Data Lake ve Veri Ambarı: Bilmeniz Gereken Önemli Farklılıklar

Veriler, her şirketin çok önemli bir parçası haline geldi. Veriler, en yüksek değeri elde etmek için, geniş hacimlerde veri toplamak, işlemek, analiz etmek ve depolamak gibi birkaç ilişkili bileşene sahiptir. Bir kuruluş çok fazla veri gerektirdiğinden, bunları uygun şekilde depolamak önemli bir görevdir. Veri gölü ve veri ambarı, bu metodolojileri kullanan kuruluşlar için yararlı olduğu kanıtlanmış, belirgin şekilde bilinen iki veri depolama modelidir.

Her iki veri depolama modeli de öncelikle Büyük Veriyi depolamak için kullanılır. Bazen bir kuruluş, gerektiğinde ve gerektiğinde aynı anda veri gölü ve veri ambarı kullanır. Ancak iki teknik birbirinden çok farklıdır ve farklı amaçlarla geliştirilmiştir. Bir veri gölü ve veri ambarı, veri depolamaya yönelik yapı ve yetenekler açısından farklılık gösterir.

Bu iki veri depolama modelini ve veri gölü ile veri ambarı arasındaki temel farkları anlamaya çalışalım .

Veri Ambarı Nedir?

Bir veri ambarı, başta veri analitiği olmak üzere İş Zekası (BI) arayışını destekleme yeteneklerine sahip bir tür veri yönetim sistemidir. Veri ambarları çok sayıda tarihsel veri içerir ve veri analizi sürecini yürütmek için sorgular gerçekleştirmeyi amaçlar. Bir depolama modeli olarak veri ambarının 2026 yılına kadar %22,56'lık bir büyüme oranına ulaşması bekleniyor. Bu, 2021'de 4,7 milyar dolar olan pazar boyutunun üç katı.

Veri ambarı tekniği daha çok orta ve büyük ölçekli kuruluşlar tarafından kullanılmaktadır. Bir organizasyondaki çeşitli departmanlar arasında önemli verileri veritabanları aracılığıyla paylaşmak için uygun bir tekniktir. Veri ambarları düzenli olarak verileri çeker ve genellikle birden çok yerden sağlanır.

Bir veri ambarı, büyük miktarda veriyi kanalize etmenin ve birleştirmenin harika bir yoludur. Esas olarak müşteriler, ürünler, hizmetler, siparişler, envanter vb. ile ilgili bilgileri depolar.

Veri Gölü nedir?

Veri gölü, büyük verileri ham biçimde depolayan merkezi bir depolama havuzudur. Data lake, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış verileri depolama yeteneğine sahiptir ve bu hüküm, kullanıcılara depolama türü esnekliği sunar. Küresel veri gölü pazar boyutunun 2027'ye kadar %20,6'lık bir büyüme oranına ulaşması beklendiğinden , hızlı pazar uygulaması anlamına geldiğinden, bir veri gölü kuruluşlar için bir avantajdır.

Data Lake, verileri depolarken meta verileri ve tanımlayıcıları kullanır; burada meta veri etiketleri, bir data lake'in verileri hızlı bir şekilde almasına olanak tanır. Bir küme, öncelikle donanımın veri göllerinin yapılandırmasını daha fazla ölçeklenebilirlikle yazar. Böylece, veri gölü sistemi, daha sonra gerekmesi durumunda verileri bir depolama alanına boşaltır.

Ancak bir veri gölü, verileri hemen analiz etmez veya işlemez. Genellikle veri bilimciler tarafından kullanılan hızlı bir depolama yöntemidir.

Veri Ambarı ve Veri Gölü Arasındaki Fark

Veri ambarı ve veri gölü, günümüzün BT endüstrisinde moda olan bir kelimedir. Bunlar, büyük verileri depolamak ve işlemek için en popüler iki moddur, ancak her ikisinin de belirli farklılıkları vardır. Veri gölü ile veri ambarı arasındaki fark şu şekilde ifade edilebilir:

Veri Gölü Araçları

En belirgin şekilde kullanılan veri gölü araçlarının listesi aşağıdadır:

Azure Veri Gölü Depolama

Yaygın olarak kullanılan bu veri gölü aracı, tek ve birleştirilmiş veri depolama alanı oluşturmaya yardımcı olur. Azure Data Lake aracı, gelişmiş ve güvenli olanaklarla birlikte kesin veri kimlik doğrulaması sağladığı için faydalıdır. Veriler, bilgileri yalnızca ilgili departmanlara veya kişilere göndermek için belirli veritabanlarına aktarılabilir. Bu araç, çok sayıda sorgu için en iyisidir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi olarak veri bilimi kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

AWS Gölü Oluşumu

Aracın yardımıyla bir veri gölü kurmak çok basittir. AWS tabanlı makine öğrenimi hizmetleri, tutarlı analiz işlevleri sunar. Her şeyi kolayca aramaya yardımcı olan bir veritabanının yardımıyla veri erişim geçmişini kolayca belirleyebilir.

kübole

Qubole, geniş çapta erişilebilir ve açık standartlara sahip açık biçimli bir veri gölü aracıdır. Bu aracın ana avantajı, geçici analitik hizmetleri ve etkinlikleri sunmasıdır. Gerçek zamanlı içgörüler elde etmek için önemli olan veri boru hatlarını birleştirme işlevini yerine getirir.

Veri Gölünü Bilgilendirin

Bu araç, çok sayıda kaynaktan veri çekme ve toplama ve değerli ve anlamlı bilgileri elde etmek için bunları hemen işleme yeteneğine sahiptir. Bu veri depolama sistemi veri sırılsıklamına izin vermez ve bu aracın sunduğu en önemli avantajdır.

Akıllı Veri Gölü

Bu veri Gölü aracı, Hadoop tabanlıdır. Sonuçları almak için büyük miktarda kodlama gerektirmediği için kullanımların çok teknik olması gerekmediğini garanti eder. Büyük ölçekli veriler üzerinde sorgular yürütür ve tüketicilerin maksimum değer elde etmesine yardımcı olur.

Popüler Veri Bilimi Kurslarımızı keşfedin

Veri Ambarı Araçları

En yüksek puan alan veri ambarı araçları aşağıdaki gibi sıralanmıştır:

Amazon Kırmızıya Kayma

Hızlı veri analitiği sunan harika bir bulut tabanlı veri ambarı aracıdır. Herhangi bir ekstra işlem yüküne ihtiyaç duymaz ve aynı anda birden çok sorgu yürütebilir.

Microsoft Azure

Tesisin aynı anda büyük miktarda veriyi işlemesini sağlayan düğüm tabanlı bir veri ambarı aracıdır. İş içgörülerinin daha hızlı ve doğru bir şekilde elde edilmesine ve analiz edilmesine yardımcı olur.

Rekabette avantaj elde etmek içinücretsiz veri bilimi kurslarımızagöz atın.

Google BigQuery

Bu ünlü veri ambarı aracı, yapay zekaya dayalı güçlü modeller oluşturmasını sağlayan TensorFlow ve Cloud ML ile iyi entegre olur.

kar tanesi

Bu araç, çeşitli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynaklardan veri analitiği gerçekleştirme işlevi sunar. Bu araç, ayrı işleme ve depolama olanakları sunan kesin bir mimariye sahiptir. Bu nedenle CPU kaynakları, kullanıcıların faaliyetlerine göre ayarlanabilmektedir.

Popüler Veri Bilimi Makalelerimizi okuyun

Mikro Odak Vertica

AWS, Azure vb. Bulut platformlarıyla uyumlu, SQL tabanlı bir veri ambarı aracıdır. Zaman serisi işlevleri, makine öğrenimi etkinlikleri vb. için yerleşik bir analitik yeteneği ile özel olarak tasarlanmıştır.

Amazon DynamoDB

Bu aracın, verilerin hızlı bir şekilde ölçeklenmesini sağlayan bir formata sahip olduğu bilinmektedir. Sorgu sürecinin kapasitesini veri petabaytları üzerinden günlük olarak 10 veya 20 trilyon isteğe ölçeklendirebilir.

Hangisi Size Uygun?

Veri ambarı modeli, genellikle RDBMS'den faydalı verileri alma potansiyeli ile ilgilidir. Her şey performans işlevselliği ve BI uygulamaları ile ilgilidir. Oysa veri gölü modeli daha az kısıtlayıcıdır ve şema bazında çalışma özgürlüğü verir.

Öğrenilecek En İyi Veri Bilimi Becerileri

Böylece şirketler veri göllerini depolama sistemleri için daha uygun buluyor.

Veri depolama metodolojilerinin ayrıntılı konseptini öğrenmek istemeniz durumunda, size yardımcı olabiliriz! upGrad'ın Veri Biliminde Bilim Ustası, sizi veri bilimi ve veri gölü ve veri ambarı dahil olmak üzere ilgili tüm kavramlar hakkında aydınlatacaktır.

upGrad'ın sunduğu en iyi danışmanlar ve modüller ile bu kurs, öğrencilerine veri ambarı ve veri gölü kavramının anlaşılmasını sağlamak için iyi donanımlıdır . Öğrencilerin kuruluşları için doğru veri depolama metodolojisini seçmelerini sağlar.