Data Lake กับ Data Warehouse: ความแตกต่างระหว่าง Data Lake และ Data Warehouse [2022]

นับตั้งแต่บิ๊กดาต้าเข้ามามีบทบาท ดาต้าเลคและโกดังข้อมูลก็กระโดดเข้ามาในที่เกิดเหตุ แม้ว่าทั้งสองจะเป็น data lake และ data data เป็นคลังเก็บของสำหรับ Big Data แต่ก็ไม่เหมือนกัน ความคล้ายคลึงกันเพียงอย่างเดียวระหว่าง Data Lake และคลังข้อมูลคือใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูล เพื่อให้เข้าใจวัตถุประสงค์เฉพาะของที่เก็บข้อมูลเหล่านี้ จำเป็นต้องระบุความแตกต่างระหว่าง data lake และ data data

Data Lake กับ Data Warehouse

คลังข้อมูล

คลังข้อมูลเป็นที่เก็บข้อมูลปริมาณมากที่รวบรวมจากหลายแหล่ง ก่อนที่ข้อมูลจะถูกป้อนเข้าสู่คลังข้อมูล คุณต้องกำหนดกรณีการใช้งานให้ชัดเจน โดยปกติจะมีทั้งข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในรูปแบบที่มีโครงสร้าง ธุรกิจใช้ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลเพื่อสร้างรายงานประจำปีและรายไตรมาสเพื่อวัดผลการดำเนินธุรกิจ

ดาต้าเลค

Data Lake คือกลุ่มข้อมูลดิบ (ข้อมูลในสภาพธรรมชาติ) ที่ไหลเหมือนสตรีมจากแหล่งข้อมูลเข้าสู่ทะเลสาบ Data Lake ยอมรับข้อมูลทุกประเภท ไม่ว่าจะมีโครงสร้างหรือไม่ก็ตาม ขั้นแรก ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ที่ระดับลีฟในสถานะที่ไม่เปลี่ยนรูป หลังจากนั้น ข้อมูลจะถูกแปลง และสคีมาจะถูกนำไปใช้เพื่อตอบสนองความต้องการของการวิเคราะห์ ผู้ใช้สามารถเข้าถึงทะเลสาบเพื่อดำดิ่งและเก็บตัวอย่างข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมทางธุรกิจ

อ่าน: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

Data Lake vs. Data Warehouse: ต่างกันอย่างไร?

โครงสร้างข้อมูล

ข้อแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งระหว่าง Data Lake และคลังข้อมูลคือวิธีที่พวกเขาจัดเก็บข้อมูล ในขณะที่ data lake เก็บข้อมูลดิบและที่ยังไม่ได้ประมวลผล คลังข้อมูลจะจัดเก็บข้อมูลที่จัดระเบียบและประมวลผล นี่คือสาเหตุหลักว่าทำไม Data Lake จึงต้องการความจุที่มากขึ้น คลังข้อมูลช่วยประหยัดพื้นที่จัดเก็บอันมีค่าและลดต้นทุนด้วยการจัดเก็บข้อมูลที่ประมวลผลและจัดโครงสร้าง

ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดของคลังข้อมูลคือเนื่องจากจัดเก็บข้อมูลที่ประมวลผลแล้วโดยมีกรณีการใช้งานที่กำหนดไว้ ธุรกิจจึงสามารถใช้งานได้ทันทีสำหรับความต้องการขององค์กร ข้อมูลดิบยังมีข้อได้เปรียบที่ชัดเจน – ข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผลมีความยืดหยุ่นสูง ทำให้เหมาะสำหรับงาน ML อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Data Lake ไม่มีคุณภาพข้อมูลที่เข้มงวดและมาตรการกำกับดูแลข้อมูล จึงสามารถเปลี่ยนเป็น Data Swamp ได้อย่างรวดเร็ว

วัตถุประสงค์

Data Lake มีลักษณะการจัดระเบียบและการกรองที่น้อยที่สุด ข้อมูลสามารถไหลเข้าสู่ Data Lake จากแหล่งใดก็ได้ โดยทั่วไป องค์ประกอบข้อมูลแต่ละรายการใน Data Lake ไม่มีวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้หรือตายตัว ในทางกลับกัน คลังข้อมูลจัดเก็บข้อมูลที่ประมวลผลแล้วซึ่งจะนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจเฉพาะ ดังนั้นคลังข้อมูลจะไม่จัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์ภายในองค์กร

การช่วยสำหรับการเข้าถึง

ความง่ายในการเข้าถึงข้อมูลจากที่เก็บข้อมูลขึ้นอยู่กับโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลโดยรวม เนื่องจาก Data Lake ไม่มีโครงสร้างที่กำหนดไว้หรือข้อจำกัดที่เข้มงวด คุณจึงสามารถเข้าถึงและแก้ไขข้อมูลได้อย่างง่ายดายเมื่อจำเป็น ในทางตรงกันข้าม สถาปัตยกรรมของคลังข้อมูลมีโครงสร้างมากกว่า สิ่งนี้มีประโยชน์เนื่องจากข้อมูลที่ประมวลผลนั้นง่ายต่อการตีความและทำความเข้าใจ

ฐานผู้ใช้

ข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้างค่อนข้างยุ่งยากในการจัดการ วิเคราะห์ และตีความ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะจัดการกับข้อมูลดิบเพื่อดึงรูปแบบที่มีความหมายออกมาและแปลงเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ดังนั้น Data Lake จึงต้องการผู้ใช้ที่มีทักษะและเชี่ยวชาญมากขึ้น ซึ่งรู้ถึงความสำคัญของการจัดการกับข้อมูลดิบ

ในทางกลับกัน คุณสามารถเห็นภาพข้อมูลที่ประมวลผลได้อย่างง่ายดายในรูปแบบของแผนภูมิ ตาราง กราฟ สเปรดชีต ฯลฯ นี่คือเหตุผลที่คลังข้อมูลมีฐานผู้ใช้ที่กว้างขวางมากขึ้น ใครก็ตามที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับข้อมูลธุรกิจสามารถทำงานกับคลังข้อมูลได้ .

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

การปรับตัว

บางทีปัญหาที่ใหญ่ที่สุดของคลังข้อมูลก็คือพวกมันไม่ยืดหยุ่นหรือปรับเปลี่ยนได้ ต้องใช้เวลา ทรัพยากร และความพยายามอย่างมากในการปรับเปลี่ยนโครงสร้างของคลังข้อมูล สาเหตุหลักมาจากกระบวนการโหลดข้อมูลที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อมูลจะยังคงอยู่ในรูปแบบดิบเสมอใน Data Lake ทุกคนจึงสามารถเข้าถึงได้ทุกเมื่อ คุณสามารถสำรวจและทดลองกับข้อมูลดิบในแบบที่คุณต้องการโดยไม่มีข้อจำกัดใดๆ

เช็คเอาท์: โครงการและแนวคิดด้านวิศวกรรมข้อมูลที่น่าตื่นเต้น 5 อันดับแรกสำหรับผู้เริ่มต้น

บทสรุป

Data Lake และคลังข้อมูลมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง เป้าหมายหลักของ Data Lake คือการรวบรวม Big Data จากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน ในขณะที่คลังข้อมูลเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล แม้ว่า Data Lake อาจทำงานได้ดีที่สุดสำหรับองค์กรหนึ่ง แต่คลังข้อมูลอาจเหมาะสมที่สุดสำหรับบริษัทอื่น ในขณะที่บางบริษัทอาจต้องการทั้งสองอย่าง

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ