Data Lake vs Data Warehouse: diferența dintre Data Lake și Data Warehouse [2022]

De când Big Data a ajuns în lumina reflectoarelor, lacurile de date și depozitele de date au sărit în scenă. În timp ce ambele sunt lacuri de date, iar depozitele de date sunt depozite pentru Big Data, ele nu sunt la fel. Singura similitudine dintre un lac de date și un depozit de date este că acestea sunt folosite pentru a stoca date. Pentru a înțelege scopurile unice ale acestor depozite de stocare, este esențial să identificăm diferența dintre lacul de date și depozitul de date.

Data Lake vs. Data Warehouse

Depozitul de date

Un depozit de date este un depozit de stocare pentru volume mari de date colectate din mai multe surse. Înainte ca datele să fie introduse într-un depozit de date, trebuie să definiți clar cazul de utilizare al acestuia. De obicei, conține atât date istorice, cât și date actuale într-un format structurat. Datele stocate într-un depozit de date sunt folosite de companii pentru a crea rapoarte anuale și trimestriale pentru a măsura performanța afacerii.

Data Lake

Un lac de date este un grup de date brute (date în stare naturală) care curge ca fluxuri din sursele de date în lac. Lacurile de date acceptă toate tipurile de date, indiferent dacă sunt sau nu structurate sau nestructurate. În primul rând, datele sunt stocate la nivelul frunzei într-o stare netransformată, după care sunt transformate, iar schema este aplicată pentru a îndeplini nevoile de analiză. Utilizatorii pot accesa lacul pentru a se scufunda și a lua mostre de date pentru a alimenta inovația în afaceri.

Citiți: Salariul Data Scientist în India

Data Lake vs. Data Warehouse: prin ce sunt diferite unul de celălalt?

Structură de date

Una dintre cele mai mari diferențe dintre lacul de date și depozitul de date este modul în care acestea stochează datele. În timp ce lacurile de date stochează date brute și neprocesate, depozitele de date stochează date organizate și procesate. Acesta este în primul rând motivul pentru care lacurile de date necesită o capacitate de stocare mai mare. Prin stocarea datelor procesate și structurate, depozitele de date economisesc spațiu de stocare valoros și reduc costurile.

Cel mai important beneficiu al depozitelor de date este că, deoarece stochează datele procesate având un caz de utilizare definit, companiile le pot folosi cu ușurință pentru nevoile lor organizaționale. Datele brute au, de asemenea, un avantaj clar – datele neprocesate sunt extrem de flexibile, ceea ce le face ideală pentru sarcinile ML. Cu toate acestea, deoarece lacurile de date nu au măsuri stricte de calitate a datelor și de guvernare a datelor, ele se pot transforma rapid în mlaștini de date.

Scop

Un lac de date se caracterizează prin organizare și filtrare minime. Datele pot curge într-un lac de date din orice sursă. În general, elementele individuale de date dintr-un lac de date nu au un scop definit sau fix. Pe de altă parte, depozitele de date stochează date prelucrate care vor fi utilizate în scopuri comerciale specifice. Astfel, depozitele de date nu stochează niciodată date care nu au nicio utilitate în cadrul unei organizații.

Accesibilitate

Ușurința de a accesa datele dintr-un depozit de date depinde de structura de stocare în ansamblu. Deoarece lacurile de date nu au o structură stabilită sau limitări stricte, puteți accesa și modifica cu ușurință datele după cum este necesar. Spre deosebire de aceasta, arhitectura unui depozit de date este mai structurată. Acest lucru este benefic, deoarece datele prelucrate sunt ușor de interpretat și înțeles.

Baza de utilizatori

Datele brute și nestructurate sunt destul de dificil de gestionat, analizat și interpretat. Oamenii de știință de date și analiștii de date se ocupă de obicei cu datele brute pentru a extrage modele semnificative din acestea și a le transforma în strategii de afaceri acționabile. Astfel, lacurile de date necesită utilizatori mult mai calificați și experți, care să cunoască esențialul de a trata datele brute.

Pe de altă parte, puteți vizualiza cu ușurință datele procesate sub formă de diagrame, tabele, grafice, foi de calcul etc. Acesta este motivul pentru care depozitele de date au o bază de utilizatori mai extinsă - oricine are cunoștințele de bază despre datele de afaceri poate lucra cu depozitele de date. .

Învață curs de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Adaptabilitate

Poate cea mai mare problemă a depozitelor de date este că nu sunt flexibile sau adaptabile. Este nevoie de o cantitate semnificativă de timp, resurse și efort pentru a modifica structura unui depozit de date, în principal pentru că procesul de încărcare a datelor este complicat. Cu toate acestea, deoarece datele rămân întotdeauna în forma sa brută într-un lac de date, oricine le poate accesa oricând. Puteți explora și experimenta cu datele brute în orice mod doriți, fără restricții.

Consultați: Top 5 proiecte interesante și idei de inginerie a datelor pentru începători

Concluzie

Lacurile de date și depozitele de date servesc unor scopuri cu totul diferite. Scopul principal al unui lac de date este de a aduna Big Data din surse disparate, în timp ce depozitele de date sunt cele mai bune pentru analiza datelor. În timp ce un lac de date poate funcționa cel mai bine pentru o organizație, un depozit de date ar putea fi cel mai potrivit pentru o altă companie, în timp ce unele companii pot solicita ambele.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.