Data Lake vs Data Warehousing: diferențe cheie pe care ar trebui să le cunoașteți
Publicat: 2023-04-06Datele au devenit o parte foarte importantă a fiecărei companii. Datele au mai multe ingrediente asociate pentru a dobândi cea mai mare valoare, cum ar fi colectarea unor volume extinse de date, procesarea, analizarea și stocarea acestora. Întrucât o organizație necesită o mulțime de date, stocarea lor corectă este o sarcină importantă. Lacul de date și depozitul de date sunt două modele de stocare a datelor bine cunoscute care s-au dovedit a fi utile pentru organizațiile care folosesc aceste metodologii.
Ambele modele de stocare a datelor sunt utilizate în principal pentru stocarea Big Data. Uneori, o organizație utilizează lacul de date și depozitarea de date simultan, atunci când este necesar. Cu toate acestea, cele două tehnici sunt foarte diferite una de cealaltă și au fost dezvoltate cu scopuri diferite. Un lac de date și un depozit de date diferă în ceea ce privește structura și capacitățile de stocare a datelor.
Să ne aprofundăm în înțelegerea acestor două modele de stocare a datelor și a diferențelor cheie dintre lacul de date și depozitul de date .
Cuprins
Ce este un depozit de date?
Un depozit de date este un tip de sistem de gestionare a datelor care posedă abilități de a sprijini urmărirea Business Intelligence (BI), în principal analiza datelor. Depozitele de date conțin o mulțime de date istorice și intenționează să efectueze interogări pentru a efectua procesul de analiză a datelor. Depozitul de date ca model de stocare este de așteptat să atingă o rată de creștere de 22,56% până în 2026. Aceasta este de trei ori dimensiunea pieței în 2021, care este de 4,7 miliarde USD.
Tehnica de depozitare a datelor este utilizată în cea mai mare parte de către organizațiile de dimensiuni medii și mari. Este o tehnică convenabilă de a partaja date semnificative între diferite departamente dintr-o organizație prin baze de date. Depozitele de date atrag în mod regulat date și, în general, provin din mai multe locuri.
Un depozit de date este o modalitate excelentă de a canaliza și consolida cantități mari de date. Stochează în principal informații despre clienți, produse, servicii, comenzi, inventar etc.
Ce este Data Lake?
Un lac de date este un depozit central de stocare care stochează date mari într-un format brut. Data lake are capacitatea de a stoca date nestructurate, semistructurate și structurate, iar această prevedere oferă utilizatorilor flexibilitatea tipului de stocare. Un lac de date este un avantaj pentru organizații, deoarece dimensiunea pieței globale a lacului de date este de așteptat să atingă o rată de creștere de 20,6% până în 2027, ceea ce implică implementarea sa rapidă pe piață.
Data Lake utilizează metadate și identificatori în timp ce stochează date, unde etichetele de metadate permit unui lac de date să recupereze datele rapid. Un cluster scrie în primul rând configurația lacurilor de date ale hardware-ului cu mai multă scalabilitate. Deci, sistemul lacului de date aruncă datele într-un spațiu de stocare în cazul în care este necesar mai târziu.
Cu toate acestea, un lac de date nu analizează sau procesează datele imediat. Este o metodă de stocare rapidă folosită în general de oamenii de știință de date.
Diferența dintre Data Warehouse și Data Lake
Data warehouse vs data lake este un cuvânt la modă în industria IT de astăzi. Acestea sunt cele mai populare două moduri de stocare și procesare a datelor mari, dar ambele au anumite distincții. Diferența dintre lacul de date și depozitul de date poate fi enunțată după cum urmează:
| Bază | Data Lake | Depozitul de date |
| Depozitare | Orice tip de date poate fi stocat în lacul nostru de date, indiferent de structura sau sursa acestuia. Se ocupă de date brute și le transformă numai atunci când este necesar. | Depozitul de date se ocupă cu datele care constau în metrici cantitative și care au fost atrase din surse tranzacționale. Datele sunt transformate periodic. |
| Istorie | Metodologia de stocare a lacului de date utilizează date mari și este un concept relativ nou. | Depozitele de date au predominat de mulți ani, spre deosebire de big data. |
| Captarea datelor | Are capacitatea de a capta date structurate, semi-structurate și nestructurate în formatul lor original. | Captează doar date de structură și le simplifică în scopuri de depozitare. |
| Cronologia datelor | Un lac de date stochează toate datele, fie că sunt necesare în prezent sau poate fi necesare în viitor. Un lac de date păstrează datele în mod permanent pentru a fi utilizate pentru analiză. | Depozitul de date economisește o cantitate semnificativă de timp pentru procesarea și analiza diferitelor surse de date și pentru a decide ce să stocheze. |
| Utilizatori | Cel mai bun pentru utilizatorii care efectuează analize profunde. De exemplu, oameni de știință ai datelor, statisticieni, ingineri etc. | Cel mai bun pentru utilizatorii operaționali. De exemplu, antreprenori, proprietari de afaceri, părți interesate etc. |
| Cost | Un lac de date este comparativ mai puțin costisitor atunci când vine vorba de stocarea datelor folosind această metodologie. | Un depozit de date este relativ costisitor și consumă mai mult timp pentru stocarea datelor. |
| Sarcină | Permite utilizatorilor să acceseze datele chiar înainte de a le șterge, transforma și structura. | Permite utilizatorilor să obțină informații despre întrebările predefinite pentru tipuri de date predefinite. |
| Timp de procesare | Acesta generează rezultate mai rapide și are mai puțin timp de procesare. | Depozitele de date au nevoie de mai mult timp de procesare, mai ales când se fac modificări în ele. |
| Dezavantaj | Uneori, forma brută a datelor poate fi foarte greu de înțeles. Prin urmare, nicio simplificare imediată nu este o plângere împotriva lacurilor de date. | Dezavantajul major al depozitelor de date este dificultatea întâmpinată atunci când încercați să faceți modificări în acestea. |
| Procesarea datelor | Lacurile de date folosesc ELT (Extract Load Transform). | Depozitele de date folosesc o formă tradițională de ELT (Extract Load Transform). |
Instrumente Data Lake
Iată lista celor mai importante instrumente pentru data lake:
Azure Data Lake Storage
Acest instrument de lac de date folosit în mod popular ajută la crearea unui spațiu unic și unificat de stocare a datelor. Instrumentul Azure Data Lake este benefic, deoarece oferă autentificare precisă a datelor împreună cu facilități avansate și sigure. Datele pot fi transferate în baze de date specifice pentru a trimite informațiile numai către departamentele sau persoanele vizate. Acest instrument este cel mai bun pentru un număr masiv de interogări.
Învață cursuri de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.
Formarea lacului AWS
Cu ajutorul instrumentului, este foarte simplu să configurați un lac de date. Serviciile de învățare automată bazate pe AWS oferă funcții de analiză consistente. Poate identifica cu ușurință istoricul accesului la date cu ajutorul unei baze de date care ajută la căutarea totul cu ușurință.
Qubole
Qubole este un instrument de lac de date în format deschis, care este accesibil pe scară largă și are standarde deschise. Principalul avantaj al acestui instrument este că oferă servicii și activități de analiză ad-hoc. Îndeplinește funcția de amalgamare a conductelor de date, care este importantă pentru obținerea de informații în timp real.
Infor Data Lake
Acest instrument are capacitatea de a atrage și de a colecta date din numeroase surse și de a le procesa imediat pentru a prelua informații valoroase și semnificative. Acest sistem de stocare a datelor nu permite udarea datelor și este cel mai proeminent avantaj pe care îl oferă acest instrument.
Intelligent Data Lake
Acest instrument Data Lake se bazează pe Hadoop. Se asigură că utilizările nu trebuie să fie foarte tehnice, deoarece nu necesită o cantitate mare de codare pentru a prelua rezultatele. Ea rulează interogări pe date la scară largă și ajută consumatorii să obțină valoarea maximă.
Explorați cursurile noastre populare de știință a datelor
| Program Executive Postuniversitar în Știința Datelor de la IIITB | Program de certificat profesional în știința datelor pentru luarea deciziilor de afaceri | Master în Știința Datelor de la Universitatea din Arizona |
| Program de certificat avansat în știința datelor de la IIITB | Program de certificat profesional în știința datelor și analiză de afaceri de la Universitatea din Maryland | Cursuri de știință a datelor |
Instrumente pentru depozitul de date
Instrumentele de depozit de date de top sunt enumerate după cum urmează:
Amazon Redshift
Este un instrument excelent de stocare a datelor bazat pe cloud, care oferă analiză rapidă a datelor. Nu are nevoie de nicio suprasarcină operațională suplimentară și poate executa mai multe interogări concurente.
Microsoft Azure
Este un instrument de depozit de date bazat pe noduri care oferă posibilitatea de a procesa cantități mari de date în același timp. Ajută la obținerea și analizarea informațiilor de afaceri mai rapid și într-un mod precis.
Consultațicursurile noastre gratuite de știință a datelor pentru a obține un avantaj față de concurență.
Google BigQuery
Acest faimos instrument de depozitare a datelor se integrează bine cu TensorFlow și Cloud ML, ceea ce îi permite să construiască modele puternice bazate pe AI.
Fulg de nea
Acest instrument oferă funcția de a efectua analize de date din diverse surse structurate și nestructurate. Acest instrument are o arhitectură precisă care oferă facilități separate de procesare și stocare. De aceea resursele CPU pot fi ajustate în funcție de activitățile utilizatorilor.
Citiți articolele noastre populare despre știința datelor
| Calea de carieră în știința datelor: un ghid cuprinzător de carieră | Creșterea carierei în știința datelor: viitorul muncii este aici | De ce este importantă știința datelor? 8 moduri în care știința datelor aduce valoare afacerii |
| Relevanța științei datelor pentru manageri | Ultima fișă pentru știința datelor pe care ar trebui să o aibă fiecare cercetător de date | Top 6 motive pentru care ar trebui să devii un Data Scientist |
| O zi în viața omului de știință a datelor: ce fac ei? | Mitul distrus: Știința datelor nu are nevoie de codare | Business Intelligence vs Data Science: Care sunt diferențele? |
Micro Focus Vertica
Este un instrument de depozitare de date bazat pe SQL compatibil cu platforme Cloud precum AWS, Azure etc. este special conceput cu o capacitate de analiză încorporată pentru funcții de serie de timp, activități de învățare automată și așa mai departe.
Amazon DynamoDB
Acest instrument este cunoscut pentru a avea un format care permite scalarea rapidă a datelor. Poate scala capacitatea procesului său de interogare la 10 sau 20 de trilioane de solicitări zilnic pe petaocteți de date.
Care este potrivit pentru tine?
Modelul de depozit de date se referă de obicei la potențialul de a ingera date utile din RDBMS. Totul este despre funcționalitatea de performanță și aplicațiile BI. Întrucât, modelul lacului de date este mai puțin restrictiv și oferă libertatea de a lucra pe o schemă.
Abilități de top în știința datelor de învățat
| Abilități de top în știința datelor de învățat | ||
| 1 | Curs Analiza Datelor | Cursuri de Statistică Inferenţială |
| 2 | Programe de testare a ipotezelor | Cursuri de regresie logistică |
| 3 | Cursuri de regresie liniară | Algebră liniară pentru analiză |
Astfel, companiile găsesc lacurile de date mai potrivite pentru sistemul lor de stocare.
În cazul în care doriți să învățați conceptul detaliat al metodologiilor de stocare a datelor, vă putem acoperi! Masterul în știința datelor de la upGrad vă va lumina despre știința datelor și toate conceptele conexe, inclusiv lacul de date și depozitul de date.
Cu cei mai buni mentori și module pe care le oferă upGrad , acest curs este bine echipat pentru a oferi cursanților săi înțelegerea conceptului de depozit de date vs. lac de date . Le permite cursanților să aleagă metodologia de stocare a datelor potrivită pentru organizația lor.
Î. Ce este un lac de date?
Un lac de date se referă la un depozit centralizat pentru date de toate tipurile - structurate, nestructurate sau semistructurate. Depozitul stochează datele în forma sa autentică pentru a permite organizațiilor să beneficieze de ele în propriile condiții.
Î. Lacul de date și termenii de depozitare de date sunt interschimbabili?
Nu, data lake și warehousing sunt două abordări diferite de stocare a datelor mari pentru a le analiza, evalua, curăța și procesa ulterior pentru a obține informații valoroase pentru afaceri. Ambele cuprind un set diferit de instrumente pentru a stoca date maxime.
Î. Poate lacul de date să înlocuiască depozitul de date?
Lacul de date și depozitul nu sunt o alternativă unul la celălalt. Prin urmare, înlocuirea unuia cu celălalt nu ți-ar oferi rezultate similare. În timp ce unele tehnologii oferite în cadrul fiecăreia se pot suprapune, cea mai mare parte a asistenței oferite în cadrul celor două variază.