Data Lake Vs Data Warehousing: ข้อแตกต่างสำคัญที่คุณควรทราบ

เผยแพร่แล้ว: 2023-04-06

ข้อมูลกลายเป็นส่วนสำคัญของทุกบริษัท ข้อมูลมีส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องหลายอย่างเพื่อให้ได้มาซึ่งคุณค่าสูงสุด เช่น การรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก การประมวลผล การวิเคราะห์ และการจัดเก็บ เนื่องจากองค์กรต้องการข้อมูลจำนวนมาก การจัดเก็บอย่างถูกต้องจึงเป็นงานที่สำคัญ ทะเลสาบข้อมูลและคลังข้อมูล เป็นแบบจำลองการจัดเก็บข้อมูลสองแบบที่เป็นที่รู้จักอย่างเด่นชัด ซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์สำหรับองค์กรที่ใช้วิธีการเหล่านี้

การจัดเก็บข้อมูลทั้งสองรูปแบบจะใช้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหลัก บางครั้งองค์กรใช้ที่จัดเก็บข้อมูลดิบและคลังข้อมูลพร้อมกันเมื่อจำเป็น อย่างไรก็ตาม เทคนิคทั้งสองมีความแตกต่างกันมากและได้รับการพัฒนาขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ทะเลสาบ ข้อมูลและคลังข้อมูล แตกต่างกันในโครงสร้างและความสามารถในการจัดเก็บข้อมูล

มาทำความเข้าใจโมเดลการจัดเก็บข้อมูลทั้งสองนี้และความแตกต่างที่สำคัญ ระหว่าง Data Lake และ Data Warehouse

สารบัญ

คลังข้อมูลคืออะไร?

คลังข้อมูลเป็นระบบจัดการข้อมูลประเภทหนึ่งที่มีความสามารถในการสนับสนุนการแสวงหา Business Intelligence (BI) ซึ่งส่วนใหญ่เป็นการวิเคราะห์ข้อมูล คลังข้อมูลประกอบด้วยข้อมูลในอดีตจำนวนมากและตั้งใจที่จะทำการสืบค้นเพื่อดำเนินกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล คลังข้อมูลในรูปแบบสตอเรจคาดว่าจะมีอัตราการเติบโตสูงถึง 22.56% ภายในปี 2569 ซึ่งเป็นสามเท่าของขนาดตลาดในปี 2564 ซึ่งมีมูลค่า 4.7 พันล้านดอลลาร์

เทคนิคคลังข้อมูลส่วนใหญ่ใช้โดยองค์กรขนาดกลางและขนาดใหญ่ เป็นเทคนิคที่สะดวกในการแชร์ข้อมูลสำคัญระหว่างแผนกต่างๆ ในองค์กรผ่านฐานข้อมูล คลังข้อมูลมักจะดึงดูดข้อมูลและมักจะมาจากหลายที่

คลังข้อมูลเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการจัดช่องทางและรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก โดยส่วนใหญ่จะเก็บข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า สินค้า บริการ คำสั่งซื้อ สินค้าคงคลัง ฯลฯ

Data Lake คืออะไร?

Data Lake คือที่เก็บข้อมูลส่วนกลางที่จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ในรูปแบบดิบ Data Lake มีความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อกำหนดนี้ให้ความยืดหยุ่นของประเภทการจัดเก็บแก่ผู้ใช้ Data Lake เป็นข้อได้เปรียบสำหรับองค์กรต่างๆ เนื่องจากขนาดตลาดของ Data Lake ทั่วโลกคาดว่าจะมีอัตราการเติบโตสูงถึง 20.6% ภายในปี 2027 ซึ่งหมายถึงการนำตลาดไปใช้อย่างรวดเร็ว

Data Lake ใช้ข้อมูลเมตาและตัวระบุในขณะที่จัดเก็บข้อมูล โดยที่แท็กข้อมูลเมตาช่วยให้ Data Lake ดึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว คลัสเตอร์จะเขียนการกำหนดค่าของ Data Lake ของฮาร์ดแวร์เป็นหลักด้วยความสามารถในการปรับขนาดที่มากกว่า ดังนั้นระบบ Data Lake จึงทิ้งข้อมูลลงในพื้นที่จัดเก็บในกรณีที่จำเป็นต้องใช้ในภายหลัง

อย่างไรก็ตาม Data Lake จะไม่วิเคราะห์หรือประมวลผลข้อมูลทันที เป็นวิธีจัดเก็บข้อมูลอย่างรวดเร็วที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้โดยทั่วไป

ความแตกต่างระหว่างคลังข้อมูลและดาต้าเลค

คลังข้อมูล vs ดาต้าเลค เป็นคำศัพท์ในอุตสาหกรรมไอทีในปัจจุบัน นี่เป็นสองโหมดที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ทั้งสองโหมดมีความแตกต่างบางประการ ความ แตกต่างระหว่าง data lake และ data warehouse สามารถระบุได้ดังนี้:

พื้นฐาน ทะเลสาบข้อมูล คลังข้อมูล
พื้นที่จัดเก็บ ข้อมูลประเภทใดก็ได้สามารถจัดเก็บไว้ใน Data Lake ของเราโดยไม่คำนึงถึงโครงสร้างหรือแหล่งที่มา มันจัดการกับข้อมูลดิบและแปลงเมื่อจำเป็นเท่านั้น คลังข้อมูลเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ประกอบด้วยเมตริกเชิงปริมาณและถูกดึงดูดจากแหล่งที่มาของธุรกรรม ข้อมูลจะถูกแปลงเป็นระยะ
ประวัติศาสตร์ วิธีการจัดเก็บข้อมูลในทะเลสาบข้อมูลใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และเป็นแนวคิดที่ค่อนข้างใหม่ คลังข้อมูลเป็นที่แพร่หลายมานานหลายปี ซึ่งแตกต่างจากข้อมูลขนาดใหญ่
การดักจับข้อมูล มีความสามารถในการเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างในรูปแบบดั้งเดิม โดยจะจับเฉพาะข้อมูลโครงสร้างและปรับปรุงข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ในการจัดเก็บเท่านั้น
ไทม์ไลน์ข้อมูล Data Lake จัดเก็บข้อมูลทั้งหมด ไม่ว่าจะจำเป็นในปัจจุบันหรืออาจจำเป็นในอนาคต Data Lake เก็บข้อมูลอย่างถาวรเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ คลังข้อมูลช่วยประหยัดเวลาจำนวนมากในการประมวลผลและวิเคราะห์แหล่งข้อมูลต่างๆ และตัดสินใจว่าจะจัดเก็บอะไร
ผู้ใช้ ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้ที่ทำการวิเคราะห์เชิงลึก ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักสถิติ วิศวกร เป็นต้น ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้ระดับปฏิบัติการ เช่น ผู้ประกอบการ เจ้าของธุรกิจ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เป็นต้น
ค่าใช้จ่าย Data Lake มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าเมื่อเทียบกับการจัดเก็บข้อมูลโดยใช้วิธีการนี้ คลังข้อมูลค่อนข้างแพงและใช้เวลาในการจัดเก็บข้อมูลมากกว่า
งาน ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลก่อนที่จะล้าง แปลง และจัดโครงสร้างข้อมูล ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคำถามที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับประเภทข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ระยะเวลาดำเนินการ สร้างผลลัพธ์ได้เร็วกว่าและใช้เวลาดำเนินการน้อยกว่า คลังข้อมูลต้องการเวลาในการประมวลผลมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงในคลังข้อมูล
ข้อเสียเปรียบ บางครั้งรูปแบบข้อมูลดิบอาจเข้าใจได้ยากมาก ดังนั้น ไม่มีการทำให้เข้าใจง่ายในทันทีคือการร้องเรียนต่อ Data Lake ข้อเสียเปรียบที่สำคัญของคลังข้อมูลคือความยากลำบากที่พบเมื่อพยายามทำการเปลี่ยนแปลงในคลังข้อมูล
การประมวลผลข้อมูล Data Lake ใช้ ELT (แยกการแปลงโหลด) คลังข้อมูลใช้รูปแบบดั้งเดิมของ ELT (แยกการแปลงโหลด)

เครื่องมือดาต้าเลค

นี่คือรายการเครื่องมือ Data Lake ที่ใช้อย่างเด่นชัดที่สุด:

ที่เก็บข้อมูล Azure Data Lake

เครื่องมือ Data Lake ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายนี้ช่วยสร้างพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเดียวและเป็นหนึ่งเดียว เครื่องมือ Azure Data Lake มีประโยชน์เนื่องจากให้การรับรองความถูกต้องของข้อมูลที่แม่นยำพร้อมกับสิ่งอำนวยความสะดวกขั้นสูงและปลอดภัย ข้อมูลสามารถถ่ายโอนไปยังฐานข้อมูลเฉพาะเพื่อส่งข้อมูลไปยังแผนกหรือบุคคลที่ต้องการเท่านั้น เครื่องมือนี้ดีที่สุดสำหรับการค้นหาจำนวนมาก

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโทเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพของคุณ

การก่อตัวของทะเลสาบ AWS

ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือ การตั้งค่า Data Lake นั้นง่ายมาก บริการแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ AWS มีฟังก์ชันการวิเคราะห์ที่สอดคล้องกัน สามารถระบุประวัติการเข้าถึงข้อมูลได้อย่างง่ายดายด้วยความช่วยเหลือของฐานข้อมูลที่ช่วยค้นหาทุกอย่างได้อย่างง่ายดาย

คิวโบล

Qubole เป็นเครื่องมือ Data Lake รูปแบบเปิดที่สามารถเข้าถึงได้อย่างกว้างขวางและมีมาตรฐานแบบเปิด ข้อได้เปรียบหลักของเครื่องมือนี้คือให้บริการและกิจกรรมการวิเคราะห์เฉพาะกิจ ทำหน้าที่ควบรวมท่อข้อมูลซึ่งมีความสำคัญต่อการได้รับข้อมูลเชิงลึกตามเวลาจริง

อินฟอร์ดาต้าเลค

เครื่องมือนี้มีความสามารถในการดึงดูดและรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลจำนวนมากและประมวลผลทันทีเพื่อเรียกข้อมูลที่มีค่าและมีความหมาย ระบบจัดเก็บข้อมูลนี้ไม่อนุญาตให้มีการเปียกของข้อมูล และเป็นข้อได้เปรียบที่โดดเด่นที่สุดที่เครื่องมือนี้มีให้

ทะเลสาบข้อมูลอัจฉริยะ

เครื่องมือ Data Lake นี้ใช้ Hadoop ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการใช้งานไม่จำเป็นต้องใช้เทคนิคมากเนื่องจากไม่ต้องใช้การเข้ารหัสจำนวนมากเพื่อดึงผลลัพธ์ ดำเนินการค้นหาข้อมูลขนาดใหญ่และช่วยให้ผู้บริโภคได้รับคุณค่าสูงสุด

สำรวจหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

หลักสูตรบริหารธุรกิจบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลจาก IIITB หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขา Data Science จาก University of Arizona
หลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจาก IIITB หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพด้าน Data Science and Business Analytics จาก University of Maryland หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เครื่องมือคลังข้อมูล

เครื่องมือคลังข้อมูลอันดับสูงสุดมีการแจกแจงดังนี้:

อเมซอน เรดชิฟต์

เป็นเครื่องมือคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่ยอดเยี่ยมที่ให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็ว ไม่ต้องการค่าใช้จ่ายในการดำเนินการเพิ่มเติมใดๆ และสามารถดำเนินการค้นหาพร้อมกันหลายรายการได้

ไมโครซอฟต์ อาซัวร์

เป็นเครื่องมือคลังข้อมูลบนโหนดที่อำนวยความสะดวกในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในเวลาเดียวกัน ช่วยให้รับและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจได้เร็วขึ้นและถูกต้อง

ตรวจสอบหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรี ของเรา เพื่อรับความได้เปรียบเหนือการแข่งขัน

Google BigQuery

เครื่องมือคลังข้อมูลที่มีชื่อเสียงนี้ผสานรวมกับ TensorFlow และ Cloud ML ได้ดี ซึ่งช่วยให้สร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพโดยอิงจาก AI

เกล็ดหิมะ

เครื่องมือนี้มีฟังก์ชันในการวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างต่างๆ เครื่องมือนี้มีสถาปัตยกรรมที่แม่นยำซึ่งมีการประมวลผลและการจัดเก็บแยกจากกัน นั่นคือเหตุผลที่ทรัพยากร CPU สามารถปรับได้ตามกิจกรรมของผู้ใช้

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

เส้นทางอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล: คู่มืออาชีพที่ครอบคลุม Data Science Career Growth: อนาคตของงานมาถึงแล้ว เหตุใดวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ 8 วิธีที่วิทยาการข้อมูลนำคุณค่ามาสู่ธุรกิจ
ความเกี่ยวข้องของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้จัดการ สุดยอดสูตรโกงวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนควรมี เหตุผล 6 อันดับแรกที่คุณควรมาเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หนึ่งวันในชีวิตของ Data Scientist: พวกเขาทำอะไร? Myth Busted: Data Science ไม่ต้องการการเข้ารหัส Business Intelligence vs Data Science: อะไรคือความแตกต่าง?

ไมโครโฟกัส Vertica

เป็นเครื่องมือคลังข้อมูลที่ใช้ SQL เข้ากันได้กับแพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น AWS, Azure เป็นต้น โดยได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะพร้อมความสามารถในการวิเคราะห์ในตัวสำหรับฟังก์ชันอนุกรมเวลา กิจกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง และอื่นๆ

Amazon DynamoDB

เครื่องมือนี้เป็นที่ทราบกันดีว่ามีรูปแบบที่ช่วยให้ปรับขนาดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว มันสามารถปรับขนาดความจุของกระบวนการค้นหาเป็น 10 หรือ 20 ล้านล้านคำขอในแต่ละวันบนข้อมูลระดับเพตะไบต์

อันไหนที่เหมาะกับคุณ?

แบบจำลองคลังข้อมูลมักจะเกี่ยวกับศักยภาพของการนำเข้าข้อมูลที่เป็นประโยชน์จาก RDBMS มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานและแอปพลิเคชัน BI ในขณะที่โมเดล Data Lake มีข้อจำกัดน้อยกว่าและให้อิสระในการทำงานตามโครงร่าง

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ ที่ต้องเรียนรู้

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ ที่ต้องเรียนรู้
1 หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูล หลักสูตร สถิติอนุมาน
2 โปรแกรมทดสอบสมมติฐาน หลักสูตรการถดถอยโลจิสติก
3 หลักสูตร การถดถอยเชิงเส้น พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับการวิเคราะห์

ดังนั้น บริษัทต่างๆ จึงพบว่า Data Lake เหมาะสมกับระบบจัดเก็บข้อมูลของตนมากกว่า

ในกรณีที่คุณต้องการเรียนรู้แนวคิดโดยละเอียดของวิธีการจัดเก็บข้อมูล เรามีให้คุณ! วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ upGrad จะให้ความกระจ่างแก่คุณเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแนวคิดที่เกี่ยวข้องทั้งหมด รวมถึง data lake และคลังข้อมูล

ด้วยที่ปรึกษาและโมดูลที่ดีที่สุดที่ upGrad นำเสนอ หลักสูตรนี้มีความพร้อมในการถ่ายทอดความเข้าใจเกี่ยวกับแนวคิดของ คลังข้อมูลและ data lake ให้กับผู้เรียน ช่วยให้ผู้เรียนสามารถเลือกวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับองค์กรของตน

ถาม Data Lake คืออะไร

Data Lake หมายถึงคลังข้อมูลส่วนกลางสำหรับข้อมูลทุกประเภทที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง หรือกึ่งโครงสร้าง คลังจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่แท้จริงเพื่อให้องค์กรสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากมันได้ตามเงื่อนไขของตนเอง

ถาม Data Lake และคลังข้อมูลเป็นคำที่ใช้แทนกันได้หรือไม่

ไม่ ทะเลสาบข้อมูลและคลังสินค้าเป็นสองวิธีที่แตกต่างกันในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์ ประเมิน ทำความสะอาด และประมวลผลในภายหลัง เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าสำหรับธุรกิจ ทั้งคู่ประกอบด้วยชุดเครื่องมือที่แตกต่างกันเพื่อจัดเก็บข้อมูลสูงสุด

ถาม Data Lake สามารถแทนที่คลังข้อมูลได้หรือไม่

Data Lake และคลังข้อมูลไม่ใช่ทางเลือกของกันและกัน ดังนั้น การแทนที่ด้วยอีกอันหนึ่งจะไม่ให้ผลลัพธ์ที่คล้ายกันแก่คุณ แม้ว่าเทคโนโลยีบางอย่างที่นำเสนอภายใต้แต่ละเทคโนโลยีอาจทับซ้อนกัน แต่ความช่วยเหลือส่วนใหญ่ที่มีให้ภายใต้ทั้งสองจะแตกต่างกันไป