Sonntag , September 27 2020

Data Lake Vs. Data Warehouse: Was ist der Unterschied?

Der Markt für Data Warehouses boomt. Eine Studie prognostiziert, dass der Markt bis 2030 einen Wert von 23,8 Milliarden US-Dollar haben wird. Die Nachfrage wächst jährlich um 29%.

Während viel über die Vorzüge von Data Warehouses diskutiert wird, gibt es nicht genügend Diskussionszentren rund um Data Lakes. Wir haben in der Vergangenheit über Enterprise Data Warehouses gesprochen. Vergleichen wir sie daher mit Data Lakes.

Beim Speichern von Big Data werden sowohl Data Warehouses als auch Data Lakes verwendet. Andererseits sind sie nicht gleich. Ein Data Warehouse ist ein Speicherbereich für gefilterte, strukturierte Daten, die bereits für eine bestimmte Verwendung verarbeitet wurden, während Data Lake ein riesiger Pool von Rohdaten ist und das Ziel noch unbekannt ist.

Viele Menschen sind über diese beiden verwirrt. Die einzige Ähnlichkeit zwischen ihnen ist jedoch das übergeordnete Prinzip der Datenspeicherung. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen den beiden zu kennen, da sie unterschiedlichen Prinzipien dienen und unterschiedliche Augenpaare benötigen, um angemessen optimiert zu werden. Ein Data Lake funktioniert jedoch für ein bestimmtes Unternehmen, das Data Warehouse hingegen für ein anderes.

Dieser Blog zeigt oder zeigt den Unterschied zwischen dem Data Warehouse und dem Data Lake. Nachfolgend sind ihre bemerkenswerten Unterschiede aufgeführt.

Data Lake

  • Datentyp: strukturiert und unstrukturiert aus verschiedenen Datenquellen
  • Zweck: Kosteneffiziente Speicherung großer Datenmengen
  • Benutzer: Ingenieure und Wissenschaftler
  • Aufgaben: Speichern von Daten sowie Big-Data-Analysen wie Echtzeitanalysen und Deep Learning
  • Größen: Speichern von Daten, die möglicherweise verwendet werden

Data Warehouse

  • Datentyp: Historisch, der entsprechend der Struktur strukturiert wurde relationales Datenbankdiagramm
  • Zweck: Analyse von Geschäftsentscheidungen
  • Benutzer: Geschäftsanalysten und Datenanalysten
  • Aufgaben: Schreibgeschützte Abfragen zum Zusammenfassen und Aggregieren von Daten
  • Größe: Speichert nur Daten, die für die Analyse relevant sind

Datentyp

Die Datenbereinigung ist eine wichtige Datenkompetenz, da Daten in unvollständigen und unordentlichen Typen vorliegen. Nicht gelöschte Rohdaten werden als unstrukturierte Daten bezeichnet. Dies umfasst Chat-Protokolle, Bilder und PDF-Dateien. Unstrukturierte Daten, die für einen Plan gelöscht, in Tabellen sortiert und nach Beziehungen und Typen definiert wurden, werden als strukturierte Daten bezeichnet. Dies ist eine wesentliche Ungleichheit zwischen Data Warehouses und Data Lakes.

Data Warehouses enthalten historische Informationen, die gemäß einem relationalen Plan gelöscht wurden. Auf der anderen Seite speichern Data Lakes aus einer Vielzahl von Quellen wie Social-Media-Streams in Echtzeit, Internet-of-Things-Geräten, Web-App-Transaktionen und Benutzerdaten. Diese Daten sind häufig strukturiert, aber meistens sind sie unübersichtlich, da sie aus der Datenquelle aufgenommen werden.

Wenn es um Prinzipien und Funktionen geht, wird Data Lake zur kosteneffizienten Speicherung erheblicher Datenmengen verwendet aus verschiedenen Quellen. Das Zulassen von Daten für jede Struktur senkt die Kosten, da sie flexibel und skalierbar sind und nicht für einen bestimmten Plan oder ein bestimmtes Programm geeignet sind. Andererseits ist es einfach, strukturierte Daten zu analysieren, da sie sauberer sind. Es hat auch den gleichen Plan zum Abfragen. Ein Data Warehouse ist sehr nützlich für die Prüfung historischer Daten für bestimmte Datenentscheidungen, indem Daten auf einen Plan oder ein Programm beschränkt werden.

Möglicherweise stellen sich beide gegenseitig auf, wenn es um den Workflow der Daten geht. Die aufgenommene Organisation wird sofort in Data Lake gespeichert. Sobald ein bestimmtes organisatorisches Problem auftritt, wird ein Teil der als relevant erachteten Daten aus dem See entnommen, gelöscht und exportiert.

Jedes hat unterschiedliche Anwendungen, aber beide sind für verschiedene Benutzer sehr wertvoll. Geschäftsanalysten und Datenanalysten arbeiten häufig in einem Data Warehouse, das offen und eindeutig relevante Daten enthält, die für den Job verarbeitet wurden. Data Warehouse benötigt ein geringeres Maß an Kenntnissen oder Fähigkeiten in Datenwissenschaft und Programmierung, um verwendet zu werden.

Ingenieure richten Datenseen ein und warten sie und nehmen sie in die Datenpipeline auf. Datenwissenschaftler arbeiten auch eng mit Datenseen zusammen, da sie Informationen über einen breiteren und aktuellen Umfang haben.

Ingenieure verwenden Datenseen zum Speichern eingehender Daten. Andererseits sind Datenseen nicht nur auf die Speicherung beschränkt. Beachten Sie, dass unstrukturierte Daten skalierbar und flexibel sind, was besser und ideal für die Datenanalyse ist. Eine Big-Data-Analyse kann sowohl mit Apache Spark als auch mit Hadoop an Data Lakes durchgeführt werden. Dies gilt für Deep Learning, das Skalierbarkeit in der wachsenden Anzahl von Trainingsinformationen erfordert.

Normalerweise sind Data Warehouses für Benutzer schreibgeschützt, insbesondere für diejenigen, die in erster Linie lesen, sowie für kollektive Daten für Einblicke. Die Tatsache, dass Informationen oder Daten bereits sauber und archiviert sind, macht es normalerweise nicht erforderlich, Daten zu aktualisieren oder sogar einzufügen.

In Bezug auf die Größe ist Data Lake viel größer als ein Data Warehouse. Dies liegt an der Tatsache, dass Data Lake alle Informationen speichert, die für ein Unternehmen oder eine Organisation relevant sein können. Häufig sind Datenseen Petabyte, was 1.000 Terabyte entspricht. Andererseits ist das Data Warehouse selektiver oder wählerischer in Bezug auf die gespeicherten Informationen.

Verstehen der Bedeutung von Data Warehouses und Data Lakes

Wenn Sie sich zwischen Data Warehouse oder Data Lake entscheiden, müssen Sie das überprüfen Die oben genannten Kategorien bestimmen eine, die Ihren Anforderungen entspricht und zu Ihrem Fall passt. Wenn Sie sich eingehend mit den Unterschieden befassen oder wissen möchten, wie Data Warehouses erstellt werden, können Sie an einigen online angebotenen Lektionen teilnehmen.

Denken Sie immer daran, dass Sie manchmal eine Kombination dieser beiden Speicherlösungen wünschen, insbesondere bei der Entwicklung von Datenpipelines.

Geschrieben von: Rudderdstack.com, Segmentalternative

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