Veri Gölü ve Veri Ambarı: Veri Gölü ve Veri Ambarı Arasındaki Fark [2022]

Büyük Veri ön plana çıktığından beri, veri gölleri ve veri ambarları sahneye çıktı. Her ikisi de veri gölleri ve veri ambarları Büyük Veri için depolar olsa da, aynı şey değildir. Veri gölü ve veri ambarı arasındaki tek benzerlik, veri depolamak için kullanılmalarıdır. Bu depolama havuzlarının benzersiz amaçlarını anlamak için veri gölü ve veri ambarı arasındaki farkı belirlemek önemlidir.

Veri Gölü ve Veri Ambarı karşılaştırması

Veri deposu

Bir veri ambarı, birden çok kaynaktan toplanan büyük hacimli veriler için bir depolama havuzudur. Veriler bir veri ambarına beslenmeden önce, kullanım durumunu açıkça tanımlamanız gerekir. Genellikle hem geçmiş hem de mevcut verileri yapılandırılmış bir biçimde içerir. Bir veri ambarında depolanan veriler, işletmeler tarafından iş performansını ölçmek için yıllık ve üç aylık raporlar oluşturmak için kullanılır.

veri gölü

Veri gölü, veri kaynaklarından göle akışlar gibi akan bir ham veri havuzudur (doğal durumundaki veriler). Veri gölleri, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olmasına bakılmaksızın tüm veri türlerini kabul eder. İlk olarak, veriler dönüştürülmemiş bir durumda yaprak düzeyinde depolanır, ardından dönüştürülür ve analiz ihtiyaçlarını karşılamak için şema uygulanır. Kullanıcılar, iş inovasyonunu körüklemek için suya dalmak ve veri örnekleri almak için göle erişebilir.

Okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

Veri Gölü ve Veri Ambarı: Birbirlerinden nasıl farklıdırlar?

Veri yapısı

Veri gölü ve veri ambarı arasındaki en büyük farklardan biri, verileri depolama biçimleridir. Veri gölleri ham ve işlenmemiş verileri depolarken, veri ambarları organize ve işlenmiş verileri depolar. Bu, öncelikle veri göllerinin daha büyük bir depolama kapasitesi gerektirmesinin nedenidir. Veri ambarları, işlenmiş ve yapılandırılmış verileri depolayarak değerli depolama alanından tasarruf sağlar ve maliyetleri düşürür.

Veri ambarlarının en önemli faydası, işlenen verileri tanımlanmış bir kullanım senaryosuna sahip olduklarından, işletmelerin bu verileri organizasyonel ihtiyaçları için kolaylıkla kullanabilmeleridir. Ham verilerin de açık bir avantajı vardır - işlenmemiş veriler oldukça esnektir, bu da onu makine öğrenimi görevleri için ideal hale getirir. Ancak veri göllerinin katı veri kalitesi ve veri yönetişimi önlemleri olmadığı için hızlı bir şekilde veri bataklığına dönüşebilirler.

Amaç

Bir veri gölü, minimum organizasyon ve filtreleme ile karakterize edilir. Veriler herhangi bir kaynaktan bir veri gölüne akabilir. Genel olarak, bir veri gölündeki tek tek veri öğelerinin tanımlanmış veya sabit bir amacı yoktur. Öte yandan, veri ambarları, belirli iş amaçları için kullanılacak işlenmiş verileri depolar. Bu nedenle, veri ambarları hiçbir zaman bir kuruluş içinde kullanılmayan verileri depolamaz.

Ulaşılabilirlik

Bir veri havuzundan verilere erişim kolaylığı, bir bütün olarak depolama yapısına bağlıdır. Veri göllerinin belirli bir yapısı veya katı sınırlamaları olmadığından, verilere gerektiğinde kolayca erişebilir ve bunları değiştirebilirsiniz. Bunun aksine, bir veri ambarının mimarisi daha yapılandırılmıştır. Bu, işlenmiş verilerin yorumlanması ve anlaşılması kolay olduğu için faydalıdır.

Kullanıcı tabanı

Ham ve yapılandırılmamış verileri yönetmek, analiz etmek ve yorumlamak oldukça zordur. Veri bilimciler ve veri analistleri, genellikle ham verilerden anlamlı kalıplar çıkarmak ve bunları eyleme dönüştürülebilir iş stratejilerine dönüştürmek için uğraşırlar. Bu nedenle, veri gölleri, ham verilerle uğraşmanın esasını bilen çok daha yetenekli ve uzman kullanıcılara ihtiyaç duyar.

Öte yandan, işlenen verileri çizelgeler, tablolar, grafikler, elektronik tablolar vb. şeklinde kolayca görselleştirebilirsiniz. Bu nedenle veri ambarlarının daha kapsamlı bir kullanıcı tabanı vardır - iş verileri hakkında temel bilgiye sahip olan herkes veri ambarları ile çalışabilir. .

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi kursu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

uyarlanabilirlik

Veri ambarlarının belki de en büyük sorunu esnek ya da uyarlanabilir olmamalarıdır. Bir veri ambarının yapısını değiştirmek önemli miktarda zaman, kaynak ve çaba gerektirir, çünkü esas olarak veri yükleme süreci karmaşıktır. Bununla birlikte, veriler bir veri gölünde her zaman ham haliyle kaldığından, herkes ona her zaman erişebilir. Ham verileri herhangi bir kısıtlama olmaksızın istediğiniz şekilde keşfedebilir ve deneyebilirsiniz.

Çıkış: Yeni Başlayanlar İçin En İyi 5 Heyecan Verici Veri Mühendisliği Projeleri ve Fikirleri

Çözüm

Veri gölleri ve veri ambarları tamamen farklı amaçlara hizmet eder. Bir veri gölünün birincil hedefi, farklı kaynaklardan Büyük Veri toplamak iken, veri ambarları veri analitiği için en iyisidir. Bir veri gölü bir kuruluş için en iyi sonucu verirken, bir veri ambarı başka bir şirket için en uygun olabilirken, bazı şirketler her ikisine de ihtiyaç duyabilir.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.