Perbedaan antara gudang data dan danau data
- 1453
- 81
- Mr. Doug Effertz
Bergantung pada persyaratan fungsional organisasi mana pun, mereka akan membutuhkan danau data dan gudang data. Masing -masing melayani tujuan dan penggunaan yang berbeda. Selain itu, keduanya banyak digunakan untuk menyimpan data besar, tetapi mereka tidak dapat digunakan secara bergantian. Keduanya sering bingung satu sama lain tetapi sangat berbeda dari yang sama. Kami melihat beberapa perbedaan utama di antara keduanya.
Gudang data
Gudang data persis seperti itu - gudang untuk data bernilai tinggi atau aset data yang berasal dari aplikasi perusahaan lainnya. Ini adalah sistem manajemen data yang digunakan untuk menyimpan koleksi besar data bisnis yang digunakan organisasi untuk membuat keputusan bisnis. Ini seperti database informasi yang mengumpulkan data dari berbagai sumber menjadi toko data tunggal, pusat, sangat terstruktur untuk mendukung analitik dan dukungan keputusan. Ini adalah sentralisasi aset data perusahaan yang terkandung dalam lingkungan yang dikelola dengan baik.
Gudang data memungkinkan organisasi untuk menjalankan analitik yang kuat pada volume besar data historis dengan cara yang tidak bisa dilakukan oleh database reguler. Ini adalah perpaduan teknologi dan komponen yang memungkinkan penggunaan data strategis. Idenya adalah untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber untuk memberikan wawasan bisnis yang bermakna. Ini adalah semacam penyimpanan elektronik dari sejumlah besar informasi oleh bisnis yang dirancang untuk kueri dan analisis alih -alih pemrosesan transaksi.
Danau Data
Danau data adalah gudang utama informasi atau data yang disimpan dalam format alamiahnya. Ini memungkinkan Anda untuk menyimpan semua data terstruktur dan tidak terstruktur pada skala apa pun. Biasanya ini adalah satu penyimpanan data yang mengumpulkan data dari berbagai sumber dalam format granular. Itu dapat menyimpan data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur. Jadi, ada danau data karena semua organisasi dibanjiri data yang berasal dari semua jenis sumber. Ini benar -benar kombinasi dari berbagai jenis sumber data ini yang mengarahkan kita untuk mendapatkan wawasan yang kuat tentang bagaimana dunia bekerja di sekitar kita dan mengarahkan kita untuk mengembangkan aplikasi yang lebih cerdas.
Data Data mengumpulkan semua jenis sumber data yang berbeda tanpa struktur (atau skema). Data Data dapat menyimpan ratusan terabyte atau petabyte data dalam format asli mereka sampai diperlukan untuk aplikasi analitik. Tidak seperti gudang data tradisional di mana data disimpan dalam file dan folder, danau data menggunakan arsitektur datar untuk menyimpan data dalam penyimpanan objek. Konsep Data Lake dalam suatu perusahaan didorong oleh masalah -masalah tertentu yang mereka hadapi dengan cara data ditangani, diproses, dan disimpan.
Perbedaan antara gudang data dan danau data
- Tipe data - Data Warehouse adalah database informasi yang mengumpulkan data dari berbagai sumber menjadi toko data tunggal, pusat, sangat terstruktur untuk mendukung analitik dan dukungan keputusan. Mereka menelan data terstruktur dengan skema yang telah ditentukan sebelumnya untuk mendukung inisiatif intelijen bisnis. Data Data, di sisi lain, adalah satu penyimpanan data yang mengumpulkan data dari berbagai sumber dalam format granular mentah.
- Skema - Gudang data tradisional menggunakan skema-on-write yang didefinisikan sebagai membuat skema untuk data sebelum menulis ke dalam database. Ini berarti Anda mendefinisikan kolom, format data, hubungan kolom, dll. Sebelum data diunggah. Sebaliknya, Data Lakes menggunakan model skema-on-read di mana data dikumpulkan pada waktu kueri. Struktur diterapkan pada data hanya saat data dibaca.
- Penyimpanan - Gudang data memungkinkan organisasi untuk menjalankan analitik yang kuat pada volume besar data historis dengan cara yang tidak bisa dilakukan oleh database reguler. Ini membuat menyimpan data di gudang data sebagai praktik dan memakan waktu yang mahal. Relatif mahal untuk menyimpan volume besar data di gudang data. Data Data, di sisi lain, dirancang untuk penyimpanan berbiaya rendah. Mereka secara efisien menggunakan kemampuan penyimpanan dan pemrosesan dengan biaya yang sangat rendah.
- Tata kelola - Gudang data adalah penyimpanan elektronik dari sejumlah besar informasi oleh bisnis yang dirancang untuk permintaan dan analisis alih -alih pemrosesan transaksi dengan cara yang aman, mudah diambil, dan mudah dikelola. Ini membuatnya mudah untuk mengontrol keamanan data. Di sisi lain, untuk mengelola data dengan benar di danau data, Anda perlu memasukkan pendekatan yang digerakkan metadata untuk memungkinkan pengguna mencari dan menemukan set data di danau.
Gudang Data vs. Data Data: Bagan Perbandingan
Ringkasan
Baik gudang data dan danau data mewakili dua solusi terkemuka untuk manajemen data perusahaan, tetapi mereka sangat berbeda dari yang sama. Data Data tidak secara inheren memasukkan fitur analitik yang sama yang biasa terkait dengan gudang data. Data danau menyimpan semua jenis set data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur sementara gudang data hanya menyimpan set data yang dibersihkan. Gudang data relatif mahal untuk dikelola dan dipelihara, sedangkan danau data secara efisien menggunakan kemampuan penyimpanan dan pemrosesan dengan biaya rendah.
Akankah Data Lakes Mengganti Gudang Data?
Keduanya adalah teknologi tambahan dan danau data tidak dapat menjadi pengganti langsung untuk gudang data. Mereka melayani berbagai tujuan dan penggunaan kasus.
Apakah Anda memerlukan danau data dan gudang data?
Data Danau adalah repositori penyimpanan pusat yang digunakan untuk menyimpan sejumlah besar data terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur, sementara gudang data digunakan untuk menyimpan data yang diproses dan disempurnakan. Gudang data sangat ideal untuk pengguna operasional sedangkan danau data sangat bagus untuk operasi analitik yang mendalam.
Apa perbedaan antara gudang data dan penambangan data?
Gudang data adalah sistem manajemen data yang digunakan untuk menyimpan banyak data bisnis ke dalam satu database umum, sedangkan penambangan data mengekstraksi data yang dapat digunakan dari database.
Apa contoh data gudang data?
Beberapa nama yang paling menonjol dalam ruang pergudangan data adalah Oracle, Marklogic, Amazon Redshift, dan sebagainya.