In questo tutorial sulla differenza tra data lake e data warehouse, discuteremo le principali differenze tra data warehouse e data lake. Ma prima di discutere la differenza, impariamo prima "Cos'è il Data Warehouse?".
Cos'è il data warehouse?
Data Warehouse è una miscela di tecnologie e componenti per l'utilizzo strategico dei dati. Raccoglie e gestisce i dati da varie fonti per fornire informazioni significative sul business. È l'archiviazione elettronica di una grande quantità di informazioni progettata per query e analisi invece che per l'elaborazione delle transazioni. È un processo di trasformazione dei dati in informazioni.
Cos'è Data Lake?
Un Data Lake è un repository di archiviazione in grado di archiviare una grande quantità di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. È un luogo in cui archiviare ogni tipo di dati nel suo formato nativo senza limiti fissi sulla dimensione dell'account o sul file. Offre una grande quantità di dati per maggiori prestazioni analitiche e integrazione nativa.
Il Data Lake è come un grande contenitore molto simile al lago e ai fiumi reali. Proprio come in un lago, ci sono più affluenti in arrivo; allo stesso modo, un data lake ha dati strutturati, dati non strutturati, da macchina a macchina, registri che fluiscono in tempo reale.
Concetto di data warehouse:
Data Warehouse memorizza i dati in file o cartelle che aiutano a organizzare e utilizzare i dati per prendere decisioni strategiche. Questo sistema di archiviazione offre anche una visualizzazione multidimensionale dei dati atomici e di riepilogo. Le funzioni importanti che sono necessarie per eseguire sono:
- Estrazione dati
- Pulizia dei dati
- Trasformazione dei dati
- Caricamento e aggiornamento dei dati
Successivamente, impareremo la differenza fondamentale tra Azure data lake e data warehouse.
DIFFERENZA CHIAVE
- Data Lake archivia tutti i dati indipendentemente dall'origine e dalla sua struttura, mentre Data Warehouse archivia i dati in metriche quantitative con i loro attributi.
- Data Lake è un repository di archiviazione che archivia enormi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati mentre Data Warehouse fonde tecnologie e componenti che consente l'uso strategico dei dati.
- Data Lake definisce lo schema dopo che i dati sono stati archiviati mentre Data Warehouse definisce lo schema prima che i dati vengano archiviati.
- Data Lake utilizza il processo ELT (Extract Load Transform) mentre Data Warehouse utilizza il processo ETL (Extract Transform Load).
- Confrontando Data Lake e Warehouse, Data Lake è l'ideale per coloro che desiderano un'analisi approfondita mentre Data Warehouse è ideale per gli utenti operativi.
Concetto di Data Lake:
Un Data Lake è un repository di archiviazione di grandi dimensioni che contiene una grande quantità di dati non elaborati nel formato originale fino al momento in cui è necessario. A ogni elemento di dati in un data lake viene assegnato un identificatore univoco e contrassegnato con una serie di tag di metadati estesi. Offre un'ampia varietà di capacità analitiche.
Differenza chiave tra Data Lake e Data Warehouse
Differenza tra Data Lake e Data Warehouse
Ecco le principali differenze tra data lake e data warehouse:
| Parametri | Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|---|
| Conservazione | Nel data lake, tutti i dati vengono conservati indipendentemente dalla fonte e dalla sua struttura. I dati vengono conservati nella loro forma grezza. Si trasforma solo quando è pronto per essere utilizzato. | Un data warehouse consisterà in dati estratti da sistemi transazionali o dati costituiti da metriche quantitative con i loro attributi. I dati vengono puliti e trasformati |
| Storia | Le tecnologie dei big data utilizzate nei data lake sono relativamente nuove. | Il concetto di data warehouse, a differenza dei big data, è stato utilizzato per decenni. |
| Acquisizione dei dati | Cattura tutti i tipi di dati e strutture, semi-strutturati e non strutturati nella loro forma originale dai sistemi di origine. | Cattura le informazioni strutturate e le organizza in schemi definiti per scopi di data warehouse |
| Cronologia dei dati | I data lake possono conservare tutti i dati. Ciò include non solo i dati in uso, ma anche i dati che potrebbero essere utilizzati in futuro. Inoltre, i dati vengono conservati per sempre, per tornare indietro nel tempo e fare un'analisi. | Nel processo di sviluppo del data warehouse, viene dedicato molto tempo all'analisi di varie origini dati. |
| Utenti | Il data lake è l'ideale per gli utenti che si dedicano a un'analisi approfondita. Tali utenti includono data scientist che necessitano di strumenti analitici avanzati con funzionalità come la modellazione predittiva e l'analisi statistica. | Il data warehouse è ideale per gli utenti operativi perché è ben strutturato, facile da usare e da capire. |
| I costi di stoccaggio | L'archiviazione dei dati nelle tecnologie per big data è relativamente economica rispetto all'archiviazione dei dati in un data warehouse. | L'archiviazione dei dati nel data warehouse è più costosa e richiede tempo. |
| Compito | I data lake possono contenere tutti i dati e i tipi di dati; consente agli utenti di accedere ai dati prima del processo di trasformazione, pulizia e struttura. | I data warehouse possono fornire approfondimenti su domande predefinite per tipi di dati predefiniti. |
| Tempo di elaborazione | I data lake consentono agli utenti di accedere ai dati prima che siano stati trasformati, puliti e strutturati. Pertanto, consente agli utenti di ottenere il risultato più rapidamente rispetto al tradizionale data warehouse. | I data warehouse offrono approfondimenti su domande predefinite per tipi di dati predefiniti. Pertanto, qualsiasi modifica al data warehouse richiedeva più tempo. |
| Posizione dello schema | In genere, lo schema viene definito dopo l'archiviazione dei dati. Ciò offre un'elevata agilità e facilità di acquisizione dei dati, ma richiede lavoro alla fine del processo | In genere lo schema viene definito prima dell'archiviazione dei dati. Richiede lavoro all'inizio del processo, ma offre prestazioni, sicurezza e integrazione. |
| Elaborazione dati | Utilizzo di Data Lakes del processo ELT (Extract Load Transform). | Il data warehouse utilizza un processo ETL (Extract Transform Load) tradizionale. |
| Lamentarsi | I dati vengono conservati nella loro forma grezza. Si trasforma solo quando è pronto per essere utilizzato. | La principale lamentela contro i data warehouse è l'incapacità, o il problema affrontato quando si cerca di apportare modifiche al loro interno. |
| Vantaggi chiave | Integrano diversi tipi di dati per porre domande completamente nuove poiché è improbabile che questi utenti utilizzino i data warehouse perché potrebbero dover andare oltre le sue capacità. | La maggior parte degli utenti di un'organizzazione è operativa. Questo tipo di utenti si preoccupano solo dei rapporti e delle metriche chiave delle prestazioni. |