Data Lake a hurtownia danych: różnica między Data Lake a hurtownią danych [2022]

Odkąd Big Data pojawiło się w centrum uwagi, na scenę wkroczyły jeziora danych i hurtownie danych. Chociaż oba są jeziorami danych, a hurtownie danych są magazynami Big Data, nie są one tym samym. Jedyne podobieństwo między jeziorem danych a hurtownią danych polega na tym, że służą one do przechowywania danych. Aby zrozumieć unikalne cele tych repozytoriów pamięci masowej, konieczne jest zidentyfikowanie różnicy między jeziorem danych a hurtownią danych.

Data Lake a hurtownia danych

Hurtownia danych

Hurtownia danych to repozytorium przechowywania dużych ilości danych zebranych z wielu źródeł. Zanim dane trafią do hurtowni danych, musisz jasno zdefiniować jej przypadek użycia. Zwykle zawiera zarówno dane historyczne, jak i obecne w ustrukturyzowanym formacie. Dane przechowywane w hurtowni danych są wykorzystywane przez firmy do tworzenia rocznych i kwartalnych raportów służących do pomiaru wydajności biznesowej.

Jezioro danych

Jezioro danych to pula nieprzetworzonych danych (dane w stanie naturalnym), które przepływają jak strumienie ze źródeł danych do jeziora. Jeziora danych akceptują wszystkie typy danych, niezależnie od tego, czy są ustrukturyzowane, czy nie. Po pierwsze, dane są przechowywane na poziomie liścia w stanie nieprzekształconym, po czym są przekształcane, a schemat jest stosowany w celu zaspokojenia potrzeb analizy. Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do jeziora, aby zanurzyć się w nim i pobrać próbki danych, aby napędzać innowacje biznesowe.

Przeczytaj: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Data Lake a Data Warehouse: Czym się od siebie różnią?

Struktura danych

Jedną z największych różnic między jeziorem danych a hurtownią danych jest sposób przechowywania danych. Podczas gdy jeziora danych przechowują nieprzetworzone i nieprzetworzone dane, hurtownie danych przechowują uporządkowane i przetworzone dane. Jest to przede wszystkim powód, dla którego jeziora danych wymagają większej pojemności pamięci. Przechowując przetworzone i ustrukturyzowane dane, hurtownie danych oszczędzają cenną przestrzeń dyskową i obniżają koszty.

Najważniejszą zaletą hurtowni danych jest to, że ponieważ przechowują one przetwarzane dane o określonym przypadku użycia, firmy mogą z łatwością wykorzystać je do swoich potrzeb organizacyjnych. Surowe dane mają również wyraźną przewagę — nieprzetworzone dane są bardzo elastyczne, co czyni je idealnymi do zadań ML. Ponieważ jednak jeziora danych nie mają ścisłych środków dotyczących jakości danych i zarządzania danymi, mogą szybko przekształcić się w bagna danych.

Cel, powód

Jezioro danych charakteryzuje się minimalną organizacją i filtracją. Dane mogą płynąć do jeziora danych z dowolnego źródła. Ogólnie rzecz biorąc, poszczególne elementy danych w jeziorze danych nie mają zdefiniowanego ani stałego celu. Z kolei hurtownie danych przechowują przetworzone dane, które posłużą do konkretnych celów biznesowych. Dlatego hurtownie danych nigdy nie przechowują danych, które nie mają zastosowania w organizacji.

Dostępność

Łatwość dostępu do danych z repozytorium danych zależy od struktury pamięci jako całości. Ponieważ jeziora danych nie mają ustalonej struktury ani ścisłych ograniczeń, możesz łatwo uzyskać dostęp do danych i je modyfikować w razie potrzeby. W przeciwieństwie do tego architektura hurtowni danych jest bardziej ustrukturyzowana. Jest to korzystne, ponieważ przetwarzane dane są łatwe do interpretacji i zrozumienia.

Baza użytkownika

Surowe i nieustrukturyzowane dane są dość trudne do zarządzania, analizowania i interpretacji. Analitycy danych i analitycy danych zwykle zajmują się surowymi danymi, aby wydobyć z nich znaczące wzorce i przekształcić je w praktyczne strategie biznesowe. W związku z tym jeziora danych wymagają znacznie bardziej wykwalifikowanych i doświadczonych użytkowników, którzy znają sedno radzenia sobie z surowymi danymi.

Z drugiej strony można łatwo wizualizować przetwarzane dane w postaci wykresów, tabel, wykresów, arkuszy kalkulacyjnych itp. Dlatego hurtownie danych mają bardziej rozbudowaną bazę użytkowników – każdy, kto ma podstawową wiedzę z zakresu danych biznesowych, może pracować z hurtowniami danych .

Dowiedz się kursu nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Zdolność adaptacji

Być może największym problemem hurtowni danych jest to, że nie są elastyczne ani elastyczne. Modyfikowanie struktury hurtowni danych wymaga znacznej ilości czasu, zasobów i wysiłku, głównie dlatego, że proces ładowania danych jest skomplikowany. Jednak ponieważ dane zawsze pozostają w swojej surowej formie w Data Lake, każdy może uzyskać do nich dostęp w dowolnym momencie. Możesz eksplorować i eksperymentować z surowymi danymi w dowolny sposób, bez żadnych ograniczeń.

Sprawdź: 5 najlepszych ekscytujących projektów i pomysłów z zakresu inżynierii danych dla początkujących

Wniosek

Jeziora danych i hurtownie danych służą całkowicie różnym celom. Podstawowym celem jeziora danych jest zbieranie Big Data z różnych źródeł, podczas gdy hurtownie danych najlepiej nadają się do analizy danych. Podczas gdy jezioro danych może działać najlepiej w jednej organizacji, hurtownia danych może najlepiej pasować dla innej firmy, podczas gdy niektóre firmy mogą wymagać obu.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.