データレイクとデータウェアハウス：データレイクとデータウェアハウスの違い[2022]

ビッグデータが脚光を浴びて以来、データレイクとデータウェアハウスが登場しました。 どちらもデータレイクであり、データウェアハウスはビッグデータの保管場所ですが、同じではありません。 データレイクとデータウェアハウスの唯一の類似点は、データの保存に使用されることです。 これらのストレージリポジトリの固有の目的を理解するには、データレイクとデータウェアハウスの違いを特定することが不可欠です。

データレイクとデータウェアハウス

データウェアハウス

データウェアハウスは、複数のソースから収集された大量のデータのストレージリポジトリです。 データがデータウェアハウスに送られる前に、そのユースケースを明確に定義する必要があります。 通常、履歴データと現在のデータの両方が構造化された形式で含まれています。 データウェアハウスに保存されたデータは、企業が業績を測定するための年次および四半期レポートを作成するために使用されます。

データレイク

データレイクは、データソースからレイクにストリームのように流れる生データ（自然な状態のデータ）のプールです。 データレイクは、構造化されているかどうかに関係なく、すべてのデータ型を受け入れます。 まず、データは変換されていない状態でリーフレベルに保存され、その後変換され、分析のニーズを満たすためにスキーマが適用されます。 ユーザーは湖にアクセスして飛び込み、データサンプルを取得してビジネスの革新を促進することができます。

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データレイクとデータウェアハウス：それらは互いにどのように異なりますか？

データ構造

データレイクとデータウェアハウスの最大の違いの1つは、データの保存方法です。 データレイクは生データと未処理データを保存しますが、データウェアハウスは整理され処理されたデータを保存します。 これが主に、データレイクがより大きなストレージ容量を必要とする理由です。 データウェアハウスは、処理および構造化されたデータを保存することにより、貴重なストレージスペースを節約し、コストを削減します。

データウェアハウスの最も重要な利点は、定義されたユースケースを持つ処理済みデータを保存するため、企業は組織のニーズに合わせてデータウェアハウスを簡単に使用できることです。 生データにも明らかな利点があります。未処理のデータは柔軟性が高く、MLタスクに最適です。 ただし、データレイクには厳密なデータ品質とデータガバナンスの手段がないため、データレイクはすぐにデータの沼地に変わる可能性があります。

目的

データレイクは、最小限の編成とフィルタリングが特徴です。 データは、任意のソースからデータレイクに流れ込む可能性があります。 一般に、データレイク内の個々のデータ要素には、定義された目的や固定された目的はありません。 一方、データウェアハウスは、特定のビジネス目的に使用される処理済みデータを格納します。 したがって、データウェアハウスは、組織内で使用されないデータを格納することはありません。

アクセシビリティ

データリポジトリからのデータへのアクセスのしやすさは、全体としてストレージ構造に依存します。 データレイクには構造や厳密な制限がないため、必要に応じてデータに簡単にアクセスして変更できます。 これとは対照的に、データウェアハウスのアーキテクチャはより構造化されています。 処理されたデータは解釈と理解が容易であるため、これは有益です。

ユーザーベース

生の非構造化データは、管理、分析、および解釈するのが非常に難しいものです。 データサイエンティストとデータアナリストは通常​​、生データを処理して、そこから意味のあるパターンを抽出し、それらを実用的なビジネス戦略に変換します。 したがって、データレイクには、生データを処理するための要点を知っている、はるかに熟練した専門家のユーザーが必要です。

一方、処理されたデータは、グラフ、表、グラフ、スプレッドシートなどの形式で簡単に視覚化できます。そのため、データウェアハウスには、より広範なユーザーベースがあります。ビジネスデータの基本的な知識を持っている人なら誰でもデータウェアハウスを操作できます。 。

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適応性

おそらく、データウェアハウスの最大の問題は、柔軟性や適応性がないことです。 データウェアハウスの構造を変更するには、主にデータの読み込みプロセスが複雑であるため、かなりの時間、リソース、および労力がかかります。 ただし、データは常にデータレイク内で未加工の形式のままであるため、誰でもいつでもデータにアクセスできます。 制限なしで、好きな方法で生データを探索して実験することができます。

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結論

データレイクとデータウェアハウスは、まったく異なる目的を果たします。 データレイクの主な目標は、さまざまなソースからビッグデータを収集することですが、データウェアハウスはデータ分析に最適です。 データレイクは1つの組織に最適な場合がありますが、データウェアハウスは別の企業に最適な場合がありますが、一部の企業では両方が必要になる場合があります。

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