Data Lake vs Data Warehouse: differenza tra Data Lake e Data Warehouse [2022]

Da quando i Big Data sono saliti alla ribalta, i data lake e i data warehouse sono entrati in scena. Sebbene entrambi siano data lake e data warehouse siano depositi di Big Data, non sono la stessa cosa. L'unica somiglianza tra un data lake e un data warehouse è che vengono utilizzati per archiviare i dati. Per comprendere gli scopi univoci di questi repository di archiviazione, è essenziale identificare la differenza tra data lake e data warehouse.

Data Lake vs Data Warehouse

Magazzino dati

Un data warehouse è un repository di archiviazione per grandi volumi di dati raccolti da più origini. Prima che i dati vengano inseriti in un data warehouse, è necessario definirne chiaramente il caso d'uso. Di solito contiene sia i dati storici che quelli attuali in un formato strutturato. I dati archiviati in un data warehouse vengono utilizzati dalle aziende per creare report annuali e trimestrali per misurare le prestazioni aziendali.

Lago di dati

Un data lake è un pool di dati grezzi (dati allo stato naturale) che fluiscono come flussi dalle origini dati nel lago. I data lake accettano tutti i tipi di dati, indipendentemente dal fatto che siano strutturati o non strutturati. In primo luogo, i dati vengono archiviati a livello foglia in uno stato non trasformato, dopodiché vengono trasformati e viene applicato lo schema per soddisfare le esigenze di analisi. Gli utenti possono accedere al lago per immergersi e raccogliere campioni di dati per alimentare l'innovazione aziendale.

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Data Lake e Data Warehouse: in che cosa differiscono l'uno dall'altro?

Struttura dati

Una delle maggiori differenze tra data lake e data warehouse è il modo in cui archiviano i dati. Mentre i data lake archiviano i dati grezzi e non elaborati, i data warehouse archiviano i dati organizzati ed elaborati. Questo è principalmente il motivo per cui i data lake richiedono una maggiore capacità di archiviazione. Archiviando dati elaborati e strutturati, i data warehouse fanno risparmiare spazio di archiviazione prezioso e riducono i costi.

Il vantaggio più significativo dei data warehouse è che, poiché archiviano i dati elaborati con un caso d'uso definito, le aziende possono utilizzarli prontamente per le proprie esigenze organizzative. I dati grezzi hanno anche un chiaro vantaggio: i dati non elaborati sono altamente flessibili, il che li rende ideali per le attività di ML. Tuttavia, poiché i data lake non hanno misure rigorose di qualità e governance dei dati, possono trasformarsi rapidamente in paludi di dati.

Scopo

Un data lake è caratterizzato da un'organizzazione e un filtraggio minimi. I dati possono fluire in un data lake da qualsiasi origine. In genere, i singoli elementi di dati in un data lake non hanno uno scopo definito o fisso. D'altra parte, i data warehouse memorizzano i dati elaborati che verranno utilizzati per scopi aziendali specifici. Pertanto, i data warehouse non archiviano mai dati che non sono utilizzabili all'interno di un'organizzazione.

Accessibilità

La facilità di accesso ai dati da un repository di dati dipende dalla struttura di archiviazione nel suo insieme. Poiché i data lake non hanno una struttura prestabilita o limitazioni rigorose, è possibile accedere e modificare facilmente i dati come e quando richiesto. Al contrario, l'architettura di un data warehouse è più strutturata. Ciò è vantaggioso poiché i dati elaborati sono facili da interpretare e comprendere.

Base di utenti

I dati grezzi e non strutturati sono piuttosto difficili da gestire, analizzare e interpretare. I data scientist e gli analisti di dati in genere si occupano di dati grezzi per estrarne modelli significativi e trasformarli in strategie di business attuabili. Pertanto, i data lake richiedono utenti molto più esperti ed esperti che conoscono il nocciolo della questione della gestione dei dati grezzi.

D'altra parte, puoi visualizzare facilmente i dati elaborati sotto forma di grafici, tabelle, grafici, fogli di calcolo, ecc. Questo è il motivo per cui i data warehouse hanno una base di utenti più ampia: chiunque abbia una conoscenza di base dei dati aziendali può lavorare con i data warehouse .

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Adattabilità

Forse il problema più grande dei data warehouse è che non sono flessibili o adattabili. La modifica della struttura di un data warehouse richiede una notevole quantità di tempo, risorse e sforzi, principalmente perché il processo di caricamento dei dati è complicato. Tuttavia, poiché i dati rimangono sempre nella loro forma grezza in un data lake, chiunque può accedervi in ​​qualsiasi momento. Puoi esplorare e sperimentare i dati grezzi in qualsiasi modo desideri, senza alcuna restrizione.

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Conclusione

I data lake e i data warehouse hanno scopi completamente diversi. L'obiettivo principale di un data lake è raccogliere Big Data da fonti disparate, mentre i data warehouse sono i migliori per l'analisi dei dati. Mentre un data lake può funzionare meglio per un'organizzazione, un data warehouse potrebbe essere la soluzione migliore per un'altra azienda, mentre alcune aziende potrebbero richiedere entrambi.

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