Data Lake vs Data Warehouse : Différence entre Data Lake et Data Warehouse [2022]

Depuis que le Big Data est sous les feux de la rampe, les lacs de données et les entrepôts de données ont fait leur apparition. Bien que les deux soient des lacs de données et que les entrepôts de données soient des entrepôts pour le Big Data, ils ne sont pas identiques. La seule similitude entre un lac de données et un entrepôt de données est qu'ils sont utilisés pour stocker des données. Pour comprendre les objectifs uniques de ces référentiels de stockage, il est essentiel d'identifier la différence entre lac de données et entrepôt de données.

Lac de données vs entrepôt de données

Entrepôt de données

Un entrepôt de données est un référentiel de stockage pour de grands volumes de données collectées à partir de plusieurs sources. Avant que les données ne soient introduites dans un entrepôt de données, vous devez clairement définir son cas d'utilisation. Il contient généralement des données historiques et actuelles dans un format structuré. Les données stockées dans un entrepôt de données sont utilisées par les entreprises pour créer des rapports annuels et trimestriels afin de mesurer les performances de l'entreprise.

Lac de données

Un lac de données est un pool de données brutes (données à l'état naturel) qui circulent comme des flux depuis des sources de données vers le lac. Les lacs de données acceptent tous les types de données, qu'elles soient structurées ou non structurées. Tout d'abord, les données sont stockées au niveau feuille dans un état non transformé, après quoi elles sont transformées et le schéma est appliqué pour répondre aux besoins de l'analyse. Les utilisateurs peuvent accéder au lac pour plonger et prélever des échantillons de données pour alimenter l'innovation commerciale.

Lire : Salaire d'un Data Scientist en Inde

Data Lake vs Data Warehouse : en quoi sont-ils différents les uns des autres ?

Structure de données

L'une des plus grandes différences entre le lac de données et l'entrepôt de données est la façon dont ils stockent les données. Alors que les lacs de données stockent des données brutes et non traitées, les entrepôts de données stockent des données organisées et traitées. C'est principalement la raison pour laquelle les lacs de données nécessitent une plus grande capacité de stockage. En stockant des données traitées et structurées, les entrepôts de données économisent un espace de stockage précieux et réduisent les coûts.

L'avantage le plus important des entrepôts de données est que, puisqu'ils stockent des données traitées ayant un cas d'utilisation défini, les entreprises peuvent facilement les utiliser pour leurs besoins organisationnels. Les données brutes présentent également un avantage évident : les données non traitées sont très flexibles, ce qui les rend idéales pour les tâches de ML. Cependant, étant donné que les lacs de données n'ont pas de mesures strictes de qualité et de gouvernance des données, ils peuvent rapidement se transformer en marécages de données.

But

Un lac de données se caractérise par une organisation et une filtration minimales. Les données peuvent circuler dans un lac de données à partir de n'importe quelle source. En règle générale, les éléments de données individuels d'un lac de données n'ont pas d'objectif défini ou fixe. D'autre part, les entrepôts de données stockent les données traitées qui seront utilisées à des fins commerciales spécifiques. Ainsi, les entrepôts de données ne stockent jamais de données qui n'ont aucune utilité au sein d'une organisation.

Accessibilité

La facilité d'accès aux données d'un référentiel de données dépend de la structure de stockage dans son ensemble. Étant donné que les lacs de données n'ont pas de structure définie ni de limitations strictes, vous pouvez facilement accéder aux données et les modifier selon vos besoins. Contrairement à cela, l'architecture d'un entrepôt de données est plus structurée. Ceci est avantageux car les données traitées sont faciles à interpréter et à comprendre.

Base d'utilisateur

Les données brutes et non structurées sont assez difficiles à gérer, analyser et interpréter. Les scientifiques des données et les analystes de données traitent généralement des données brutes pour en extraire des modèles significatifs et les transformer en stratégies commerciales exploitables. Ainsi, les lacs de données nécessitent des utilisateurs beaucoup plus qualifiés et experts qui connaissent les moindres détails du traitement des données brutes.

D'autre part, vous pouvez facilement visualiser les données traitées sous forme de graphiques, de tableaux, de graphiques, de feuilles de calcul, etc. C'est pourquoi les entrepôts de données ont une base d'utilisateurs plus étendue - toute personne ayant les connaissances de base des données d'entreprise peut travailler avec des entrepôts de données. .

Apprenez le cours de science des données des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.

Adaptabilité

Le plus gros problème des entrepôts de données est peut-être qu'ils ne sont ni flexibles ni adaptables. Il faut beaucoup de temps, de ressources et d'efforts pour modifier la structure d'un entrepôt de données, principalement parce que le processus de chargement des données est compliqué. Cependant, comme les données restent toujours sous leur forme brute dans un lac de données, n'importe qui peut y accéder à tout moment. Vous pouvez explorer et expérimenter les données brutes comme bon vous semble, sans aucune restriction.

Découvrez: Top 5 des projets d'ingénierie de données passionnants et des idées pour les débutants

Conclusion

Les lacs de données et les entrepôts de données ont des objectifs totalement différents. L'objectif principal d'un lac de données est de collecter des mégadonnées à partir de sources disparates, tandis que les entrepôts de données sont les meilleurs pour l'analyse de données. Alors qu'un lac de données peut mieux fonctionner pour une organisation, un entrepôt de données peut être le mieux adapté à une autre entreprise, alors que certaines entreprises peuvent avoir besoin des deux.

Si vous êtes curieux d'en savoir plus sur la science des données, consultez le programme Executive PG en science des données de IIIT-B & upGrad qui est créé pour les professionnels en activité et propose plus de 10 études de cas et projets, des ateliers pratiques, un mentorat avec des experts de l'industrie, 1 -on-1 avec des mentors de l'industrie, plus de 400 heures d'apprentissage et d'aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.