Data Lake vs. Data Warehouse: Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse [2022]

Seit Big Data ins Rampenlicht gerückt ist, haben Data Lakes und Data Warehouses Einzug gehalten. Obwohl beide Data Lakes und Data Warehouses Speicher für Big Data sind, sind sie nicht dasselbe. Die einzige Ähnlichkeit zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse besteht darin, dass sie zum Speichern von Daten verwendet werden. Um die einzigartigen Zwecke dieser Speicher-Repositories zu verstehen, ist es wichtig, den Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse zu erkennen.

Data Lake vs. Data Warehouse

Datenlager

Ein Data Warehouse ist ein Speicherort für große Datenmengen, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden. Bevor Daten in ein Data Warehouse eingespeist werden, müssen Sie deren Anwendungsfall klar definieren. Es enthält normalerweise sowohl historische als auch aktuelle Daten in einem strukturierten Format. Die in einem Data Warehouse gespeicherten Daten werden von Unternehmen verwendet, um Jahres- und Quartalsberichte zur Messung der Geschäftsleistung zu erstellen.

Datensee

Ein Data Lake ist ein Pool von Rohdaten (Daten in ihrem natürlichen Zustand), die wie Ströme von Datenquellen in den Lake fließen. Data Lakes akzeptieren alle Datentypen, egal ob strukturiert oder unstrukturiert. Zuerst werden die Daten auf Blattebene in einem untransformierten Zustand gespeichert, danach werden sie transformiert, und das Schema wird angewendet, um die Anforderungen der Analyse zu erfüllen. Benutzer können auf den See zugreifen, um einzutauchen und Datenproben zu nehmen, um Geschäftsinnovationen voranzutreiben.

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Data Lake vs. Data Warehouse: Wie unterscheiden sie sich voneinander?

Datenstruktur

Einer der größten Unterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse ist die Art und Weise, wie sie Daten speichern. Während Data Lakes rohe und unverarbeitete Daten speichern, speichern Data Warehouses organisierte und verarbeitete Daten. Dies ist vor allem der Grund, warum Data Lakes eine größere Speicherkapazität benötigen. Durch die Speicherung aufbereiteter und strukturierter Daten sparen Data Warehouses wertvollen Speicherplatz und senken Kosten.

Der wichtigste Vorteil von Data Warehouses besteht darin, dass sie verarbeitete Daten mit einem definierten Anwendungsfall speichern und Unternehmen sie problemlos für ihre organisatorischen Anforderungen verwenden können. Auch Rohdaten haben einen klaren Vorteil – unverarbeitete Daten sind hochflexibel und damit ideal für ML-Aufgaben. Da Data Lakes jedoch keine strengen Datenqualitäts- und Data-Governance-Maßnahmen haben, können sie schnell zu Datensümpfen werden.

Zweck

Ein Data Lake zeichnet sich durch minimale Organisation und Filterung aus. Daten können aus beliebigen Quellen in einen Data Lake fließen. Im Allgemeinen haben einzelne Datenelemente in einem Data Lake keinen definierten oder festen Zweck. Andererseits speichern Data Warehouses verarbeitete Daten, die für bestimmte Geschäftszwecke verwendet werden. Daher speichern Data Warehouses niemals Daten, die innerhalb einer Organisation keinen Nutzen haben.

Barrierefreiheit

Die Einfachheit des Zugriffs auf Daten aus einem Datenspeicher hängt von der Speicherstruktur als Ganzes ab. Da Data Lakes keine festgelegte Struktur oder strenge Einschränkungen haben, können Sie bei Bedarf einfach auf die Daten zugreifen und diese ändern. Im Gegensatz dazu ist die Architektur eines Data Warehouse strukturierter. Dies ist vorteilhaft, da verarbeitete Daten einfach zu interpretieren und zu verstehen sind.

Nutzerbasis

Rohe und unstrukturierte Daten sind ziemlich schwierig zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren. Data Scientists und Datenanalysten arbeiten in der Regel mit Rohdaten, um daraus aussagekräftige Muster zu extrahieren und sie in umsetzbare Geschäftsstrategien umzuwandeln. Daher erfordern Data Lakes viel erfahrenere und erfahrenere Benutzer, die das Wesentliche im Umgang mit Rohdaten kennen.

Auf der anderen Seite können Sie verarbeitete Daten einfach in Form von Diagrammen, Tabellen, Grafiken, Tabellenkalkulationen usw. visualisieren. Aus diesem Grund haben Data Warehouses eine breitere Benutzerbasis – jeder, der über grundlegende Kenntnisse von Geschäftsdaten verfügt, kann mit Data Warehouses arbeiten .

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Anpassungsfähigkeit

Das vielleicht größte Problem von Data Warehouses ist, dass sie nicht flexibel oder anpassungsfähig sind. Es erfordert viel Zeit, Ressourcen und Mühe, die Struktur eines Data Warehouse zu ändern, hauptsächlich weil der Datenladeprozess kompliziert ist. Da die Daten jedoch immer in ihrer Rohform in einem Data Lake verbleiben, kann jeder jederzeit darauf zugreifen. Sie können die Rohdaten nach Belieben und ohne Einschränkungen erkunden und damit experimentieren.

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Fazit

Data Lakes und Data Warehouses dienen insgesamt unterschiedlichen Zwecken. Das Hauptziel eines Data Lake besteht darin, Big Data aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln, während Data Warehouses am besten für die Datenanalyse geeignet sind. Während ein Data Lake für eine Organisation am besten funktioniert, ist ein Data Warehouse möglicherweise die beste Lösung für ein anderes Unternehmen, während einige Unternehmen möglicherweise beides benötigen.

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