Озеро данных и хранилище данных: разница между озером данных и хранилищем данных [2022]

С тех пор, как в центре внимания оказались большие данные, на сцену вышли озера и хранилища данных. И хотя и озера данных, и хранилища данных являются хранилищами больших данных, это не одно и то же. Единственное сходство между озером данных и хранилищем данных заключается в том, что они используются для хранения данных. Чтобы понять уникальные цели этих репозиториев, важно определить разницу между озером данных и хранилищем данных.

Озеро данных против хранилища данных

Хранилище данных

Хранилище данных — это репозиторий для хранения больших объемов данных, собранных из нескольких источников. Прежде чем данные будут загружены в хранилище данных, вы должны четко определить его вариант использования. Обычно он содержит как исторические, так и текущие данные в структурированном формате. Данные, хранящиеся в хранилище данных, используются предприятиями для создания годовых и квартальных отчетов для измерения эффективности бизнеса.

Озеро данных

Озеро данных — это пул необработанных данных (данных в их естественном состоянии), которые потоками перетекают из источников данных в озеро. Озера данных принимают все типы данных, независимо от того, структурированные они или нет. Сначала данные хранятся на уровне листа в непреобразованном состоянии, после чего они преобразуются, и схема применяется для удовлетворения потребностей анализа. Пользователи могут получить доступ к озеру, чтобы погрузиться в него и взять образцы данных для стимулирования бизнес-инноваций.

Читайте: Зарплата специалиста по данным в Индии

Озеро данных и хранилище данных: чем они отличаются друг от друга?

Структура данных

Одно из самых больших различий между озером данных и хранилищем данных заключается в том, как они хранят данные. В то время как в озерах данных хранятся необработанные и необработанные данные, в хранилищах данных хранятся организованные и обработанные данные. Это основная причина, по которой для озер данных требуется большая емкость хранилища. Сохраняя обработанные и структурированные данные, хранилища данных экономят ценное пространство для хранения и сокращают расходы.

Наиболее значительным преимуществом хранилищ данных является то, что, поскольку они хранят обработанные данные с определенным вариантом использования, предприятия могут легко использовать их для своих организационных нужд. Необработанные данные также имеют явное преимущество — необработанные данные очень гибкие, что делает их идеальными для задач машинного обучения. Однако, поскольку озера данных не имеют строгих мер по обеспечению качества данных и управлению данными, они могут быстро превратиться в болота данных.

Цель

Озеро данных характеризуется минимальной организацией и фильтрацией. Данные могут поступать в озеро данных из любого источника. Как правило, отдельные элементы данных в озере данных не имеют определенной или фиксированной цели. С другой стороны, в хранилищах данных хранятся обработанные данные, которые будут использоваться для конкретных бизнес-целей. Таким образом, хранилища данных никогда не хранят данные, которые не используются внутри организации.

Доступность

Простота доступа к данным из хранилища данных зависит от структуры хранилища в целом. Поскольку озера данных не имеют заданной структуры или строгих ограничений, вы можете легко получать доступ к данным и изменять их по мере необходимости. В отличие от этого, архитектура хранилища данных более структурирована. Это выгодно, поскольку обработанные данные легко интерпретировать и понимать.

Пользовательская база

Необработанными и неструктурированными данными довольно сложно управлять, анализировать и интерпретировать. Ученые и аналитики данных обычно имеют дело с необработанными данными, чтобы извлечь из них значимые шаблоны и преобразовать их в действенные бизнес-стратегии. Таким образом, озера данных требуют гораздо более квалифицированных и опытных пользователей, которые знают все тонкости работы с необработанными данными.

С другой стороны, вы можете легко визуализировать обработанные данные в виде диаграмм, таблиц, графиков, электронных таблиц и т. д. Вот почему хранилища данных имеют более обширную базу пользователей — любой, кто имеет базовые знания о бизнес-данных, может работать с хранилищами данных. .

Изучите курс по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Адаптивность

Возможно, самая большая проблема хранилищ данных заключается в том, что они не являются гибкими или адаптируемыми. Изменение структуры хранилища данных требует значительного количества времени, ресурсов и усилий, в основном из-за сложности процесса загрузки данных. Однако, поскольку данные всегда остаются в необработанном виде в озере данных, любой может получить к ним доступ в любое время. Вы можете исследовать необработанные данные и экспериментировать с ними любым удобным для вас способом без каких-либо ограничений.

Проверьте: Топ 5 захватывающих проектов и идей по инженерии данных для начинающих

Заключение

Озера данных и хранилища данных в целом служат разным целям. Основная цель озера данных — собирать большие данные из разрозненных источников, тогда как хранилища данных лучше всего подходят для анализа данных. В то время как озеро данных может лучше всего подходить для одной организации, хранилище данных может лучше всего подходить для другой компании, в то время как некоторым компаниям может потребоваться и то, и другое.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.