Data Lake vs Data Warehouse: Hva er forskjellen?

I denne veiledningen om forskjellen mellom Data lake vs. Data warehouse, vil vi diskutere de viktigste forskjellene mellom Data warehouse vs Data lake. Men før vi diskuterer forskjellen, la oss først lære "Hva er datavarehus?".

Hva er datavarehus?

Data Warehouse er en blanding av teknologier og komponenter for strategisk bruk av data. Den samler inn og administrerer data fra forskjellige kilder for å gi meningsfull forretningsinnsikt. Det er elektronisk lagring av en stor mengde informasjon designet for spørring og analyse i stedet for transaksjonsbehandling. Det er en prosess med å transformere data til informasjon.

Hva er Data Lake?

A Data Lake er et lagringsregister som kan lagre en stor mengde strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data. Det er et sted å lagre alle typer data i sitt opprinnelige format uten faste begrensninger på kontostørrelse eller fil. Det tilbyr en stor mengde datamengde for økt analytisk ytelse og integrert integrering.

Data Lake er som en stor container som er veldig lik ekte innsjø og elver. Akkurat som i en innsjø, har du flere bifloder som kommer inn; Tilsvarende har en datasjø strukturert data, ustrukturert data, maskin til maskin, logger som strømmer gjennom i sanntid.

Data Warehouse-konsept:

Data Warehouse lagrer data i filer eller mapper som hjelper til med å organisere og bruke dataene til å ta strategiske beslutninger. Dette lagringssystemet gir også et flerdimensjonalt syn på atom- og sammendragsdata. De viktige funksjonene som er nødvendige for å utføre er:

Datautvinning
Datarengjøring
Datatransformasjon
Datainnlasting og oppdatering

Deretter lærer vi nøkkelforskjellen mellom Azure data lake vs data warehouse.

HOVEDFORSKJELL

Data Lake lagrer all data uavhengig av kilden og dens struktur, mens Data Warehouse lagrer data i kvantitative beregninger med attributtene.
Data Lake er et lagringsregister som lagrer enorme strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data mens Data Warehouse blander teknologier og komponenter som tillater strategisk bruk av data.
Data Lake definerer skjemaet etter at data er lagret mens Data Warehouse definerer skjemaet før data lagres.
Data Lake bruker ELT-prosessen (Extract Load Transform) mens Data Warehouse bruker ETL-prosessen (Extract Transform Load).
Sammenligning av Data Lake vs Warehouse, er Data Lake ideell for de som ønsker grundig analyse, mens Data Warehouse er ideell for operasjonelle brukere.

Data Lake-konsept:

A Data Lake er et stort lagringsregister som har en stor mengde rådata i sitt opprinnelige format til den tiden det trengs. Hvert dataelement i en datasjø får en unik identifikator og merkes med et sett med utvidede metadatakoder. Det tilbyr mange varianter av analytiske evner.

Hovedforskjell mellom Data Lake og Data Warehouse

Her er viktige forskjeller mellom datasjøer og datalager:

Parametere	Data Lake	Datavarehus
Oppbevaring	I datasjøen holdes alle data uavhengig av kilden og dens struktur. Data holdes i sin råform. Den transformeres bare når den er klar til bruk.	Et datalager vil bestå av data som er hentet fra transaksjonssystemer eller data som består av kvantitative beregninger med attributtene. Dataene blir renset og transformert
Historie	Big data-teknologier som brukes i datasjøer er relativt nye.	Data warehouse-konsept hadde, i motsetning til big data, blitt brukt i flere tiår.
Datafangst	Fanger opp alle slags data og strukturer, semistrukturerte og ustrukturerte i sin opprinnelige form fra kildesystemer.	Fanger opp strukturert informasjon og organiserer dem i skjemaer som definert for datalagerformål
Datatidslinje	Datasjøer kan beholde alle data. Dette inkluderer ikke bare dataene som er i bruk, men også data som de kan bruke i fremtiden. Også data holdes for all tid, for å gå tilbake i tid og gjøre en analyse.	I utviklingsprosessen for datalager brukes betydelig tid på å analysere ulike datakilder.
Brukere	Data lake er ideelt for brukere som hengir seg til dyp analyse. Slike brukere inkluderer dataforskere som trenger avanserte analytiske verktøy med evner som prediktiv modellering og statistisk analyse.	Datalageret er ideelt for operasjonelle brukere på grunn av å være godt strukturert, enkel å bruke og forstå.
Lagringskostnader	Datalagring i big data-teknologier er relativt billig enn lagring av data i et datalager.	Lagring av data i datalager er dyrere og tidkrevende.
Oppgave	Datasjøer kan inneholde alle data og datatyper; det gir brukerne tilgang til data før prosessen med transformert, renset og strukturert.	Datalager kan gi innsikt i forhåndsdefinerte spørsmål for forhåndsdefinerte datatyper.
Behandlingstid	Datasjøer gir brukerne tilgang til data før de er transformert, renset og strukturert. Dermed tillater det brukere å komme til resultatet raskere sammenlignet med det tradisjonelle datalageret.	Datalager gir innsikt i forhåndsdefinerte spørsmål for forhåndsdefinerte datatyper. Så alle endringer i datalageret trengte mer tid.
Skjemaets posisjon	Vanligvis er skjemaet definert etter at data er lagret. Dette gir høy smidighet og enkel datafangst, men krever arbeid på slutten av prosessen	Vanligvis er skjema definert før data lagres. Krever arbeid i starten av prosessen, men tilbyr ytelse, sikkerhet og integrering.
Databehandling	Data Lakes bruk av ELT-prosessen (Extract Load Transform).	Datalager bruker en tradisjonell ETL (Extract Transform Load) prosess.
Klage	Data holdes i sin råform. Den transformeres bare når den er klar til bruk.	Hovedklagen mot datalager er manglende evne, eller problemet som står overfor når du prøver å gjøre endringer i dem.
Hovedfordeler	De integrerer forskjellige typer data for å komme med helt nye spørsmål, ettersom disse brukerne sannsynligvis ikke bruker datalager fordi de kanskje trenger å gå utover dets evner.	De fleste brukere i en organisasjon er operasjonelle. Denne typen brukere bryr seg bare om rapporter og viktige ytelsesberegninger.