Data Lake vs Data Warehouse: Vad är skillnaden?

I den här handledningen om skillnaden mellan Data lake vs. Data warehouse kommer vi att diskutera de viktigaste skillnaderna mellan Data warehouse vs Data Lake. Men innan vi diskuterar skillnaden, låt oss först lära oss "Vad är datalager?".

Vad är datalager?

Data Warehouse är en blandning av teknik och komponenter för strategisk användning av data. Den samlar in och hanterar data från olika källor för att ge meningsfull affärsinformation. Det är den elektroniska lagringen av en stor mängd information som är utformad för frågor och analys istället för transaktionsbehandling. Det är en process för att omvandla data till information.

Vad är Data Lake?

En Data Lake är ett lagringsförvar som kan lagra en stor mängd strukturerad, halvstrukturerad och ostrukturerad data. Det är en plats att lagra alla typer av data i sitt ursprungliga format utan fasta begränsningar för kontostorlek eller fil. Det erbjuder en stor mängd datamängd för ökad analytisk prestanda och integrerad integration.

Data Lake är som en stor container som liknar riktigt sjö och floder. Precis som i en sjö har du flera bifloder som kommer in; På samma sätt har en datasjö strukturerad data, ostrukturerad data, maskin till maskin, loggar som flödar igenom i realtid.

Data Warehouse-koncept:

Data Warehouse lagrar data i filer eller mappar vilket hjälper till att organisera och använda data för att ta strategiska beslut. Detta lagringssystem ger också en flerdimensionell bild av atom- och sammanfattningsdata. De viktiga funktioner som behövs för att utföra är:

Datautvinning
Datarengöring
Datatransformation
Data laddas och uppdateras

Därefter lär vi oss nyckelskillnaden mellan Azure data lake och datalager.

NYCKELSKILL

Data Lake lagrar all data oavsett källa och dess struktur medan Data Warehouse lagrar data i kvantitativa mätvärden med deras attribut.
Data Lake är ett lagringsförråd som lagrar enorma strukturerade, halvstrukturerade och ostrukturerade data medan Data Warehouse blandar teknik och komponenter som möjliggör strategisk användning av data.
Data Lake definierar schemat efter att data har lagrats medan Data Warehouse definierar schemat innan data lagras.
Data Lake använder ELT-processen (Extract Load Transform) medan Data Warehouse använder ETL-processen (Extract Transform Load).
Jämförelse av Data Lake vs Warehouse är Data Lake perfekt för dem som vill ha djupgående analys medan Data Warehouse är perfekt för operativa användare.

Data Lake-koncept:

A Data Lake är ett stort lagringsförvar som rymmer en stor mängd rådata i sitt ursprungliga format tills den behövs. Varje dataelement i en datasjö ges en unik identifierare och taggas med en uppsättning utökade metadatataggar. Det erbjuder många olika analysfunktioner.

Nyckelskillnad mellan Data Lake och Data Warehouse

Här är viktiga skillnader mellan datasjöar och datalager:

Parametrar	Data Lake	Datalager
Lagring	I datasjön sparas all data oberoende av källan och dess struktur. Data hålls i sin råa form. Den omvandlas bara när den är redo att användas.	Ett datalager kommer att bestå av data som extraheras från transaktionssystem eller data som består av kvantitativa mätvärden med deras attribut. Uppgifterna städas och transformeras
Historia	Big data-teknik som används i datasjöar är relativt ny.	Data warehouse-konceptet, till skillnad från big data, hade använts i årtionden.
Datainsamling	Fångar alla typer av data och strukturer, halvstrukturerade och ostrukturerade i sin ursprungliga form från källsystem.	Fångar strukturerad information och organiserar dem i scheman som definierats för datalagerändamål
Datatidslinje	Datasjöar kan behålla all data. Detta inkluderar inte bara de data som används utan också data som den kan använda i framtiden. Dessutom sparas data hela tiden för att gå tillbaka i tiden och göra en analys.	I utvecklingsprocessen för datalager ägnas betydande tid åt att analysera olika datakällor.
Användare	Data lake är perfekt för användare som ägnar sig åt djup analys. Sådana användare inkluderar dataforskare som behöver avancerade analytiska verktyg med funktioner som prediktiv modellering och statistisk analys.	Datalageret är perfekt för operativa användare på grund av att det är välstrukturerat, lätt att använda och förstå.
Lagringskostnader	Datalagring i big data-teknik är relativt billig än att lagra data i ett datalager.	Att lagra data i datalager är dyrare och tidskrävande.
Uppgift	Datasjöar kan innehålla alla data och datatyper; det ger användarna tillgång till data innan processen med att transformeras, rengöras och struktureras.	Datalager kan ge insikter i fördefinierade frågor för fördefinierade datatyper.
Behandlingstid	Datasjöar ger användare tillgång till data innan de har transformerats, rensats och strukturerats. Således tillåter det användare att komma till sitt resultat snabbare jämfört med det traditionella datalagret.	Datalager erbjuder insikter i fördefinierade frågor för fördefinierade datatyper. Så alla ändringar i datalagret behövde mer tid.
Schemans position	Vanligtvis definieras schemat efter att data har lagrats. Detta erbjuder hög smidighet och enkel datafångst men kräver arbete i slutet av processen	Vanligtvis definieras schema innan data lagras. Kräver arbete i början av processen, men erbjuder prestanda, säkerhet och integration.
Databehandling	Data Lakes använder ELT-processen (Extract Load Transform).	Datalager använder en traditionell ETL-process (Extract Transform Load).
Klaga	Data hålls i sin råa form. Den omvandlas bara när den är redo att användas.	Det främsta klagomålet mot datalager är oförmågan eller problemet när man försöker göra förändringar i dem.
Viktigaste fördelarna	De integrerar olika typer av data för att komma med helt nya frågor eftersom dessa användare inte troligtvis kommer att använda datalager eftersom de kan behöva gå längre än dess kapacitet.	De flesta användare i en organisation är operativa. Den här typen av användare bryr sig bara om rapporter och viktiga prestandamätvärden.