Introduktion till Data Lake vs Data Warehouse
Data Lake vs Data Warehouse är termerna som används omväxlande men det finns skillnader mellan båda dessa termer. Vi har presenterat nedanstående diagram för att förstå skillnaden på hög nivå mellan dessa två och mycket snart kommer vi att gå i detalj för var och en av det.
Vad är Data Lake?
En Data Lake är ett slags lagringslager som endast består av rådata som är i form av strukturerat, halvstrukturerat och ostrukturerat format. Datasjön används mest av Data Scientists och Machine Learning Engineers eftersom det hjälper dem att svara på frågor som ännu inte besvarats eller kanske skapa en fråga som ännu inte är känd. Den innehåller en stor mängd data med olika typer och när de är integrerade visar de sig vara mycket användbara när det gäller förutsägbar modellering som oftast används för att bygga maskininlärningsmodeller.
Vad är ett datavarehus?
Ett datalager är en centraliserad plats för att lagra transformerade data som görs i ett strukturerat format innan de lagras i datalageret. Ett datalager kan ha data från flera datakällor som laddas med ETL-processen till lagret och sedan används för Business Intelligence-syfte.
Jämförelse mellan Head Lake och Data Warehouse (Infographics)
Nedan visas de 14 största skillnaderna mellan Data Lake vs Data Warehouse 
Viktiga skillnader
Nedan finns stora viktiga skillnader mellan datasjön och datalager:
- Den består av ostrukturerad och strukturerad data från olika plattformar som sensorer, applikationer och webbplatser etc. Det består mest av relationella data från RDBMS, DBMS-system och andra operativa databaser och applikationer.
- Data Lake är schema-på-läsbehandling. Datalageret är schema-på-skrivbehandling.
- Det är mycket smidigt. Det är mindre smidigt.
- Konfigurationen är enkel och kan anpassas till förändringar. Den har en fast konfiguration och är mycket svår att ändra.
- Det används mest av AI-forskare och professionella maskiner för maskininlärning. Det används av företagare.
Jämförelsetabell mellan Data Lake vs Data Warehouse:
Låt oss diskutera den största skillnaden mellan Data Lake vs Data Warehouse
| egenskaper | Data Lake | Datalager |
| Lagring | Data lagras i sin råa form i Data Lake och här lagras all information oavsett källan till data. De omvandlas endast till andra former när så krävs. | Data Warehouse består av data som utvinns från transaktionssystem och andra mätningssystem. Här är uppgifterna inte i rå form och är alltid omvandlade och rena. |
| Användning och syfte | Det huvudsakliga målet för Data Lake är Data Scientists, Big Data Developers och Machine Learning Engineers som måste göra en djupanalys för att skapa modeller för verksamheten, som förutsägbar modellering. | Det huvudsakliga målet för Data Warehouse är de operativa användarna eftersom dessa data är i ett strukturerat format och kan ge redo att bygga rapporter. Så de används mest för affärsinformation. |
| Datainmatningar | De viktigaste inmatningarna till data Lake är alla typer av data som strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade data. Dessa uppgifter finns i data Lake i sin ursprungliga form. | De viktigaste ingångarna till datalager är strukturerade data som kommer från transaktions- och metricsystem som sedan organiseras i form av scheman. |
| Datakvalitet | Omfattar rå data som kan kanske inte kureras. | Den består av kuraterade data som är centraliserade och är redo att stämmas för affärsintelligens och analyssyfte. |
| Normalisering | Här finns inte uppgifterna i normaliserad form. | Denormaliserade scheman |
| Historia | Teknologierna som används i dataljöer som Hadoop, Machine Learning är relativt nya jämfört med datalageret. | Här är tekniken som används för ett datalager äldre. |
| Tidslinje för data | En datasjö kan ha alla typer av data och kan användas med tanke på tidigare, nutid och framtidsutsikter. | När det gäller Data Warehouse spenderas här mest av tiden på att analysera olika källor till uppgifterna. |
| Behandlingstid | Här är bearbetningstiden medan analys och resultat från data Lake mycket mindre än Data Warehouse eftersom här lagras data i form av rå data och de är inte i transformerat format och som ett resultat av vilket vi avbröt tiden som kan spenderas på att transformera data. Vi kan bara hämta uppgifterna som de är och göra grundläggande rengöring och börja bygga våra modeller. | När det gäller datalager är tiden som går att bearbeta mer jämfört med datasjön. Anledningen till detta är att uppgifterna i alla datalager först måste omvandlas och sedan kan analyseras. |
| Lagringskostnad | Lagringskostnaderna här i datatjänsteknologier är relativt lägre än för datalager och är också mindre tidskrävande. | Lagringskostnaderna i datalagerteknologier är mer jämfört med datasjön. Detta beror på att den behöver mer lagring för den transformerade datan eftersom den först behöver lagra rådata och sedan transformera dem för att tilldela olika fält i enlighet med strukturen för datavarehuset. |
| Kompatibilitet | Här lagras data alltid i sitt råa format och omvandlas endast vid behov eller när de är redo att användas. | Här lagras informationen i transformerat format och vi kan få problem när vi försöker göra några ändringar. |
| Tillgänglighet | Data inuti datasjön är mycket tillgängliga och kan snabbt uppdateras. | Data inuti datalageret är mer komplicerade och det kräver mer kostnad för att få ändringar i dem, tillgängligheten är också begränsad endast godkända användare. |
| Schemaets position | Schema skapas mestadels efter att data lagras. Detta ger hög smidighet. | Här skapas schemat mestadels före datalagring. |
| Process för bearbetning | Datasjön använder ELT-processen, dvs Extract, Load and Transform. | Datavaruhuset använder ETL: s traditionella strategi, dvs Extract, Transform and Load. |
| fördelar | Datasjön leder till nya uppfinningar eftersom integrationen samlar olika typer av data och den ger också svar på många obesvarade frågor. | De flesta organisatoriska användare är involverade i operativa aktiviteter och datalager ger en sådan lysande plattform för att skapa rapporter och statistik ovanpå transformerade data. |
Slutsats
I det här inlägget lärde vi oss om Data Lakes vs Data Warehouse. Vi fortsatte också och jämförde båda dessa baserat på olika parametrar. Detta bör hjälpa alla elever att få en grundläggande idé bakom teknologierna som stöder Data Lake och Data Warehouse.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till den största skillnaden mellan Data Lake vs Data Warehouse. Här har vi diskuterat Data Lake vs Data Warehouse viktiga skillnader med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Scrum vs Waterfall - Top Differences
- MySQL vs MySQLi - Vilken är bättre?
- Mikroprocessor vs mikrokontroller
- Datamodelleringsintervju