In deze zelfstudie over het verschil tussen Data Lake en Data Warehouse, bespreken we de belangrijkste verschillen tussen Data Warehouse en Data Lake. Maar laten we, voordat we het verschil bespreken, eerst leren "Wat is datawarehouse?".
Wat is datawarehouse?
Data Warehouse is een mix van technologieën en componenten voor het strategisch gebruik van data. Het verzamelt en beheert gegevens uit verschillende bronnen om zinvolle zakelijke inzichten te bieden. Het is de elektronische opslag van een grote hoeveelheid informatie die is ontworpen voor query's en analyses in plaats van transactieverwerking. Het is een proces waarbij gegevens in informatie worden omgezet.
Wat is Data Lake?
Een Data Lake is een opslagplaats die een grote hoeveelheid gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens kan opslaan. Het is een plek om elk type gegevens in het oorspronkelijke formaat op te slaan zonder vaste limieten voor accountgrootte of bestand. Het biedt een grote hoeveelheid gegevens voor verbeterde analytische prestaties en native integratie.
Data Lake is als een grote container die sterk lijkt op echte meren en rivieren. Net als in een meer komen er meerdere zijrivieren binnen; Evenzo heeft een datameer gestructureerde gegevens, ongestructureerde gegevens, van machine tot machine, logboeken die in realtime doorlopen.
Datawarehouse-concept:
Data Warehouse slaat gegevens op in bestanden of mappen, wat helpt bij het organiseren en gebruiken van de gegevens om strategische beslissingen te nemen. Dit opslagsysteem geeft ook een meerdimensionaal overzicht van atomaire en samenvattende gegevens. De belangrijke functies die nodig zijn om uit te voeren zijn:
- Data-extractie
- Gegevens opschonen
- Datatransformatie
- Gegevens laden en vernieuwen
Vervolgens zullen we het belangrijkste verschil leren tussen Azure Data Lake en datawarehouse.
BELANGRIJK VERSCHIL
- Data Lake slaat alle gegevens op, ongeacht de bron en de structuur, terwijl Data Warehouse gegevens opslaat in kwantitatieve statistieken met hun attributen.
- Data Lake is een opslagrepository die enorme gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens opslaat, terwijl Data Warehouse technologieën en componenten combineert die het strategisch gebruik van gegevens mogelijk maken.
- Data Lake definieert het schema nadat gegevens zijn opgeslagen, terwijl Data Warehouse het schema definieert voordat gegevens worden opgeslagen.
- Data Lake gebruikt het ELT-proces (Extract Load Transform), terwijl het Data Warehouse het ETL-proces (Extract Transform Load) gebruikt.
- Data Lake vergeleken met Warehouse, Data Lake is ideaal voor diegenen die een diepgaande analyse willen, terwijl Data Warehouse ideaal is voor operationele gebruikers.
Data Lake-concept:
Een Data Lake is een opslagplaats met een grote omvang die een grote hoeveelheid onbewerkte gegevens in de oorspronkelijke indeling bevat tot het moment dat deze nodig is. Elk data-element in een Data Lake krijgt een unieke identifier en wordt getagd met een set uitgebreide metadata-tags. Het biedt een breed scala aan analytische mogelijkheden.
Belangrijkste verschil tussen Data Lake en Data Warehouse
Verschil tussen Data Lake en Data Warehouse
Hier zijn de belangrijkste verschillen tussen datameren versus datawarehouse:
| Parameters | Data Lake | Datawarehouse |
|---|---|---|
| Opslag | In het datameer worden alle gegevens bewaard, ongeacht de bron en de structuur ervan. De gegevens worden in hun ruwe vorm bewaard. Het wordt pas getransformeerd als het klaar is voor gebruik. | Een datawarehouse zal bestaan uit gegevens die worden geëxtraheerd uit transactiesystemen of gegevens die bestaan uit kwantitatieve statistieken met hun attributen. De gegevens worden opgeschoond en getransformeerd |
| Geschiedenis | Big data-technologieën die in datameren worden gebruikt, zijn relatief nieuw. | Datawarehouse-concept werd, in tegenstelling tot big data, al tientallen jaren gebruikt. |
| Gegevens vastleggen | Legt allerlei soorten gegevens en structuren vast, semi-gestructureerd en ongestructureerd in hun oorspronkelijke vorm uit bronsystemen. | Legt gestructureerde informatie vast en organiseert deze in schema's zoals gedefinieerd voor datawarehouse-doeleinden |
| Data Tijdlijn | Datameren kunnen alle gegevens vasthouden. Dit omvat niet alleen de gegevens die in gebruik zijn, maar ook gegevens die in de toekomst mogelijk worden gebruikt. Ook worden gegevens voor altijd bewaard om terug in de tijd te gaan en een analyse te doen. | In het datawarehouse-ontwikkelingsproces wordt veel tijd besteed aan het analyseren van verschillende databronnen. |
| Gebruikers | Datameer is ideaal voor gebruikers die zich overgeven aan diepgaande analyse. Dergelijke gebruikers zijn onder meer datawetenschappers die geavanceerde analytische tools nodig hebben met mogelijkheden zoals voorspellende modellen en statistische analyse. | Het datawarehouse is ideaal voor operationele gebruikers omdat het goed gestructureerd, gebruiksvriendelijk en begrijpelijk is. |
| Opslagkosten | Het opslaan van gegevens in big data-technologieën is relatief goedkoop dan het opslaan van gegevens in een datawarehouse. | Het opslaan van gegevens in een datawarehouse is duurder en tijdrovend. |
| Taak | Datalakes kunnen alle data en datatypes bevatten; het stelt gebruikers in staat om toegang te krijgen tot gegevens voorafgaand aan het proces van getransformeerd, opgeschoond en gestructureerd. | Datawarehouses kunnen inzicht bieden in vooraf gedefinieerde vragen voor vooraf gedefinieerde gegevenstypen. |
| Verwerkingstijd | Datameren stellen gebruikers in staat om toegang te krijgen tot gegevens voordat deze zijn getransformeerd, opgeschoond en gestructureerd. Het stelt gebruikers dus in staat om sneller tot hun resultaat te komen in vergelijking met het traditionele datawarehouse. | Datawarehouses bieden inzicht in vooraf gedefinieerde vragen voor vooraf gedefinieerde gegevenstypen. Elke wijziging aan het datawarehouse kostte dus meer tijd. |
| Positie van schema | Meestal wordt het schema gedefinieerd nadat de gegevens zijn opgeslagen. Dit biedt een hoge flexibiliteit en gemakkelijke gegevensverzameling, maar vereist werk aan het einde van het proces | Meestal wordt het schema gedefinieerd voordat de gegevens worden opgeslagen. Vereist werk aan het begin van het proces, maar biedt prestaties, beveiliging en integratie. |
| Gegevensverwerking | Data Lakes gebruik van het ELT-proces (Extract Load Transform). | Datawarehouse maakt gebruik van een traditioneel ETL-proces (Extract Transform Load). |
| Klagen | De gegevens worden in hun ruwe vorm bewaard. Het wordt pas getransformeerd als het klaar is voor gebruik. | De belangrijkste klacht tegen datawarehouses is het onvermogen, of het probleem waarmee men te maken krijgt wanneer men probeert hierin verandering aan te brengen. |
| Belangrijkste voordelen | Ze integreren verschillende soorten gegevens om geheel nieuwe vragen te stellen, aangezien deze gebruikers waarschijnlijk geen gebruik maken van datawarehouses omdat ze mogelijk verder moeten gaan dan de mogelijkheden ervan. | De meeste gebruikers in een organisatie zijn operationeel. Dit type gebruikers geeft alleen om rapporten en belangrijke prestatiestatistieken. |