилище данных идеально подходит для оперативных пользователей, поскольку оно хорошо структурировано, простое в использовании и понимании. |
| Стоимость хранения | Хранение данных в технологиях больших данных относительно недорогое, чем хранение данных в хранилище данных. | Хранение данных в хранилище данных дороже и требует много времени. |
| Задача | Озера данных могут содержать все данные и типы данных; он позволяет пользователям получать доступ к данным до их преобразования, очистки и структурирования. | Хранилища данных могут предоставить информацию по заранее заданным вопросам для заранее определенных типов данных. |
| Время обработки | Озера данных позволяют пользователям получать доступ к данным до того, как они будут преобразованы, очищены и структурированы. Таким образом, он позволяет пользователям быстрее получать результат по сравнению с традиционным хранилищем данных. | Хранилища данных предлагают понимание заранее определенных вопросов для заранее определенных типов данных. Таким образом, для внесения любых изменений в хранилище данных требовалось больше времени. |
| Положение схемы | Обычно схема определяется после сохранения данных. Это обеспечивает высокую гибкость и простоту сбора данных, но требует работы в конце процесса. | Обычно схема определяется до сохранения данных. Требуется работа в начале процесса, но обеспечивает производительность, безопасность и интеграцию. |
| Обработка данных | Озера данных используют процесс ELT (преобразование нагрузки с извлечением). | Хранилище данных использует традиционный процесс ETL (извлечение, преобразование нагрузки). |
| Жаловаться | Данные хранятся в необработанном виде. Он трансформируется только тогда, когда готов к использованию. | Основная жалоба на хранилища данных - это неспособность или проблема, с которой сталкиваются при попытке внести в них изменения. |
| Ключевые преимущества | Они интегрируют различные типы данных, чтобы задавать совершенно новые вопросы, поскольку эти пользователи вряд ли будут использовать хранилища данных, потому что им, возможно, придется выйти за рамки его возможностей. | Большинство пользователей в организации работают. Такого типа пользователей интересуют только отчеты и ключевые показатели эффективности. |