Data Lake vs. Data Warehousing: Wichtige Unterschiede, die Sie kennen sollten

Veröffentlicht: 2023-04-06

Daten sind zu einem sehr wichtigen Bestandteil jedes Unternehmens geworden. Daten haben mehrere zugehörige Zutaten, um ihren größten Wert zu erlangen, wie z. B. das Sammeln umfangreicher Datenmengen, deren Verarbeitung, Analyse und Speicherung. Da eine Organisation viele Daten benötigt, ist deren ordnungsgemäße Speicherung eine bedeutende Aufgabe. Data Lake und Data Warehouse sind zwei bekannte Datenspeichermodelle, die sich für Unternehmen, die diese Methoden verwenden, als nützlich erwiesen haben.

Beide Datenspeichermodelle werden hauptsächlich zur Speicherung von Big Data verwendet. Manchmal verwendet ein Unternehmen Data Lake und Data Warehousing gleichzeitig, wenn und wann immer es erforderlich ist. Die beiden Techniken unterscheiden sich jedoch stark voneinander und wurden für unterschiedliche Zwecke entwickelt. Ein Data Lake und ein Data Warehouse unterscheiden sich in Struktur und Möglichkeiten zum Speichern von Daten.

Tauchen wir ein in das Verständnis dieser beiden Datenspeichermodelle und der Hauptunterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse .

Inhaltsverzeichnis

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist eine Art Datenverwaltungssystem, das über Fähigkeiten zur Unterstützung der Verfolgung von Business Intelligence (BI), hauptsächlich Datenanalyse, verfügt. Data Warehouses enthalten viele historische Daten und beabsichtigen, Abfragen durchzuführen, um den Prozess der Datenanalyse durchzuführen. Es wird erwartet, dass Data Warehouse als Speichermodell bis 2026 eine Wachstumsrate von 22,56 % erreichen wird. Dies ist das Dreifache der Marktgröße im Jahr 2021, die 4,7 Milliarden US-Dollar beträgt.

Die Data-Warehousing-Technik wird hauptsächlich von mittleren und großen Organisationen verwendet. Es ist eine praktische Technik, um wichtige Daten über verschiedene Abteilungen in einer Organisation über Datenbanken gemeinsam zu nutzen. Data Warehouses ziehen regelmäßig Daten an und werden im Allgemeinen von mehreren Orten bezogen.

Ein Data Warehouse ist eine großartige Möglichkeit, große Datenmengen zu kanalisieren und zu konsolidieren. Es speichert hauptsächlich Informationen über Kunden, Produkte, Dienstleistungen, Bestellungen, Inventar usw.

Was ist Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Speicher-Repository, das Big Data in einem Rohformat speichert. Data Lake besitzt die Fähigkeit, unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten zu speichern, und diese Bereitstellung bietet den Benutzern die Flexibilität der Art der Speicherung. Ein Data Lake ist ein Vorteil für Unternehmen, da erwartet wird, dass die globale Data Lake-Marktgröße bis 2027 eine Wachstumsrate von 20,6 % erreichen wird , was eine schnelle Marktimplementierung impliziert.

Data Lake verwendet beim Speichern von Daten Metadaten und Kennungen, wobei die Metadaten-Tags es einem Data Lake ermöglichen, Daten schnell abzurufen. Ein Cluster schreibt in erster Linie die Konfiguration von Data Lakes von Hardware mit mehr Skalierbarkeit. Das Data-Lake-System legt die Daten also in einem Speicherplatz ab, falls sie später benötigt werden.

Ein Data Lake analysiert oder verarbeitet die Daten jedoch nicht sofort. Es ist eine schnelle Speichermethode, die im Allgemeinen von Datenwissenschaftlern verwendet wird.

Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake

Data Warehouse vs. Data Lake ist ein Schlagwort in der heutigen IT-Branche. Dies sind die beiden beliebtesten Arten der Speicherung und Verarbeitung von Big Data, aber beide haben gewisse Unterschiede. Der Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse lässt sich wie folgt formulieren:

Basis Datensee Datenlager
Lagerung Jede Art von Daten kann unabhängig von ihrer Struktur oder Quelle in unserem Data Lake gespeichert werden. Es verarbeitet Rohdaten und wandelt sie nur bei Bedarf um. Data Warehouse befasst sich mit den Daten, die aus quantitativen Metriken bestehen und aus Transaktionsquellen gewonnen wurden. Die Daten werden periodisch transformiert.
Geschichte Die Data-Lake-Speichermethode nutzt Big Data und ist ein relativ neues Konzept. Data Warehouses sind im Gegensatz zu Big Data seit vielen Jahren weit verbreitet.
Datenerfassung Es hat die Fähigkeit, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in ihrem ursprünglichen Format zu erfassen. Es erfasst nur Strukturdaten und optimiert sie für Lagerzwecke.
Daten-Zeitachse Ein Data Lake speichert alle Daten, egal ob sie in der Gegenwart oder vielleicht in Zukunft benötigt werden. Ein Data Lake speichert Daten dauerhaft, um sie für Analysen zu verwenden. Data Warehouse spart viel Zeit für die Verarbeitung und Analyse verschiedener Datenquellen und die Entscheidung, was gespeichert werden soll.
Benutzer Am besten geeignet für Benutzer, die eine Tiefenanalyse durchführen. Zum Beispiel Datenwissenschaftler, Statistiker, Ingenieure usw. Am besten für operative Benutzer. Zum Beispiel Unternehmer, Geschäftsinhaber, Interessengruppen usw.
Kosten Ein Data Lake ist vergleichsweise weniger kostspielig, wenn es darum geht, Daten mit dieser Methode zu speichern. Ein Data Warehouse ist relativ kostspielig und benötigt mehr Zeit zum Speichern von Daten.
Aufgabe Es ermöglicht Benutzern den Zugriff auf die Daten, noch bevor sie bereinigt, transformiert und strukturiert werden. Es ermöglicht Benutzern, Einblicke in vordefinierte Fragen für vordefinierte Datentypen zu erhalten.
Bearbeitungszeit Es generiert schnellere Ergebnisse und hat weniger Bearbeitungszeit. Data Warehouses benötigen mehr Verarbeitungszeit, insbesondere wenn Änderungen darin vorgenommen werden.
Nachteil Manchmal kann die Rohform von Daten sehr schwer zu verstehen sein. Daher ist keine unmittelbare Vereinfachung eine Beschwerde gegen Data Lakes. Der größte Nachteil von Data Warehouses ist die Schwierigkeit, auf die man stößt, wenn man versucht, Änderungen daran vorzunehmen.
Datenverarbeitung Data Lakes verwenden ELT (Extract Load Transform). Data Warehouses verwenden eine traditionelle Form von ELT (Extract Load Transform).

Data Lake-Tools

Hier ist die Liste der am häufigsten verwendeten Data-Lake-Tools:

Azure Data Lake-Speicher

Dieses weit verbreitete Data-Lake-Tool hilft dabei, einen einzigen und einheitlichen Speicherplatz für Daten zu schaffen. Das Azure Data Lake-Tool ist von Vorteil, da es eine präzise Datenauthentifizierung zusammen mit fortschrittlichen und sicheren Einrichtungen bietet. Die Daten können an bestimmte Datenbanken übertragen werden, um die Informationen nur an bestimmte Abteilungen oder Personen zu senden. Dieses Tool eignet sich am besten für eine große Anzahl von Abfragen.

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AWS-Lake-Formation

Mit Hilfe des Tools lässt sich ganz einfach ein Data Lake aufbauen. Die AWS-basierten Machine Learning Services bieten durchgängige Analysefunktionen. Es kann den Datenzugriffsverlauf mit Hilfe einer Datenbank, die hilft, alles einfach zu durchsuchen, leicht identifizieren.

Qubol

Qubole ist ein Open-Format-Data-Lake-Tool, das allgemein zugänglich ist und offene Standards hat. Der Hauptvorteil dieses Tools besteht darin, dass es Ad-hoc-Analysedienste und -aktivitäten anbietet. Es übernimmt die Funktion des Zusammenführens von Datenpipelines, was wichtig ist, um Echtzeit-Einblicke zu gewinnen.

Info Data Lake

Dieses Tool hat die Fähigkeit, Daten aus zahlreichen Quellen zu gewinnen und zu sammeln und sie sofort zu verarbeiten, um wertvolle und aussagekräftige Informationen abzurufen. Dieses Datenspeichersystem lässt keine Datenüberflutung zu und ist der wichtigste Vorteil, den dieses Tool bietet.

Intelligenter Data Lake

Dieses Data Lake-Tool basiert auf Hadoop. Es stellt sicher, dass die Verwendung nicht sehr technisch sein muss, da es nicht viel Codierung erfordert, um Ergebnisse abzurufen. Es führt Abfragen auf umfangreichen Daten aus und hilft den Verbrauchern, den maximalen Nutzen zu erzielen.

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Data Warehouse-Tools

Die am besten bewerteten Data-Warehouse-Tools sind wie folgt aufgelistet:

Amazon Redshift

Es ist ein großartiges Cloud-basiertes Data-Warehousing-Tool, das eine schnelle Datenanalyse bietet. Es erfordert keinen zusätzlichen Betriebsaufwand und kann mehrere gleichzeitige Abfragen ausführen.

Microsoft Azure

Es ist ein knotenbasiertes Data-Warehouse-Tool, das die Möglichkeit bietet, große Datenmengen gleichzeitig zu verarbeiten. Es hilft, geschäftliche Erkenntnisse schneller und genauer zu erhalten und zu analysieren.

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Google BigQuery

Dieses berühmte Data-Warehousing-Tool lässt sich gut in TensorFlow und Cloud ML integrieren, wodurch es leistungsstarke Modelle auf der Grundlage von KI erstellen kann.

Schneeflocke

Dieses Tool bietet die Funktion, Datenanalysen aus verschiedenen strukturierten und unstrukturierten Quellen durchzuführen. Dieses Tool verfügt über eine präzise Architektur, die separate Verarbeitungs- und Speichermöglichkeiten bietet. Deshalb können die CPU-Ressourcen entsprechend den Aktivitäten der Benutzer angepasst werden.

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Micro Focus Vertica

Es ist ein SQL-basiertes Data Warehousing-Tool, das mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure usw. kompatibel ist. Es wurde speziell mit einer integrierten Analysefunktion für Zeitreihenfunktionen, maschinelle Lernaktivitäten usw. entwickelt.

Amazon DynamoDB

Es ist bekannt, dass dieses Tool ein Format hat, das eine schnelle Skalierung von Daten ermöglicht. Es kann die Kapazität seines Abfrageprozesses auf 10 oder 20 Billionen Anfragen pro Tag über Daten-Petabytes skalieren.

Welches ist das Richtige für Sie?

Beim Data-Warehouse-Modell geht es normalerweise um das Potenzial, nützliche Daten aus RDBMS aufzunehmen. Es dreht sich alles um Performance-Funktionalität und BI-Anwendungen. Dagegen ist das Data-Lake-Modell weniger restriktiv und gibt die Freiheit, auf Schemabasis zu arbeiten.

Top Data Science-Fähigkeiten zum Erlernen

Top Data Science-Fähigkeiten zum Erlernen
1 Datenanalysekurs Inferenzstatistik-Kurse
2 Programme zum Testen von Hypothesen Logistische Regressionskurse
3 Lineare Regressionskurse Lineare Algebra für die Analyse

Daher finden Unternehmen Data Lakes besser geeignet für ihr Speichersystem.

Falls Sie das detaillierte Konzept der Datenspeichermethoden lernen möchten, sind Sie bei uns genau richtig! Der Master of Science in Data Science von upGrad wird Sie über Data Science und alle damit verbundenen Konzepte, einschließlich Data Lake und Data Warehouse, aufklären.

Mit den besten Mentoren und Modulen, die upGrad anbietet, ist dieser Kurs gut gerüstet, um seinen Lernenden das Verständnis des Konzepts von Data Warehouse vs. Data Lake zu vermitteln. Es ermöglicht den Lernenden, die richtige Datenspeichermethode für ihre Organisation auszuwählen.

F. Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake bezieht sich auf einen zentralen Speicher für Daten aller Art – strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert. Das Speicherhaus speichert Daten in ihrer authentischen Form, damit Unternehmen zu ihren eigenen Bedingungen davon profitieren können.

F. Sind Data Lake und Data Warehousing austauschbare Begriffe?

Nein, Data Lake und Warehousing sind zwei verschiedene Ansätze, um Big Data zu speichern, um sie später zu analysieren, auszuwerten, zu bereinigen und zu verarbeiten, um wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen zu gewinnen. Beide umfassen unterschiedliche Tools zum Speichern maximaler Daten.

F. Kann Data Lake Data Warehouse ersetzen?

Data Lake und Warehouse sind keine Alternative zueinander. Daher würde das Ersetzen eines durch das andere nicht zu ähnlichen Ergebnissen führen. Während sich einige Technologien, die unter den beiden angeboten werden, überschneiden können, variiert die meiste Unterstützung, die unter den beiden bereitgestellt wird.