دریاچه های داده و انبارهای داده احتمالاً دو ساختار پرکاربرد برای ذخیره سازی داده ها هستند. در این مقاله، هر دو را بررسی خواهیم کرد، تفاوت های کلیدی آنها را آشکار کند و در مورد استفاده از آنها در چارچوب یک سازمان بحث کنید.
انبارهای داده و دریاچه های داده به طور خلاصه
A انبار داده به عنوان یک فضای ذخیره سازی مرکزی برای مقادیر زیادی از داده های ساخت یافته که از منابع مختلف می آیند استفاده می شود. چنین فروشگاه هایی برای شرکت ها حیاتی هستند زیرا می توان از آنها برای ارائه بینش از سراسر سازمان برای حمایت از تصمیم گیری استفاده کرد.
از سوی دیگر، دریاچه های داده ذخیرهسازیهای انعطافپذیری هستند که برای ذخیرهسازی دادههای خام بدون ساختار، نیمه ساختاریافته یا ساختیافته استفاده میشوند. داده های ذخیره شده پردازش نشده است و ساختار معمولاً هنگام بازیابی اعمال می شود. با این حال، توجه داشته باشید که دریاچه داده جایگزینی برای انبار داده نیست.
تفاوت های کلیدی
قبل از انتخاب نحوه نگهداری دادهها در یک سازمان و اینکه آیا نیاز به ذخیره دادههایی که از یک منبع خاص در دریاچه داده یا انبار دادهها میآیند یا خیر، باید همه عوامل مرتبط را در نظر بگیرید. به طور معمول، این ملاحظات به چهار موضوع مورد بحث در زیر خلاصه می شود.
نوع داده و پردازش
همانطور که قبلاً بحث کردیم، دریاچه های داده را می توان برای ذخیره هر شکلی از داده ها، خواه بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته استفاده کرد. در مقایسه، انبارهای داده تنها قادر به ذخیره داده های ساخت یافته هستند.
از آنجایی که انبارهای داده فقط می توانند با داده های ساختاریافته سروکار داشته باشند، برای تبدیل داده های خام به یک ساختار هدف نیز به فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) نیاز دارند.طرحواره در نوشتن) قبل از نگهداری در انبار. به عبارت دیگر، انبارهای داده، داده های تاریخی را که از پیش پردازش شده اند تا با یک طرح رابطه ای مطابقت داشته باشند، ذخیره می کنند.
دریاچههای داده بسیار انعطافپذیرتر هستند زیرا میتوانند دادههای خام، از جمله ابردادهها را ذخیره کنند، و طرحوارهها فقط باید هنگام استخراج دادهها اعمال شوند. این اساسا اساسی ترین تفاوت بین انبار داده و دریاچه داده است.
گروه کاربر هدف
کاربران مختلف ممکن است نیاز به دسترسی به انواع مختلف ذخیره سازی داشته باشند. معمولاً تحلیلگران کسب و کار یا داده ها برای اهداف گزارش دهی نیاز به استخراج بینش دارند، بنابراین انبارهای داده برای آنها مناسب تر است.
از سوی دیگر، یک دانشمند داده ممکن است برای شناسایی الگوها یا ساختن یک مدل یادگیری عمیق نیاز به دسترسی به داده های بدون ساختار داشته باشد، به این معنی که دریاچه داده برای آنها مناسب است.
اکوسیستم
یکی دیگر از عوامل مهمی که هنگام انتخاب بین انبارهای داده یا دریاچه ها باید در نظر بگیرید، اکوسیستم فناوری موجود سازمان شما است. دریاچه های داده به دلیل استفاده از Hadoop که یک نرم افزار منبع باز است، بسیار محبوب شده اند.
اگر سازمان شما نرم افزار منبع باز را دوست ندارد، انتقال داده ها به دریاچه های داده می تواند چالش برانگیز باشد.
بودجه
برنامه مدیریت داده ها همیشه باید هزینه فناوری ها و معماری هایی را که فرد قصد استفاده یا ساخت آن را دارد در نظر بگیرد. دریاچه های داده بسیار کم هزینه تر از انبارهای داده هستند زیرا داده ها در قالب خام پردازش نشده خود در دریاچه ها ذخیره می شوند و فضای ذخیره سازی کمتری را اشغال می کنند.
کدام را انتخاب کنیم؟
هم انبارهای داده و هم دریاچهها توسط سازمانها بهعنوان فروشگاههای متمرکز داده استفاده میشوند که کاربران و واحدهای سازمانی مختلف را قادر میسازند به دادهها برای استخراج بینش و انجام هر گونه تجزیه و تحلیل دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند. معمولاً یک سازمان به یک دریاچه داده و یک انبار برای پشتیبانی از همه موارد مورد نیاز و کاربران نهایی نیاز دارد.
یک دریاچه داده می تواند انواع داده ها را به هر شکلی، ساختاریافته تا بدون ساختار، در خود جای دهد. علاوه بر این، قبل از ذخیره سازی داده ها به هیچ گونه پیش پردازشی نیاز ندارد، زیرا زمانی که در دریاچه داده ذخیره می شود، این اتفاق می افتد. دریاچه های داده بیشتر برای دانشمندان و مهندسان داده مفید هستند که برای ساختن مدل های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی نیاز به دسترسی به داده های بدون ساختار دارند. دریاچه های داده نیز مقرون به صرفه تر از انبارهای داده هستند زیرا نیازی به داده های ذخیره شده برای داشتن فرمت خاصی مانند طرح واره ندارند.
برعکس، یک انبار داده تنها قادر به ذخیره سازی داده های ساختار یافته است که آماده تجزیه و تحلیل توسط واحدهای سازمانی خاص برای آشکارسازی بینش های تجاری است. از این رو، فرآیندهای ETL معمولاً باید در اطراف انبار داده ساخته شوند. عملکرد ETL امکان ذخیره داده ها را در قالب مورد انتظار و استخراج یا تبدیل می کند تا کاربران بتوانند وظایف خاصی را بر روی آنها انجام دهند. به همین دلیل، انبارهای داده برای تحلیلگران تجاری یا عملیاتی که نیاز به دسترسی به داده های رابطه ای با طرحواره ای دارند که آنها را قادر به ایجاد گزارش ها و پشتیبانی از تصمیم گیری با کشف بینش می کند، بهترین گزینه است.
یک کلمه نهایی
در این مقاله، تفاوت های کلیدی بین دریاچه های داده و انبارها را مورد بحث قرار دادیم. البته توجه داشته باشید که این مقایسه سیب به سیب نیست. هر دو از موارد استفاده متفاوت پشتیبانی میکنند و به کاربران مختلف خدمات ارائه میدهند، و سازمانها معمولاً هر دو را برای کارآمدی نیاز دارند.
دریاچههای داده، ذخیرههای انعطافپذیرتر و بدون طرحوارهای هستند که قادر به ذخیره دادههای بدون ساختار، نیمه ساختاریافته یا ساختیافته هستند. آنها معمولا برای کاربران فنی بیشتری مانند دانشمندان داده یا مهندسان مفید هستند. از سوی دیگر، انبارهای داده فقط می توانند داده های رابطه را بپذیرند، که برای افراد فنی کمتری که نیاز به دسترسی به داده های آماده برای تجزیه و تحلیل دارند، مفیدتر است.
- دسترسی
- حساب
- Ad
- معرفی
- تحلیل
- دور و بر
- مقاله
- هوش مصنوعی
- خودکار
- بهترین
- ساختن
- کسب و کار
- موارد
- آینده
- شرکت
- محتوا
- داده ها
- دریاچه دریاچه
- مدیریت اطلاعات
- دانشمند داده
- انبار داده
- انبارهای داده
- مقدار
- تصمیم گیری
- یادگیری عمیق
- اکوسیستم
- مورد تأیید
- مناسب
- فرم
- قالب
- هادوپ
- خانه
- مسکن
- چگونه
- چگونه
- HTTPS
- از جمله
- بینش
- اطلاعات
- IT
- کلید
- بزرگ
- یادگیری
- بار
- فراگیری ماشین
- ساخت
- مدیریت
- مایکروسافت
- مدل
- عملیات
- دیگر
- مردم
- پلاگین
- محبوب
- خام
- داده های خام
- گزارش ها
- دانشمندان
- So
- نرم افزار
- فضا
- ذخیره سازی
- opbevare
- پرده
- پشتیبانی
- هدف
- فنی
- فن آوری
- پیشرفته
- تاپیک
- موارد استفاده
- کاربران
- انبار کالا
- WHO
- کلمات