Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake

Abhängig von den funktionalen Anforderungen eines Unternehmens benötigen sie sowohl einen Datensee als auch ein Data Warehouse. Jeder dient unterschiedliche Zwecke und Anwendungsfälle. Abgesehen davon werden beide häufig zum Speichern von Big Data verwendet, aber sie können jedoch nicht austauschbar verwendet werden. Beide sind oft miteinander verwirrt, sind aber sehr unterschiedlich als sie gleich sind. Wir werfen einen Blick auf einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden.

Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist genau das, wie es sich anhört - ein Lagerhaus für Ihre hochwertigen Daten oder Datenvermögen, die von anderen Unternehmensanwendungen stammen. Es handelt sich um ein Datenverwaltungssystem, mit dem eine große Sammlung von Geschäftsdaten gespeichert wird, mit denen Unternehmen Geschäftsentscheidungen treffen können. Es ist wie eine Datenbank mit Informationen, die Daten aus mehreren Quellen in einen einzelnen, zentralen, hochstrukturierten Datenspeicher zusammenfasst, um Analysen und Entscheidungsunterstützung zu unterstützen. Es handelt sich um eine Zentralisierung von Unternehmensdatenvermögen, die in einer gut verwalteten Umgebung enthalten sind.

Ein Data Warehouse ermöglicht es einer Organisation, leistungsstarke Analysen auf massiven Mengen historischer Daten auf eine Weise durchzuführen, die eine reguläre Datenbank einfach nicht kann. Es ist eine Mischung aus Technologien und Komponenten, die die strategische Verwendung von Daten ermöglichen. Die Idee ist, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, um aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse zu liefern. Es handelt sich um eine Art elektronischer Speicherung einer großen Anzahl von Informationen durch ein Unternehmen, das für Abfrage und Analyse anstelle der Transaktionsverarbeitung entwickelt wurde.

Datensee

Ein Datensee ist ein zentrales Repository von Informationen oder Daten, die in seinem natürlichen RAW -Format gespeichert sind. Sie können alle strukturierten und unstrukturierten Daten in jeder Skala speichern. Es ist normalerweise ein einzelner Datenspeicher, der Daten aus mehreren Quellen in einem detaillierten Format sammelt. Es kann strukturierte, semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten speichern. Daher existieren Datenseen, weil Organisationen alle mit Daten aus allen Arten von Quellen überflutet werden. Es ist wirklich eine Kombination dieser verschiedenen Arten von Datenquellen, die uns dazu veranlasst.

Datenseen sammeln alle verschiedenen Arten von Datenquellen, wie es ohne Struktur (oder Schema) ist. Datenseen können Hunderte von Terabyte oder Petabyte Daten in ihrem nativen Format speichern, bis sie für Analyseanwendungen benötigt werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, bei denen Daten in Dateien und Ordnern gespeichert sind, verwenden Datenseen eine flache Architektur, um Daten im Objektspeicher zu speichern. Das Konzept von Data Lake in einem Unternehmen wurde von bestimmten Problemen angetrieben, mit denen sie mit der Art und Weise konfrontiert waren, wie die Daten behandelt, verarbeitet und gespeichert wurden.

Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake

1. Datentypen - Data Warehouse ist eine Datenbank mit Informationen, die Daten aus mehreren Quellen in einen einzelnen, zentralen, hochstrukturierten Datenspeicher zusammenfassen, um Analysen und Entscheidungsunterstützung zu unterstützen. Sie nehmen strukturierte Daten mit vordefiniertem Schema ein, um Business Intelligence-Initiativen zu unterstützen. Datenseen hingegen sind ein einzelnes Datenspeicher, in dem Daten aus mehreren Quellen in einem rohen, detaillierten Format erfasst werden.
2. Schema - Traditionelle Data Warehouses verwenden Schema-On-Write, das als Erstellen eines Schemas für Daten definiert ist, bevor Sie in die Datenbank schreiben. Dies bedeutet, dass Sie die Spalten, das Datenformat, die Beziehung von Spalten usw. definieren. Bevor die Daten hochgeladen werden. Im Gegenteil. Die Struktur wird nur dann auf die Daten angewendet, wenn die Daten gelesen werden.
3. Lagerung - Ein Data Warehouse ermöglicht es einer Organisation, leistungsstarke Analysen auf massiven Mengen historischer Daten auf eine Weise durchzuführen, die eine reguläre Datenbank einfach nicht kann. Dies macht das Speichern von Daten in Data Warehouses zu einer kostspieligen Praxis und zeitaufwändig. Es ist relativ teuer, große Datenmengen in Data Warehouses zu speichern. Datenseen hingegen sind für die Speicherung kostengünstiger Kosten ausgelegt. Sie nutzen die Speicher- und Verarbeitungsfunktionen effizient zu sehr geringen Kosten.
4. Führung - Data Warehouses ist eine elektronische Speicherung einer großen Anzahl von Informationen durch ein Unternehmen, das für Abfrage und Analyse anstelle der Transaktionsverarbeitung auf eine Weise, die sicher, leicht abgerufen und einfach zu verwalten ist. Dies erleichtert es einfach, die Sicherheit von Daten zu kontrollieren. Um Daten in einem Datensee ordnungsgemäß zu verwalten, müssen Sie einen metadatengesteuerten Ansatz einbeziehen, mit dem Benutzer die Datensätze in einem See suchen und lokalisieren können.

Data Warehouse vs. Data Lake: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Sowohl Data Warehouses als auch Data Lakes repräsentieren die beiden führenden Lösungen für das Unternehmensdatenmanagement, unterscheiden sich jedoch stark als sie gleich sind. Datenseen enthalten inhärent nicht dieselben Analysefunktionen, die üblicherweise mit Data Warehouses verbunden sind. Data Lakes speichern alle Arten von strukturierten, semi-strukturierten oder unstrukturierten Datensätzen, während Data Warehouses nur gereinigte Datensätze speichern. Datenlager sind relativ teuer zu verwalten und zu warten, während Datenseen effizient Speicher- und Verarbeitungsfunktionen zu geringen Kosten verwenden.

Ersetzen Daten Lakes Data Warehouse?

Beide sind ergänzende Technologien und Datenseen können kein direkter Ersatz für Data Warehouses sein. Sie dienen unterschiedlichen Zwecken und Anwendungsfällen.

Benötigen Sie einen Datensee und ein Data Warehouse??

Datenseen sind ein zentrales Speicherrepository, mit dem große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten gespeichert werden, während ein Data Warehouse zum Speichern verarbeiteter und raffinierter Daten verwendet wird. Data Warehouses eignen sich ideal für operative Benutzer, während Datenseen für Deep Analytics -Operationen hervorragend geeignet sind.

Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Mining?

Ein Data Warehouse ist ein Datenverwaltungssystem, mit dem eine große Sammlung von Geschäftsdaten in einer gemeinsamen Datenbank gespeichert wird, während das Data Mining nutzbare Daten aus den Datenbanken extrahiert.

Was ist Data Warehouse -Beispiel??

Einige der bekanntesten Namen im Data Warehousing Space sind Oracle, Marklogic, Amazon Redshift usw.