In all den Konzepten, die wir heute im Zusammenhang mit Computern und neuen Technologien kennen, debemos referirnos ein Data Lake vs. Big Data, zwei spezifische Begriffe, die, auch wenn sie Ähnlichkeiten haben, unterscheiden sich deutlich voneinander. Um sie gut zu nutzen wir müssen genau wissen, was seine Hauptmerkmale sind.
Jedes der Konzepte verstehen
Bevor Sie genauer erklären, was die Unterschiede zwischen Big Data und Data Lake sind, Wir werden uns in eine Situation versetzen und herausfinden, woraus jedes dieser Konzepte besteht. Big Data ist das Verfahren, das für die Sammlung einer großen Datenmenge verantwortlich ist, die sich auf das Unternehmen bezieht, Diese Informationen können sich auf den Sektor beziehen, in dem das Unternehmen tätig ist, die Zielgruppe, die bestehende Konkurrenz oder die Position, die sie einnimmt. ist auf dem Markt, unter anderem. Sobald Big Data all diese Daten gesammelt hat, wird umfassend analysiert. Das Ziel ist zu finden nützliche Informationen für die Geschäftsentwicklung, Verwerfen der Daten, die für ihn nicht relevant sind.
Für seinen Teil, der Data Lake ist, wie der Name schon sagt, ein Datensee. Ähnlich wie bei Big Data, Es ist auch dafür verantwortlich, alle notwendigen Informationen zu sammeln, aber für diesen Fall verwerfen sie keine Daten, die nicht relevant sind, alle werden einfach gespeichert, ob sie für das Geschäft gültig sind oder nicht. Wie auch immer, Sowohl Big Data als auch Data Lake haben ein Hauptziel: finden Sie alle Möglichkeiten, die es für das Geschäft gibt, um zu gedeihen und sich weiterzuentwickeln.
Die wichtigsten Unterschiede
Auch wenn das Ziel beider Konzepte gemeinsam ist, Der Hauptunterschied zwischen ihnen ist die Art und Weise, wie sie verwendet werden. sowohl um die Informationen zu verarbeiten als auch zu speichern. Um die Informationen zu verarbeiten und anschließend zu speichern, müssen sowohl die Große Daten wie Data Lake, sie brauchen viel platz. Aber der erste braucht nicht so viel wie der zweite, da der Data Lake kontinuierlich wächst. in Ergänzung, Es muss gesagt werden, dass Big Data viel mehr Leistung benötigen wird, um seine Aufgabe korrekt erfüllen zu können, seitdem müssen Sie die Informationen überprüfen, die Sie nicht interessieren.
Sowohl Big Data als auch Data Like funktionieren kurzfristig. Trotz dieses, Der Unterschied zwischen den beiden besteht darin, dass Big Data es werden nur die Daten berücksichtigt, die genau in diesem Moment nützlich sind, während Data Like alle Daten speichert, sind jetzt relevant oder nicht, falls sie in Zukunft nützlich sein könnten.
In Bezug auf die von ihnen durchgeführten Prozesse, Big Data analysiert Daten umfassend nur einmal, Sparen Sie das Wesentliche für das Geschäft, während der Rest der Informationen es beiseite lässt. Für seinen Teil, Data Lake speichert alle Daten, damit sie bei Bedarf verarbeitet werden können.
Zusammenfassend, Sowohl Big Data als auch Data Lake sind Konzepte, die Informationen speichern, trotz dieses je nach Bedarf im Geschäft, wir müssen das eine oder andere Modell auswählen. Die Unterstützung, die sie bieten, bequem genutzt, Es gibt jedem Unternehmen die Möglichkeit, Muster und Schlüssel zu finden, die es ihm ermöglichen, sich weiterzuentwickeln, um eine positive Entwicklung beizubehalten. Das Schicksal des Unternehmens kann von seiner richtigen Verwendung abhängen, Sie müssen also immer die richtige Auswahl treffen und das Beste aus Data Lake und Big Data herausholen.
