Panoramica
- Comprendere il significato di data lake e data warehouse
- Vedremo quali sono le principali differenze tra Data Warehouse e Data Lake
- Capire qual è il migliore per l'organizzazione.
introduzione
Dalla lavorazione allo stoccaggio, tutti gli aspetti dei dati sono diventati importanti per un'organizzazione proprio a causa dell'enorme volume di dati che produciamo in questa epoca. Quando si tratta di archiviare big data, è possibile che tu abbia incontrato i termini con Data Lake e Data Warehouse. Queste sono le 2 opzioni più popolari per il salvataggio di big data.
Essendo stato nel settore dei dati per molto tempo, Posso attestare che un data warehouse e un data lake sono due cose diverse. Nonostante questo, Vedo molte persone che li usano in modo intercambiabile. Come ingegnere dei dati, comprendere il data lake e il data warehouse insieme alle loro differenze e al loro utilizzo è molto importante, poiché solo allora capirai se il data lake si adatta alla tua organizzazione o al tuo data warehouse.
Quindi, in questo post, soddisfare la tua curiosità spiegando cosa sono data lake e storage ed evidenziare la differenza tra loro.
Sommario
- Cos'è un data lake?
- Cos'è un data warehouse?
- Quali sono le differenze tra Data Lake e Data Warehouse?
- Data lake o data warehouse: Quale usare??
Cos'è un data lake?
Un data lake è un repository comune in grado di archiviare una grande quantità di dati senza mantenere una struttura dati specifica.. È possibile memorizzare dati il cui scopo può essere o non essere ancora stabilito. I suoi scopi includono la creazione di dashboard, apprendimento automatico o analisi in tempo reale.
Ora, quando memorizzi una grande quantità di dati in un unico posto da più fonti, è essenziale che sia in una forma utilizzabile. È necessario disporre di alcune regole e regolamenti per mantenere la sicurezza e l'accessibilità dei dati.
Caso opposto, solo il team che ha progettato il data lake sa come accedere a un particolare tipo di dati. Senza le informazioni adeguate, sarebbe molto difficile distinguere tra i dati che desideri e i dati che stai recuperando. Perché, è essenziale che il tuo data lake non diventi una palude di dati.
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Cos'è un data warehouse?
Un data warehouse è un altro database che memorizza solo i dati pre-elaborati. Qui, la struttura dei dati è ben consolidata, ottimizzato per le query SQL e pronto all'uso per scopi analitici. Alcuni degli altri nomi del data warehouse sono Business Intelligence Solution e Decision Support System.
Quali sono le differenze tra Data Lake e Data Warehouse?
| Data lake | Data warehouse | |
| Archiviazione e qualità dei dati | Il data lake acquisisce tutti i tipi di dati come struttura, non strutturati nella loro forma grezza. Contiene i dati che potrebbero essere utili in un caso d'uso attuale e anche che potrebbero essere utilizzati in futuro. | Contiene solo dati di alta qualità già pre-elaborati e pronti per essere utilizzati dal team. |
| obbiettivo | Lo scopo del Data Lake non è fisso. Qualche volta, le istituzioni hanno in mente un caso d'uso futuro. I suoi usi generali includono la scoperta dei dati, profilazione utente e machine learning. | Il data warehouse ha dati che sono già stati progettati per alcuni casi d'uso. I suoi usi includono la business intelligence, Visualizzazioni batch e reportistica. |
| Utenti | Gli scienziati dei dati utilizzano laghi di dati per scoprire modelli e informazioni utili che possono contribuire alle aziende. | Gli analisti aziendali utilizzano i data warehouse per creare visualizzazioni e report. |
| Prezzi | È uno spazio di archiviazione relativamente a basso costo, visto che non prestiamo molta attenzione alla memorizzazione nel formato strutturato. | L'archiviazione dei dati è un po' più costosa e anche una procedura che richiede tempo. |
Data lake o data warehouse: Quale usare??
Abbiamo visto quali sono le differenze tra un data lake e un data warehouse. Ora, vedremo quale usare.
Se la tua organizzazione gestisce l'assistenza sanitaria o i social media, la maggior parte dei dati acquisiti non sarà strutturata (documenti, immagini). Il volume dei dati strutturati è molto inferiore. Quindi, qui, il data lake è una buona opzione, poiché può gestire entrambi i tipi di dati e fornirà maggiore flessibilità per l'analisi.
Se il tuo business online è suddiviso in più pilastri, a quanto pare vuoi ottenere dashboard riepilogativi di tutti loro. I data warehouse saranno utili in questo caso per prendere decisioni informate. Manterrà la qualità, coerenza e accuratezza dei dati.
La maggior parte delle volte, le istituzioni usano una combinazione di entrambi. Eseguono l'esplorazione e l'analisi dei dati nel data lake e spostano i ricchi dati nei data warehouse per report rapidi e avanzati.
Note finali
In questo post, abbiamo visto le differenze tra data lake e data warehouse basati sull'archiviazione dei dati, lo scopo d'uso e quale usare. Comprendere questo concetto aiuterà l'ingegnere dei big data a selezionare il corretto meccanismo di archiviazione dei dati e quindi a sfruttare al meglio i costi e i processi dell'organizzazione..
Di seguito sono riportate alcune risorse aggiuntive di ingegneria dei dati che consiglio vivamente di controllare:
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