Perbezaan antara gudang data dan tasik data

Bergantung pada keperluan fungsi organisasi, mereka memerlukan kedua -dua tasik data dan gudang data. Masing -masing menghidangkan tujuan yang berbeza dan menggunakan kes -kes. Selain itu, kedua -duanya digunakan secara meluas untuk menyimpan data besar, tetapi mereka tidak boleh digunakan secara bergantian. Kedua -duanya sering dikelirukan antara satu sama lain tetapi sangat berbeza daripada yang sama. Kami melihat beberapa perbezaan utama antara kedua -dua.

Gudang Data

Gudang data adalah apa yang kedengarannya - gudang untuk data bernilai tinggi atau aset data anda yang datang dari aplikasi korporat lain. Ia adalah sistem pengurusan data yang digunakan untuk menyimpan koleksi data perniagaan yang besar yang digunakan oleh organisasi untuk membuat keputusan perniagaan. Ia seperti pangkalan data maklumat yang mengagregatkan data dari pelbagai sumber ke dalam kedai data tunggal, pusat dan berstruktur untuk menyokong analisis dan sokongan keputusan. Ini adalah pemusatan aset data korporat yang terkandung dalam persekitaran yang diuruskan dengan baik.

Gudang data membolehkan organisasi menjalankan analisis yang kuat mengenai jumlah data bersejarah yang besar dengan cara yang tidak boleh dilakukan oleh pangkalan data biasa. Ia adalah gabungan teknologi dan komponen yang membolehkan penggunaan data strategik. Ideanya adalah untuk mengumpul data dari pelbagai sumber untuk memberikan pandangan perniagaan yang bermakna. Ia adalah jenis penyimpanan elektronik sejumlah besar maklumat oleh perniagaan yang direka untuk pertanyaan dan analisis dan bukannya pemprosesan transaksi.

Data Lake

Tasik Data adalah repositori pusat maklumat atau data yang disimpan dalam format semula jadi, mentah. Ia membolehkan anda menyimpan semua data berstruktur dan tidak berstruktur anda di mana -mana skala. Ia biasanya merupakan satu kedai data yang mengumpul data dari pelbagai sumber dalam format berbutir. Ia boleh menyimpan data berstruktur, separa berstruktur, atau tidak berstruktur. Oleh itu, tasik data wujud kerana organisasi semuanya dibanjiri dengan data yang datang dari semua jenis sumber. Ini benar -benar gabungan pelbagai jenis sumber data yang membawa kita untuk mendapatkan pandangan yang kuat tentang bagaimana dunia bekerja di sekeliling kita dan membawa kita untuk membangunkan aplikasi yang lebih pintar.

Data tasik mengumpul semua jenis sumber data yang berlainan seperti tanpa struktur (atau skema). Data tasik dapat menyimpan beratus -ratus terabytes atau petabytes data dalam format asli mereka sehingga mereka diperlukan untuk aplikasi analisis. Tidak seperti gudang data tradisional di mana data disimpan dalam fail dan folder, tasik data menggunakan seni bina rata untuk menyimpan data dalam penyimpanan objek. Konsep tasik data dalam perusahaan didorong oleh masalah tertentu yang mereka hadapi dengan cara data ditangani, diproses, dan disimpan.

Perbezaan antara gudang data dan tasik data

1. Jenis data - Gudang Data adalah pangkalan data maklumat yang mengagregatkan data dari pelbagai sumber ke dalam kedai data tunggal, pusat, berstruktur untuk menyokong analisis dan sokongan keputusan. Mereka menelan data berstruktur dengan skema yang telah ditetapkan untuk menyokong inisiatif perisikan perniagaan. Data tasik, sebaliknya, adalah satu kedai data yang mengumpul data dari pelbagai sumber dalam format mentah, berbutir.
2. Skema - Gudang data tradisional menggunakan skema-on-write yang ditakrifkan sebagai membuat skema untuk data sebelum menulis ke dalam pangkalan data. Ini bermakna anda menentukan lajur, format data, hubungan lajur, dll. Sebelum data dimuat naik. Sebaliknya, Data Lakes menggunakan model skema-on-dibaca di mana data diagregatkan pada masa pertanyaan. Struktur digunakan untuk data hanya apabila data dibaca.
3. Penyimpanan - Gudang data membolehkan organisasi menjalankan analisis yang kuat mengenai jumlah data bersejarah yang besar dengan cara yang tidak boleh dilakukan oleh pangkalan data biasa. Ini menjadikan data menyimpan dalam gudang data amalan yang mahal dan memakan masa. Agak mahal untuk menyimpan jumlah data yang besar di gudang data. Tasik data, sebaliknya, direka untuk penyimpanan kos rendah. Mereka dengan cekap menggunakan keupayaan penyimpanan dan pemprosesan dengan kos yang sangat rendah.
4. Tadbir urus - Gudang data adalah penyimpanan elektronik sejumlah besar maklumat oleh perniagaan yang direka untuk pertanyaan dan analisis dan bukannya pemprosesan transaksi dengan cara yang selamat, mudah diambil, dan mudah dikendalikan. Ini memudahkan untuk mengawal keselamatan data. Sebaliknya, untuk menguruskan data dengan betul di tasik data, anda perlu memasukkan pendekatan yang didorong metadata untuk membolehkan pengguna mencari dan mencari set data di dalam tasik.

Data Warehouse vs. Data Lake: Carta Perbandingan

Ringkasan

Kedua -dua gudang data dan tasik data mewakili dua penyelesaian utama untuk pengurusan data perusahaan, tetapi mereka sangat berbeza daripada mereka. Tasik data tidak semestinya termasuk ciri analisis yang sama yang biasanya dikaitkan dengan gudang data. Data Lakes menyimpan semua jenis set data berstruktur, separa berstruktur, atau tidak berstruktur manakala gudang data menyimpan hanya set data yang dibersihkan. Gudang data agak mahal untuk dikendalikan dan diselenggara, sedangkan tasik data dengan cekap menggunakan keupayaan penyimpanan dan pemprosesan dengan kos rendah.

Adakah tasik data akan menggantikan gudang data?

Kedua -duanya adalah teknologi tambahan dan tasik data tidak boleh menjadi pengganti langsung untuk gudang data. Mereka melayani pelbagai tujuan dan menggunakan kes -kes.

Adakah anda memerlukan tasik data dan gudang data?

Data Lakes adalah repositori penyimpanan pusat yang digunakan untuk menyimpan sejumlah besar data berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur, sementara gudang data digunakan untuk menyimpan data yang diproses dan ditapis. Gudang data sesuai untuk pengguna operasi manakala tasik data sangat bagus untuk operasi analisis mendalam.

Apakah perbezaan antara gudang data dan perlombongan data?

Gudang Data adalah sistem pengurusan data yang digunakan untuk menyimpan koleksi data perniagaan yang besar ke dalam satu pangkalan data biasa, sedangkan perlombongan data mengekstrak data yang boleh digunakan dari pangkalan data.

Apakah contoh gudang data?

Beberapa nama yang paling menonjol dalam ruang pergudangan data adalah Oracle, Marklogic, Amazon Redshift, dan sebagainya.