Vue d'ensemble
- Comprendre la signification du lac de données et de l'entrepôt de données
- Nous verrons quelles sont les principales différences entre Data Warehouse et Data Lake
- Comprendre lequel est le meilleur pour l'organisation.
introduction
Du traitement au stockage, tous les aspects des données sont devenus importants pour une organisation simplement en raison du volume considérable de données que nous produisons à cette époque. Quand il s'agit de stocker des données volumineuses, il est possible que vous ayez rencontré les termes avec Data Lake et Data Warehouse. Voici les 2 les options les plus populaires pour l'enregistrement de données volumineuses.
Être dans l'industrie des données depuis longtemps, Je peux attester du fait qu'un entrepôt de données et un lac de données sont deux choses différentes. Malgré cela, Je vois beaucoup de gens qui les utilisent de manière interchangeable. En tant qu'ingénieur de données, comprendre le lac de données et l'entrepôt de données ainsi que leurs différences et leur utilisation est très important, car ce n'est qu'alors que vous comprendrez si le lac de données convient à votre organisation ou à votre entrepôt de données.
Ensuite, dans ce post, satisfaire votre curiosité en expliquant ce que sont le lac de données et le stockage et mettre en évidence la différence entre eux.
Table des matières
- Qu'est-ce qu'un lac de données?
- Qu'est-ce qu'un entrepôt de données?
- Quelles sont les différences entre Data Lake et Data Warehouse?
- Lac de données ou entrepôt de données: Lequel utiliser?
Qu'est-ce qu'un lac de données?
Un lac de données est un référentiel commun capable de stocker une grande quantité de données sans conserver de structure de données spécifique.. Vous pouvez stocker des données dont la finalité peut ou non être établie. Ses objectifs incluent la création de tableaux de bord, apprentissage automatique ou analyse en temps réel.
À présent, lorsque vous stockez une grande quantité de données au même endroit à partir de plusieurs sources, il est essentiel qu'il soit sous une forme utilisable. Vous devez avoir certaines règles et réglementations pour maintenir la sécurité et l'accessibilité des données.
Cas contraire, seule l'équipe qui a conçu le lac de données sait comment accéder à un type particulier de données. Sans les bonnes informations, il serait très difficile de faire la distinction entre les données que vous voulez et les données que vous récupérez. Pour cela, il est essentiel que votre lac de données ne devienne pas un marais de données.
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Qu'est-ce qu'un entrepôt de données?
Un entrepôt de données est une autre base de données qui ne stocke que les données pré-traitées. Ici, la structure des données est bien établie, optimisé pour les requêtes SQL et prêt à l'emploi à des fins analytiques. Certains des autres noms de l'entrepôt de données sont Business Intelligence Solution et Decision Support System..
Quelles sont les différences entre Data Lake et Data Warehouse?
| Lac de données | Entrepôt de données | |
| Stockage et qualité des données | Le lac de données capture toutes sortes de données sous forme de structure, non structurés dans leur forme brute. Il contient les données qui pourraient être utiles dans un cas d'utilisation actuel et qui sont également susceptibles d'être utilisées à l'avenir. | Contient uniquement des données de haute qualité qui sont déjà prétraitées et prêtes à être utilisées par l'équipe. |
| Cibler | La finalité du Data Lake n'est pas figée. Parfois, les institutions ont un futur cas d'utilisation en tête. Ses utilisations générales incluent la découverte de données, profilage des utilisateurs et apprentissage automatique. | L'entrepôt de données contient des données qui ont déjà été conçues pour certains cas d'utilisation. Ses utilisations incluent l'intelligence d'affaires, Visualisations par lots et rapports. |
| Utilisateurs | Les scientifiques des données utilisent des lacs de données pour découvrir des modèles et des informations utiles qui peuvent contribuer aux entreprises. | Les analystes commerciaux utilisent des entrepôts de données pour créer des visualisations et des rapports. |
| Des prix | C'est un stockage relativement peu coûteux, puisque nous ne prêtons pas beaucoup d'attention au stockage dans le format structuré. | Le stockage des données est un peu plus cher et aussi une procédure longue. |
Lac de données ou entrepôt de données: Lequel utiliser?
Nous avons vu quelles sont les différences entre un lac de données et un entrepôt de données. À présent, nous verrons lequel utiliser.
Si votre organisation gère les soins de santé ou les médias sociaux, la plupart des données que vous capturez seront non structurées (documents, images). Le volume de données structurées est bien moindre. Ensuite, ici, le lac de données est une bonne option, car il peut gérer les deux types de données et offrira plus de flexibilité pour l'analyse.
Si votre activité en ligne est divisée en plusieurs piliers, apparemment, vous voulez obtenir des tableaux de bord récapitulatifs de chacun d'eux. Les entrepôts de données seront utiles dans ce cas pour prendre des décisions éclairées. Maintiendra la qualité, cohérence et exactitude des données.
La plupart du temps, les établissements utilisent une combinaison des deux. Ils effectuent l'exploration et l'analyse des données à travers le lac de données et déplacent les données riches vers des entrepôts de données pour un reporting rapide et avancé.
Remarques finales
Dans ce billet, nous avons vu les différences entre le lac de données et l'entrepôt de données en fonction du stockage de données, le but de l'utilisation et lequel utiliser. Comprendre ce concept aidera l'ingénieur Big Data à sélectionner le mécanisme de stockage de données approprié et ainsi tirer le meilleur parti des coûts et des processus de l'organisation..
Voici quelques ressources d'ingénierie de données supplémentaires que je vous recommande vivement de consulter:
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