Озеро данных и хранилище данных: ключевые отличия, о которых следует знать

Данные стали очень важной частью каждой компании. У данных есть несколько связанных ингредиентов, чтобы получить наибольшую ценность, таких как сбор больших объемов данных, их обработка, анализ и хранение. Поскольку организации требуется много данных, правильное их хранение является важной задачей. Озеро данных и хранилище данных — это две широко известные модели хранения данных, которые доказали свою полезность для организаций, использующих эти методологии.

Обе модели хранения данных в основном используются для хранения больших данных. Иногда организация использует озеро данных и хранилище данных одновременно по мере необходимости. Однако эти два метода сильно отличаются друг от друга, и они были разработаны с разными целями. Озеро данных и хранилище данных различаются по структуре и возможностям хранения данных.

Давайте углубимся в понимание этих двух моделей хранения данных и ключевых различий между озером данных и хранилищем данных .

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это тип системы управления данными, которая обладает возможностями поддержки бизнес-аналитики (BI), в основном аналитики данных. Хранилища данных содержат много исторических данных и предназначены для выполнения запросов для выполнения процесса анализа данных. Хранилище данных как модель хранения, как ожидается, достигнет темпов роста 22,56% к 2026 году. Это в три раза превышает размер рынка в 2021 году, который составляет 4,7 миллиарда долларов.

Техника хранения данных в основном используется средними и крупными организациями. Это удобный метод для обмена важными данными между различными отделами организации через базы данных. Хранилища данных регулярно привлекают данные и, как правило, поступают из нескольких мест.

Хранилище данных — это отличный способ распределения и консолидации больших объемов данных. Он в основном хранит информацию о клиентах, продуктах, услугах, заказах, запасах и т. д.

Что такое озеро данных?

Озеро данных — это центральный репозиторий, в котором большие данные хранятся в необработанном формате. Озеро данных обладает способностью хранить неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные, и это положение предлагает пользователям гибкость типа хранилища. Озеро данных является преимуществом для организаций, поскольку ожидается, что к 2027 году объем мирового рынка озера данных достигнет темпов роста 20,6% , что предполагает его быстрое внедрение на рынке.

Озеро данных использует метаданные и идентификаторы при хранении данных, где теги метаданных позволяют озеру данных быстро извлекать данные. Кластер в первую очередь записывает конфигурацию озер данных аппаратного обеспечения с большей масштабируемостью. Таким образом, система озера данных выгружает данные в пространство для хранения на случай, если они потребуются позже.

Однако озеро данных не анализирует и не обрабатывает данные немедленно. Это метод быстрого хранения, обычно используемый специалистами по данным.

Разница между хранилищем данных и озером данных

Хранилище данных и озеро данных — модное слово в современной ИТ-индустрии. Это два самых популярных режима хранения и обработки больших данных, но оба имеют определенные отличия. Разницу между озером данных и хранилищем данных можно сформулировать следующим образом:

Инструменты озера данных

Вот список наиболее часто используемых инструментов озера данных:

Хранилище озера данных Azure

Этот популярный инструмент озера данных помогает создать единое и унифицированное пространство для хранения данных. Инструмент Azure Data Lake полезен, поскольку он обеспечивает точную проверку подлинности данных, а также расширенные и безопасные средства. Данные могут быть переданы в определенные базы данных для отправки информации только нужным отделам или отдельным лицам. Этот инструмент лучше всего подходит для большого количества запросов.

Изучайте онлайн- курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Формирование озера AWS

С помощью этого инструмента очень просто настроить озеро данных. Сервисы машинного обучения на базе AWS предлагают согласованные функции анализа. Он может легко определить историю доступа к данным с помощью базы данных, которая помогает легко искать все.

Куболе

Qubole — это инструмент озера данных открытого формата, который широко доступен и имеет открытые стандарты. Основное преимущество этого инструмента заключается в том, что он предлагает специальные аналитические услуги и действия. Он выполняет функцию объединения конвейеров данных, что важно для получения информации в реальном времени.

Информационное озеро данных

Этот инструмент имеет возможность привлекать и собирать данные из многочисленных источников и немедленно обрабатывать их для получения ценной и значимой информации. Эта система хранения данных не позволяет заливать данные, и это самое заметное преимущество, которое предлагает этот инструмент.

Интеллектуальное озеро данных

Этот инструмент озера данных основан на Hadoop. Это гарантирует, что использование не должно быть очень техническим, поскольку для получения результатов не требуется большого объема кода. Он выполняет запросы к крупномасштабным данным и помогает потребителям получить максимальную отдачу.

Изучите наши популярные курсы по науке о данных

Инструменты хранилища данных

Самые популярные инструменты хранилища данных перечислены следующим образом:

Амазонка Красное смещение

Это отличный облачный инструмент для хранения данных, который предлагает быстрый анализ данных. Он не требует дополнительных операционных издержек и может выполнять несколько одновременных запросов.

Microsoft Azure

Это инструмент хранилища данных на основе узлов, который предлагает возможность одновременной обработки больших объемов данных. Это помогает быстрее и точнее получать и анализировать бизнес-идеи.

Ознакомьтесь с нашимибесплатными курсами по науке о данных , чтобы получить преимущество над конкурентами.

Google BigQuery

Этот известный инструмент для хранения данных хорошо интегрируется с TensorFlow и Cloud ML, что позволяет ему создавать мощные модели на основе ИИ.

Снежинка

Этот инструмент предлагает функцию выполнения анализа данных из различных структурированных и неструктурированных источников. Этот инструмент имеет точную архитектуру, которая предлагает отдельные средства обработки и хранения. Вот почему ресурсы ЦП можно регулировать в соответствии с действиями пользователей.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

Микро Фокус Вертика

Это инструмент для хранения данных на основе SQL, совместимый с облачными платформами, такими как AWS, Azure и т. д. Он специально разработан со встроенными возможностями аналитики для функций временных рядов, действий машинного обучения и т. д.

Amazon DynamoDB

Известно, что этот инструмент имеет формат, позволяющий быстро масштабировать данные. Он может масштабировать мощность своего процесса обработки запросов до 10 или 20 триллионов запросов ежедневно по петабайтам данных.

Какой из них подходит именно вам?

Модель хранилища данных обычно предполагает возможность получения полезных данных из СУБД. Все дело в функциональности производительности и приложениях BI. Принимая во внимание, что модель озера данных менее ограничительна и дает свободу работать на основе схемы.

Основные навыки работы с данными

Таким образом, компании считают озера данных более подходящими для их систем хранения.

Если вы хотите подробно изучить концепцию методологий хранения данных, мы вам поможем! Магистр наук в области науки о данных upGrad расскажет вам о науке о данных и всех связанных с ней концепциях, включая озеро данных и хранилище данных.

С лучшими наставниками и модулями, которые предлагает upGrad , этот курс хорошо оснащен, чтобы дать учащимся понимание концепции хранилища данных и озера данных . Это позволяет учащимся выбрать правильную методологию хранения данных для своей организации.