Datainnsjøer og datavarehus er trolig de to mest brukte strukturene for lagring av data. I denne artikkelen vil vi utforske både, utfolde sine viktigste forskjeller og diskutere bruken deres i sammenheng med en organisasjon.
Datavarehus og datainnsjøer i et nøtteskall
A datalager brukes som sentral lagringsplass for store mengder strukturert data som kommer fra ulike kilder. Slike butikker er avgjørende for bedrifter siden de kan brukes til å levere innsikt fra hele organisasjonen for å støtte beslutningstaking.
På den annen side, data innsjøer er fleksible lagringer som brukes til å lagre ustrukturerte, semistrukturerte eller strukturerte rådata. De lagrede dataene er ubehandlet, og strukturen brukes vanligvis når den hentes. Vær imidlertid oppmerksom på at en datainnsjø ikke er en erstatning for et datavarehus.
Viktige forskjeller
Det er viktig å vurdere alle relaterte faktorer før du velger hvordan du skal huse dataene i en organisasjon og om du trenger å lagre data som kommer fra en bestemt kilde til en datainnsjø eller et datavarehus. Vanligvis kommer disse betraktningene ned til de fire temaene som diskuteres nedenfor.
Datatype og behandling
Som vi allerede har diskutert, kan datainnsjøer brukes til å lagre alle former for data, enten det er ustrukturert eller semistrukturert. Til sammenligning er datavarehus bare i stand til å lagre strukturerte data.
Siden datavarehus bare kan håndtere strukturerte data, krever de også ekstraksjon, transformasjon og lasting (ETL) prosesser for å transformere rådataene til en målstruktur (Skjema på skriving) før du lagrer den på lageret. Datavarehus lagrer med andre ord historiske data som er forhåndsbehandlet for å passe til et relasjonsskjema.
Datainnsjøer er mye mer fleksible ettersom de kan lagre rådata, inkludert metadata, og skjemaer må bare brukes når data trekkes ut. Dette er egentlig den mest grunnleggende forskjellen mellom et datavarehus og en datainnsjø.
Målbrukergruppe
Ulike brukere kan kreve tilgang til forskjellige lagringstyper. Vanligvis trenger forretnings- eller dataanalytikere å trekke ut innsikt for rapporteringsformål, så datavarehus er mer egnet for dem.
På den annen side kan en dataforsker kreve tilgang til ustrukturerte data for å oppdage mønstre eller bygge en dyp læringsmodell, noe som betyr at en datainnsjø passer perfekt for dem.
Økosystem
En annen viktig faktor å vurdere når du velger mellom datavarehus eller innsjøer, er organisasjonens eksisterende teknologiøkosystem. Datainnsjøer har blitt ganske populære på grunn av den nye bruken av Hadoop, som er en åpen kildekode-programvare.
Hvis organisasjonen din ikke foretrekker åpen kildekode-programvare, kan det være utfordrende å flytte data til datainnsjøer.
budsjett
Databehandlingsplanen må alltid ta hensyn til kostnadene for teknologiene og arkitekturene man har til hensikt å bruke eller bygge. Datainnsjøer er langt mindre kostbare enn datavarehus, da dataene lagres i sitt ubehandlede råformat i innsjøer, og tar opp mindre lagringsplass.
Hvilken å velge?
Både datavarehus og innsjøer brukes av organisasjoner som sentraliserte datalagre som gjør det mulig for ulike brukere og organisasjonsenheter å få tilgang til og bruke data til å trekke ut innsikt og utføre enhver analyse. Vanligvis vil en organisasjon trenge både en datainnsjø og et lager for å støtte alle nødvendige brukssaker og sluttbrukere.
En datainnsjø er i stand til å huse alle typer data i enhver form, strukturert til ustrukturert. I tillegg krever det ingen forhåndsbehandling før lagring av data, da dette kan skje når de er lagret i datasjøen. Datainnsjøer er stort sett nyttige for dataforskere og ingeniører som trenger tilgang til ustrukturerte data for å bygge kunstig intelligens eller maskinlæringsmodeller. Datainnsjøer er også mer kostnadseffektive enn datavarehus, da de ikke krever at lagrede data har noe bestemt format, for eksempel et skjema.
Omvendt er et datavarehus bare i stand til å lagre strukturerte data som er klare til å bli analysert av spesifikke organisasjonsenheter for å avsløre forretningsinnsikt. Derfor, ETL -prosesser er vanligvis nødvendig å bygge rundt datavarehuset. ETL-funksjonalitet gjør at data kan lagres i forventet format og trekkes ut eller transformeres slik at brukere kan utføre bestemte oppgaver over dem. Av den grunn er datavarehus best egnet for forretnings- eller driftsanalytikere som trenger tilgang til relasjonsdata med et skjema som gjør dem i stand til å lage rapporter og støtte beslutningstaking ved å oppdage innsikt.
Et sluttord
I denne artikkelen diskuterte vi de viktigste forskjellene mellom datainnsjøer og varehus. Vær imidlertid oppmerksom på at dette ikke er en eple-til-eple-sammenligning. Begge støtter ulike brukstilfeller og betjener ulike brukere, og organisasjoner krever vanligvis begge for å operere effektivt.
Datainnsjøer er mer fleksible og skjemaløse lagre som er i stand til å lagre ustrukturerte, semistrukturerte eller strukturerte data. De er vanligvis nyttige for mer tekniske brukere som dataforskere eller ingeniører. På den annen side kan datavarehus bare akseptere relasjonsdata, noe som er mer nyttig for mindre tekniske personer som trenger tilgang til analyseklare data.
- adgang
- Logg inn
- Ad
- Alle
- analyse
- rundt
- Artikkel
- kunstig intelligens
- auto
- BEST
- bygge
- virksomhet
- saker
- kommer
- Selskaper
- innhold
- dato
- Data Lake
- Dataledelse
- dataforsker
- datalager
- datavarehus
- avtale
- Beslutningstaking
- dyp læring
- økosystem
- Ingeniører
- passer
- skjema
- format
- Hadoop
- hus
- bolig
- Hvordan
- Hvordan
- HTTPS
- Inkludert
- innsikt
- Intelligens
- IT
- nøkkel
- stor
- læring
- laste
- maskinlæring
- Making
- ledelse
- Microsoft
- modell
- Drift
- Annen
- Ansatte
- plugg inn
- Populær
- Raw
- rådata
- Rapporter
- forskere
- So
- Software
- Rom
- lagring
- oppbevare
- butikker
- støtte
- Target
- Teknisk
- Technologies
- Teknologi
- temaer
- bruk-tilfeller
- Brukere
- Warehouse
- HVEM
- ord