Data Lake vs Data Warehouse: Quina és la diferència?

En aquest tutorial sobre la diferència entre Data lake i Data warehouse, analitzarem les diferències clau entre Data warehouse i Data Lake. Però abans de discutir la diferència, primer aprenem Què és Data Warehouse ?.

Què és Data Warehouse?

Magatzem de dades és una barreja de tecnologies i components per a l’ús estratègic de dades. Recopila i gestiona dades de fonts diverses per proporcionar informació comercial significativa. És l’emmagatzematge electrònic d’una gran quantitat d’informació dissenyada per a consultes i anàlisis en lloc de processar transaccions. És un procés de transformació de dades en informació.

Què és Data Lake?

A Data Lake és un dipòsit d’emmagatzematge que pot emmagatzemar una gran quantitat de dades estructurades, semiestructurades i no estructurades. És un lloc per emmagatzemar tot tipus de dades en el seu format nadiu sense límits fixos quant a la mida o el fitxer del compte. Ofereix una gran quantitat de dades per augmentar el rendiment analític i la integració nativa.

Data Lake és com un contenidor gran que és molt similar al llac i als rius reals. Igual que en un llac, teniu diversos afluents; de manera similar, un llac de dades té dades estructurades, dades no estructurades, màquina a màquina, registres que flueixen en temps real.

Concepte de magatzem de dades:

Data Warehouse emmagatzema dades en fitxers o carpetes, cosa que ajuda a organitzar i utilitzar les dades per prendre decisions estratègiques. Aquest sistema d’emmagatzematge també ofereix una visió multidimensional de les dades atòmiques i de resum. Les funcions importants que cal dur a terme són:

  1. Extracció de dades
  2. Neteja de dades
  3. Transformació de dades
  4. Càrrega i actualització de dades

A continuació, aprendrem la diferència clau entre Azure data lake i data warehouse.

DIFERÈNCIA CLAU

  • Data Lake emmagatzema totes les dades independentment de la font i la seva estructura, mentre que Data Warehouse emmagatzema les dades en mètriques quantitatives amb els seus atributs.
  • Data Lake és un dipòsit d’emmagatzematge que emmagatzema enormes dades estructurades, semiestructurades i no estructurades, mentre que Data Warehouse combina tecnologies i components que permeten l’ús estratègic de les dades.
  • Data Lake defineix l’esquema després d’emmagatzemar les dades, mentre que Data Warehouse defineix l’esquema abans d’emmagatzemar les dades.
  • Data Lake utilitza el procés ELT (Extract Load Transform) mentre que el Data Warehouse utilitza el procés ETL (Extract Load Load).
  • Comparant Data Lake amb Warehouse, Data Lake és ideal per a aquells que desitgen una anàlisi en profunditat, mentre que Data Warehouse és ideal per a usuaris operatius.

Concepte Data Lake:

Un Data Lake és un dipòsit d’emmagatzematge de grans dimensions que conté una gran quantitat de dades en brut en el seu format original fins al moment en què es necessita. A cada element de dades d'un Data Lake se li proporciona un identificador únic i s'etiqueta amb un conjunt d'etiquetes de metadades ampliades. Ofereix àmplies varietats de capacitats analítiques.

Diferència clau entre Data Lake i Data Warehouse

Diferència entre Data Lake i Data Warehouse

A continuació, es mostren les diferències clau entre els llacs de dades i el magatzem de dades:

ParàmetresData LakeMagatzem de dades
Emmagatzematge Al llac de dades, totes les dades es conserven independentment de la font i la seva estructura. Les dades es conserven en la seva forma crua. Només es transforma quan està llest per al seu ús. Un magatzem de dades consistirà en dades que s’extreuen de sistemes transaccionals o dades que consisteixen en mètriques quantitatives amb els seus atributs. Les dades es netegen i es transformen
Història Les tecnologies de dades grans que s’utilitzen als llacs de dades són relativament noves.El concepte de magatzem de dades, a diferència del big data, s’havia utilitzat durant dècades.
Captura de dades Captura tot tipus de dades i estructures, semiestructurades i no estructurades en la seva forma original a partir dels sistemes font.Capta informació estructurada i l’organitza en esquemes tal com es defineixen a efectes de magatzem de dades
Cronologia de dades Els llacs de dades poden conservar totes les dades. Això inclou no només les dades que s’utilitzen, sinó també les que es podrien utilitzar en el futur. A més, es guarden les dades de tots els temps, per retrocedir en el temps i fer una anàlisi.En el procés de desenvolupament de magatzem de dades, es dedica un temps important a analitzar diverses fonts de dades.
Usuaris Data Lake és ideal per als usuaris que es dediquen a una anàlisi profunda. Aquests usuaris inclouen científics de dades que necessiten avançats eines analítiques amb capacitats com la modelització predictiva i l’anàlisi estadística.El magatzem de dades és ideal per a usuaris operatius perquè està ben estructurat, fàcil d’utilitzar i entendre.
Costos d'emmagatzematge L’emmagatzematge de dades a les tecnologies de dades grans és relativament barat i emmagatzema dades a un magatzem de dades.Emmagatzemar dades al magatzem de dades és més costós i requereix temps.
Tasca Els llacs de dades poden contenir totes les dades i tipus de dades; permet als usuaris accedir a les dades abans del procés de transformació, neteja i estructura.Els magatzems de dades poden proporcionar informació sobre preguntes predefinides per als tipus de dades predefinits.
Temps de processament Els llacs de dades permeten als usuaris accedir a les dades abans de transformar-les, netejar-les i estructurar-les. Per tant, permet als usuaris arribar al seu resultat més ràpidament en comparació amb el magatzem de dades tradicional.Els magatzems de dades ofereixen informació sobre preguntes predefinides per a tipus de dades predefinides. Per tant, qualsevol canvi al magatzem de dades necessitava més temps.
Posició de l’esquema Normalment, l'esquema es defineix després d'emmagatzemar les dades. Això ofereix una gran agilitat i facilitat de captura de dades, però requereix treballar al final del procésNormalment, l’esquema es defineix abans d’emmagatzemar les dades. Requereix feina al començament del procés, però ofereix rendiment, seguretat i integració.
Processament de dades Ús de Data Lakes del procés ELT (Extract Load Transform).El magatzem de dades utilitza un procés tradicional ETL (Extract Transform Load).
Queixar-se Les dades es conserven en la seva forma crua. Només es transforma quan està llest per al seu ús.La principal queixa contra els magatzems de dades és la incapacitat o el problema al qual s’enfronta quan s’intenta fer canvis.
Avantatges clau Integren diferents tipus de dades per plantejar-se preguntes completament noves, ja que és probable que aquests usuaris no facin servir dipòsits de dades perquè és possible que hagin d’anar més enllà de les seves capacitats.La majoria d'usuaris d'una organització són operatius. Aquest tipus d’usuaris només es preocupen pels informes i les mètriques clau de rendiment.