Data Lake vs Data Warehosing: Kluczowe różnice, które powinieneś znać

Dane stały się bardzo istotną częścią każdej firmy. Z danymi wiąże się kilka powiązanych składników, dzięki którym można uzyskać największą wartość, takich jak gromadzenie dużych ilości danych, ich przetwarzanie, analizowanie i przechowywanie. Ponieważ organizacja wymaga dużej ilości danych, ich właściwe przechowywanie jest ważnym zadaniem. Jezioro danych i hurtownia danych to dwa dobrze znane modele przechowywania danych, które okazały się przydatne w organizacjach stosujących te metodologie.

Oba modele przechowywania danych służą przede wszystkim do przechowywania Big Data. Czasami organizacja korzysta jednocześnie z jeziora danych i hurtowni danych w razie potrzeby. Jednak te dwie techniki bardzo się od siebie różnią i zostały opracowane w różnych celach. Jezioro danych i hurtownia danych różnią się strukturą i możliwościami przechowywania danych.

Zagłębmy się w zrozumienie tych dwóch modeli przechowywania danych i kluczowych różnic między jeziorem danych a hurtownią danych .

Czym jest hurtownia danych?

Hurtownia danych to rodzaj systemu zarządzania danymi, który posiada możliwości wspomagające prowadzenie działalności Business Intelligence (BI), głównie analityki danych. Hurtownie danych zawierają wiele danych historycznych i służą do wykonywania zapytań w celu przeprowadzenia procesu analizy danych. Oczekuje się, że hurtownia danych jako model pamięci masowej osiągnie tempo wzrostu na poziomie 22,56% do 2026 r. Jest to trzykrotność wielkości rynku w 2021 r., który wyniesie 4,7 mld USD.

Technika hurtowni danych jest najczęściej wykorzystywana przez średnie i duże organizacje. Jest to wygodna technika udostępniania istotnych danych między różnymi działami organizacji za pośrednictwem baz danych. Hurtownie danych regularnie przyciągają dane i generalnie są pozyskiwane z wielu miejsc.

Hurtownia danych to świetny sposób na uporządkowanie i konsolidację dużych ilości danych. Przechowuje głównie informacje o klientach, produktach, usługach, zamówieniach, stanach magazynowych itp.

Co to jest jezioro danych?

Jezioro danych to centralne repozytorium pamięci masowej, które przechowuje duże zbiory danych w nieprzetworzonym formacie. Jezioro danych umożliwia przechowywanie danych nieustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych, a to świadczenie zapewnia użytkownikom elastyczność rodzaju przechowywania. Jezioro danych jest korzystne dla organizacji, ponieważ oczekuje się, że wielkość globalnego rynku jezior danych osiągnie stopę wzrostu na poziomie 20,6% do 2027 r., co oznacza jego szybkie wdrożenie rynkowe.

Data Lake używa metadanych i identyfikatorów podczas przechowywania danych, gdzie tagi metadanych umożliwiają szybkie pobieranie danych przez usługę Data Lake. Klaster przede wszystkim zapisuje konfigurację jezior danych sprzętu z większą skalowalnością. Tak więc system data lake zrzuca dane do przestrzeni dyskowej na wypadek, gdyby były później potrzebne.

Jednak jezioro danych nie analizuje ani nie przetwarza danych natychmiast. Jest to metoda szybkiego przechowywania, powszechnie stosowana przez analityków danych.

Różnica między hurtownią danych a jeziorem danych

Hurtownia danych vs data lake to modne słowo w dzisiejszej branży IT. Są to dwa najpopularniejsze tryby przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych, ale oba mają pewne różnice. Różnicę między jeziorem danych a hurtownią danych można określić w następujący sposób:

Narzędzia jeziora danych

Oto lista najczęściej używanych narzędzi data lake:

Azure Data Lake Storage

To powszechnie używane narzędzie Data Lake pomaga tworzyć pojedynczą i zunifikowaną przestrzeń do przechowywania danych. Narzędzie Azure Data Lake jest korzystne, ponieważ zapewnia precyzyjne uwierzytelnianie danych wraz z zaawansowanymi i bezpiecznymi funkcjami. Dane mogą być przenoszone do określonych baz danych w celu wysłania informacji tylko do odpowiednich działów lub osób. To narzędzie najlepiej sprawdza się w przypadku ogromnej liczby zapytań.

Ucz się online na kursach nauki o danych na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobądź programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Formacja jeziora AWS

Za pomocą tego narzędzia bardzo łatwo jest skonfigurować jezioro danych. Usługi uczenia maszynowego oparte na AWS oferują spójne funkcje analityczne. Może łatwo zidentyfikować historię dostępu do danych za pomocą bazy danych, która pomaga łatwo przeszukiwać wszystko.

Qubole

Qubole to otwarte narzędzie do obsługi jezior danych, które jest szeroko dostępne i ma otwarte standardy. Główną zaletą tego narzędzia jest to, że oferuje usługi i działania analityczne ad hoc. Pełni funkcję łączenia potoków danych, co jest ważne dla uzyskiwania wglądu w czasie rzeczywistym.

Jezioro danych Infor

To narzędzie ma możliwość przyciągania i gromadzenia danych z wielu źródeł oraz natychmiastowego ich przetwarzania w celu uzyskania cennych i znaczących informacji. Ten system przechowywania danych nie pozwala na zalewanie danych i jest to najważniejsza zaleta tego narzędzia.

Inteligentne jezioro danych

To narzędzie Data Lake jest oparte na platformie Hadoop. Zapewnia, że ​​zastosowania nie muszą być bardzo techniczne, ponieważ nie wymaga dużej ilości kodowania w celu pobrania wyników. Obsługuje zapytania dotyczące danych na dużą skalę i pomaga konsumentom uzyskać maksymalną wartość.

Zapoznaj się z naszymi popularnymi kursami Data Science

Narzędzia hurtowni danych

Najwyżej oceniane narzędzia hurtowni danych są wymienione w następujący sposób:

Przesunięcie ku czerwieni Amazonki

Jest to świetne narzędzie do przechowywania danych w chmurze, które oferuje szybką analizę danych. Nie wymaga żadnych dodatkowych kosztów operacyjnych i może wykonywać wiele jednoczesnych zapytań.

Microsoft Azure

Jest to oparte na węzłach narzędzie hurtowni danych, które oferuje możliwość przetwarzania dużych ilości danych w tym samym czasie. Pomaga szybciej i dokładniej pozyskiwać i analizować spostrzeżenia biznesowe.

Sprawdź naszebezpłatne kursy nauki o danych, aby uzyskać przewagę nad konkurencją.

Google BigQuery

To słynne narzędzie do hurtowni danych dobrze integruje się z TensorFlow i Cloud ML, co umożliwia budowanie potężnych modeli opartych na sztucznej inteligencji.

Płatek śniegu

To narzędzie oferuje funkcję wykonywania analiz danych z różnych źródeł ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. To narzędzie ma precyzyjną architekturę, która oferuje oddzielne funkcje przetwarzania i przechowywania. Dlatego zasoby procesora można dostosować do działań użytkowników.

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące nauki o danych

Micro Focus Vertica

Jest to narzędzie do hurtowni danych oparte na języku SQL, kompatybilne z platformami chmurowymi, takimi jak AWS, Azure itp. Zostało specjalnie zaprojektowane z wbudowaną funkcją analityczną dla funkcji szeregów czasowych, działań związanych z uczeniem maszynowym i tak dalej.

Amazon DynamoDB

Wiadomo, że to narzędzie ma format, który umożliwia szybkie skalowanie danych. Może skalować wydajność swojego procesu zapytań do 10 lub 20 bilionów żądań dziennie w petabajtach danych.

Który do ciebie pasuje?

Model hurtowni danych dotyczy zazwyczaj możliwości pozyskiwania użytecznych danych z RDBMS. Chodzi przede wszystkim o funkcjonalność wydajnościową i aplikacje BI. Natomiast model data lake jest mniej restrykcyjny i daje swobodę pracy na zasadzie schematu.

Najważniejsze umiejętności związane z nauką o danych do nauczenia

Dlatego firmy uważają, że jeziora danych są bardziej odpowiednie dla ich systemów pamięci masowej.

Jeśli chcesz poznać szczegółową koncepcję metodologii przechowywania danych, mamy coś dla Ciebie! Master of Science in Data Science upGrad oświeci Cię w zakresie nauki o danych i wszystkich powiązanych z nią koncepcji, w tym jeziora danych i hurtowni danych.

Dzięki najlepszym mentorom i modułom, które oferuje upGrad , ten kurs jest dobrze wyposażony, aby przekazać uczniom zrozumienie koncepcji hurtowni danych i jeziora danych . Umożliwia uczniom wybór odpowiedniej metodologii przechowywania danych dla ich organizacji.