Obecnie żyjemy w czasach, w których musimy zarządzać ogromnymi ilościami danych. W dzisiejszym świecie zarządzania danymi, rozwijające się koncepcje hurtowni danych i jezior danych często stanowią główną część dyskusji. W tym artykule omówimy wady i zalety każdej z tych koncepcji. Nie ulega wątpliwości, że obie służą jako repozytorium do przechowywania danych, ale istnieją zasadnicze różnice w możliwościach, celach i architekturze.

Omówimy głównie 10 głównych różnic między jeziorami danych oraz hurtownie danych aby dokonać najlepszego wyboru. Pomoże to określić, który z nich jest najlepszy dla Państwa firmy.

Różnorodność danych

Jeśli chodzi o różnorodność danych, jezioro danych może z łatwością pomieścić różne typy danych, w tym dane częściowo ustrukturyzowane, ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane w formacie natywnym bez żadnego wstępnie zdefiniowanego schematu. Może obejmować dane takie jak filmy, dokumenty, strumienie multimedialne, dane i wiele innych. Z kolei hurtownia danych może przechowywać ustrukturyzowane dane, które zostały odpowiednio zamodelowane i zorganizowane dla określonych przypadków użycia. Dane ustrukturyzowane można określić jako dane, które potwierdzają wstępnie zdefiniowany schemat i sprawiają, że są odpowiednie dla tradycyjnych relacyjnych baz danych. Zdolność do przyjmowania zróżnicowanych typów danych sprawia, że jeziora danych są znacznie bardziej dostępne i łatwiejsze.

Podejście do przetwarzania

Jeśli chodzi o przetwarzanie danych, jeziora danych stosują podejście oparte na schemacie odczytu. W związku z tym może pozyskiwać nieprzetworzone dane do swojego jeziora bez potrzeby ich strukturyzowania lub modelowania. Pozwala to użytkownikom na zastosowanie określonych struktur do danych podczas analizy, a tym samym oferuje lepszą zwinność i elastyczność. Jednak w przypadku hurtowni danych, jeśli chodzi o podejście do przetwarzania, modelowanie danych jest wykonywane przed ich pozyskaniem, a następnie stosuje się podejście polegające na zapisywaniu schematu. W związku z tym dane muszą zostać sformatowane i ustrukturyzowane zgodnie z wcześniej zdefiniowanymi schematami przed załadowaniem do hurtowni.

Koszt przechowywania

Jeśli chodzi o koszt danych, jeziora danych oferują opłacalne rozwiązanie. przechowywanie ponieważ zazwyczaj wykorzystują one technologię open-source. Rozproszony charakter i wykorzystanie nieoczekiwanej infrastruktury pamięci masowej może obniżyć całkowity koszt pamięci masowej, nawet jeśli organizacje muszą radzić sobie z dużymi ilościami danych. W porównaniu do nich, hurtownie danych wiążą się z wyższymi kosztami przechowywania ze względu na ich zastrzeżone technologie i ustrukturyzowany charakter. Sztywny mechanizm indeksowania i schematu zastosowany w hurtowni skutkuje zwiększonym zapotrzebowaniem na pamięć masową wraz z innymi wydatkami.

Zwinność

Jeziora danych zapewniają większą zwinność i elastyczność, ponieważ nie mają sztywnej struktury hurtowni danych. Naukowcy zajmujący się danymi i programiści mogą płynnie konfigurować i konfigurować zapytania, aplikacje i modele, co umożliwia szybkie eksperymentowanie. Przeciwnie, hurtownie danych są znane ze swojej sztywnej struktury, dlatego adaptacja i modyfikacja są czasochłonne. Wszelkie zmiany w modelu lub schemacie danych wymagałyby znacznej koordynacji, czasu i wysiłku w różnych procesach biznesowych.

Bezpieczeństwo

Mówiąc o jeziorach danych, bezpieczeństwo stale ewoluuje wraz z rozwojem technologii Big Data. Można jednak mieć pewność, że zwiększone bezpieczeństwo jezior danych może zmniejszyć ryzyko nieautoryzowanego dostępu. Niektóre ulepszone technologie bezpieczeństwa obejmują kontrolę dostępu, ramy zgodności i szyfrowanie. Z drugiej strony, technologie stosowane w hurtowniach danych są używane od dziesięcioleci, co oznacza, że mają dojrzałe funkcje bezpieczeństwa wraz z solidną kontrolą dostępu. Jednak stale ewoluujące protokoły bezpieczeństwa w jeziorach danych sprawiają, że są one jeszcze bardziej niezawodne pod względem bezpieczeństwa.

Dostępność dla użytkowników

Jeziora danych mogą zaspokoić potrzeby zaawansowanych specjalistów analitycznych i naukowców zajmujących się danymi ze względu na nieustrukturyzowany i surowy charakter danych. Chociaż jeziora danych zapewniają większe możliwości eksploracji i elastyczność, wymagają specjalistycznych narzędzi i umiejętności do efektywnego wykorzystania. Jeśli jednak chodzi o hurtownie danych, były one przeznaczone przede wszystkim dla użytkowników analitycznych i wywiadu biznesowego o różnych poziomach przyjęcia w całej organizacji.

Dojrzałość

Jeziora danych można uznać za stosunkowo nową hurtownię danych, która jest stale udoskonalana i ewoluuje. Ponieważ organizacje zaczęły korzystać z technologii big data i badać przypadki użycia, można oczekiwać, że poziom dojrzałości wzrósł z czasem. W nadchodzących latach będzie to wiodąca technologia wśród organizacji. Jednak nawet jeśli hurtownie danych można uznać za dojrzałą technologię, napotyka ona poważne problemy związane z przetwarzaniem surowych danych.

Przypadki użycia

Jezioro danych może być dobrym wyborem do przetwarzania różnego rodzaju danych z różnych źródeł, a także do uczenia maszynowego i analizy. Może pomóc organizacjom w analizowaniu, przechowywaniu i pozyskiwaniu ogromnej ilości nieprzetworzonych danych z różnych źródeł. Ułatwia również tworzenie modeli predykcyjnych, analiz w czasie rzeczywistym i odkrywanie danych. Z drugiej strony hurtownie danych można uznać za idealne dla organizacji z ustrukturyzowaną analizą danych, predefiniowanymi zapytaniami i raportowaniem. Jest to świetny wybór dla firm, ponieważ zapewnia scentralizowaną reprezentację danych historycznych.

Integracja

Jeśli chodzi o jezioro danych, wymagają one solidnych możliwości interoperacyjnych w zakresie przetwarzania, analizowania i pozyskiwania danych z różnych źródeł. Potoki danych i ramy integracyjne są powszechnie stosowane do usprawniania danych, transformacji, konsumpcji i pozyskiwania w środowisku jeziora danych. Hurtownię danych można płynnie zintegrować z tradycyjnymi platformami raportowania, analityką biznesową, narzędziami i strukturami integracji danych. Są one projektowane w celu obsługi zewnętrznych aplikacji i systemów, które umożliwiają współpracę i udostępnianie danych w całej organizacji.

Komplementarność

Jeziora danych uzupełniają hurtownie danych, odpowiednio i płynnie dostosowując różne źródła danych w ich surowych formatach. Obejmują one dane nieustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i ustrukturyzowane. Zapewnia opłacalne i skalowalne rozwiązanie do analizy i przechowywania ogromnej ilości danych z zaawansowanymi możliwościami, takimi jak analiza w czasie rzeczywistym, modelowanie predykcyjne i uczenie maszynowe. Z drugiej strony hurtownia danych jest generalnie uzupełniającym systemem transakcyjnym, ponieważ zapewnia scentralizowanego przedstawiciela do raportowania i analizy danych strukturalnych.

Są to zatem podstawowe różnice między hurtowniami danych a jeziorami danych. Nawet jeśli hurtownie danych i jeziora danych mają wspólny cel, istnieją pewne różnice pod względem podejścia do przetwarzania, bezpieczeństwa, elastyczności, kosztów, architektury, integracji itp. Organizacje muszą rozpoznać mocne strony i ograniczenia przed wyborem odpowiedniego repozytorium do przechowywania swoich zasobów danych. Organizacje, które poszukują wszechstronnego scentralizowanego repozytorium danych, którym można efektywnie zarządzać bez obciążania kieszeni, mogą wybrać jeziora danych. Wszechstronny charakter tej technologii sprawia, że jest to świetna decyzja dla organizacji.