Überblick
- Verstehen Sie die Bedeutung von Data Lake und Data Warehouse
- Wir werden sehen, was die Hauptunterschiede zwischen Data Warehouse und Data Lake sind
- Verstehen Sie, welches für die Organisation am besten geeignet ist.
Einführung
Von der Verarbeitung bis zur Lagerung, Alle Aspekte von Daten sind für ein Unternehmen nur aufgrund der schieren Menge an Daten wichtig geworden, die wir in diesem Zeitalter produzieren. Wenn es um die Speicherung von Big Data geht, es ist möglich, dass Sie auf die Begriffe mit Data Lake und Data Warehouse gestoßen sind. Dies sind die 2 Die beliebtesten Optionen zum Speichern von Big Data.
Ich bin schon lange in der Datenbranche tätig, Ich kann bestätigen, dass ein Data Warehouse und ein Data Lake zwei verschiedene Dinge sind. Trotz dieses, Ich sehe viele Leute, die sie synonym verwenden. Als Dateningenieur, Es ist sehr wichtig, den Data Lake und das Data Warehouse mit ihren Unterschieden und ihrer Verwendung zu verstehen., denn erst dann werden Sie verstehen, ob der Data Lake zu Ihrer Organisation oder Ihrem Data Warehouse passt.
Dann, in diesem Beitrag, Befriedigen Sie Ihre Neugier, indem Sie erklären, was Data Lake und Speicher sind, und den Unterschied zwischen ihnen hervorheben.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist ein Data Lake??
- Was ist ein Data Warehouse??
- Was sind die Unterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse??
- Data Lake oder Data Warehouse: Welches soll man verwenden?
Was ist ein Data Lake??
Ein Data Lake ist ein gemeinsames Repository, das in der Lage ist, große Datenmengen zu speichern, ohne eine bestimmte Datenstruktur zu pflegen.. Sie können Daten speichern, deren Zweck möglicherweise noch nicht feststeht. Zu seinen Zwecken gehört die Erstellung von Dashboards, maschinelles Lernen oder Echtzeitanalyse.
Jetzt, wenn Sie eine große Datenmenge aus mehreren Quellen an einem Ort speichern, es ist wichtig, dass es in einer brauchbaren Form vorliegt. Sie müssen einige Regeln und Vorschriften haben, um die Sicherheit und Zugänglichkeit der Daten zu gewährleisten.
Gegenteiliger Fall, Nur das Team, das den Data Lake entworfen hat, weiß, wie man auf eine bestimmte Art von Daten zugreifen kann. Ohne die richtigen Informationen, es wäre sehr schwierig, zwischen den gewünschten und den abgerufenen Daten zu unterscheiden. Deswegen, Es ist wichtig, dass Ihr Data Lake nicht zu einem Datensumpf wird.
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Was ist ein Data Warehouse??
Ein Data Warehouse ist eine weitere Datenbank, die nur die vorverarbeiteten Daten speichert. Hier, die Datenstruktur ist gut etabliert, optimiert für SQL-Abfragen und sofort einsatzbereit für analytische Zwecke. Einige der anderen Namen des Data Warehouse sind Business Intelligence Solution und Decision Support System.
Was sind die Unterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse??
| Datensee | Datawarehouse | |
| Datenspeicherung und Qualität | Der Data Lake erfasst alle Arten von Daten als Struktur, unstrukturiert in ihrer Rohform. Es enthält die Daten, die in einem aktuellen Anwendungsfall nützlich sein könnten und auch in Zukunft wahrscheinlich verwendet werden. | Enthält nur hochwertige Daten, die bereits vorverarbeitet und für die Verwendung durch das Team bereit sind. |
| Ziel | Der Zweck des Data Lake ist nicht festgelegt. Manchmal, Institutionen haben einen zukünftigen Anwendungsfall im Auge. Zu seinen allgemeinen Verwendungen gehört die Datenermittlung, Benutzerprofilierung und maschinelles Lernen. | Das Data Warehouse enthält Daten, die bereits für einen Anwendungsfall entwickelt wurden. Seine Anwendungen umfassen Business Intelligence, Batch-Visualisierungen und Reporting. |
| Benutzer | Data Scientists verwenden Datenseen, um Muster und nützliche Informationen aufzudecken, die zu Unternehmen beitragen können. | Business-Analysten verwenden Data Warehouses, um Visualisierungen und Berichte zu erstellen. |
| Preise | Es ist ein vergleichsweise kostengünstiger Speicher, da wir der Speicherung im strukturierten Format nicht viel Aufmerksamkeit schenken. | Datenspeicherung ist etwas teurer und auch ein zeitaufwändiger Vorgang. |
Data Lake oder Data Warehouse: Welches soll man verwenden?
Wir haben gesehen, was die Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse sind. Jetzt, wir werden sehen, welche wir verwenden sollten.
Wenn Ihre Organisation das Gesundheitswesen oder soziale Medien verwaltet, Die meisten Daten, die Sie erfassen, sind unstrukturiert (Unterlagen, Bilder). Die Menge an strukturierten Daten ist viel geringer. Dann, hier, Data Lake ist eine gute Option, da es beide Arten von Daten verarbeiten kann und mehr Flexibilität für die Analyse bietet.
Wenn Ihr Online-Geschäft in mehrere Säulen unterteilt ist, anscheinend möchten Sie zusammenfassende Dashboards von allen erhalten. Data Warehouses sind in diesem Fall nützlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Wird die Qualität beibehalten, Konsistenz und Genauigkeit der Daten.
Meistens, Institutionen verwenden eine Kombination aus beidem. Sie führen Datenexplorationen und -analysen im gesamten Data Lake durch und verschieben die umfangreichen Daten in Data Warehouses für eine schnelle und erweiterte Berichterstellung.
Abschließende Anmerkungen
In diesem Beitrag, Wir haben die Unterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse basierend auf der Datenspeicherung gesehen, der Verwendungszweck und welche zu verwenden. Das Verständnis dieses Konzepts wird dem Big-Data-Ingenieur helfen, den richtigen Datenspeichermechanismus auszuwählen und so die Kosten und Prozesse des Unternehmens optimal zu nutzen..
Im Folgenden finden Sie einige zusätzliche Data-Engineering-Ressourcen, die ich Ihnen dringend empfehle:
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