Data Lakes und Data Warehouses sind zwei Arten von Datenspeicherarchitekturen mit unterschiedlichen Attributen und Fähigkeiten. Die Wahl der einen oder anderen hängt vom Verwendungszweck der gesammelten Daten und den Zielen der Organisation ab.
Beide haben eines gemeinsam — sie speichern Daten — aber wie sie damit umgehen, ist völlig unterschiedlich. Lassen Sie uns sie vergleichen und herausfinden, welche Option für Ihr Unternehmen die beste ist.
Daten sind heute das wertvollste Gut. Unternehmen, die besser mit Daten umgehen, können schneller vorankommen und ihre Branchen dominieren. Daten dienen als Grundlage für Entscheidungen, definieren die Strategie und treiben das Geschäft voran. Das Sammeln, Verwalten und Speichern von Daten sind daher grundlegende Schritte für erfolgreiche Unternehmen.
Datenorientierte Unternehmen, die Daten in ihre Geschäftsstrategie einbeziehen, wissen Speicher ist kein rein technisches Problem. Die Datenarchitektur muss auf den massiven Datenfluss reagieren. Unternehmen benötigen ein effektives Managementsystem, um schneller auf Marktanforderungen reagieren, Datenvorschriften (wie GPRD) einhalten und ihre nächsten Maßnahmen analysieren und konzipieren zu können. Kurzum, um in einem schnelllebigen, informationsreichen Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben.
Zwei Hauptansätze für die Datenarchitektur sind Data Lakes und Data Warehouses.
Die Definition von Data Lake könnte „eine riesige Sammlung von Daten sein, die in ihrem ursprünglichen Format gespeichert sind“. In Data Lakes erfolgt die Datenstrukturierung und -verarbeitung erst zum Zeitpunkt des Abrufs. Data Lakes sind Repositorys, die Informationen enthalten, die für Analysearbeiten verwendet werden, vom maschinellen Lernen bis hin zu Visualisierungen. Es wurde erst kürzlich für Big Data verwendet.
Das Hauptmerkmal eines Data Lakes ist Zentralisierung. Durch das Sammeln und Speichern von Daten aller Art und in jeder Größenordnung sind Data Lakes ein praktische und kostengünstige Lösung um damit zu arbeiten. Data Lakes speichern rohe, unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten ohne vorherige Verarbeitung. Die Strukturierung erfolgt erst beim Abrufen der Daten, was Datenwissenschaftlern neue Möglichkeiten bietet.
Data Lakes sind auch sehr flexibel und einfach zu verwalten. Es gibt keine Hindernisse für die Einführung neuer Datentypen, was die Verwendung verschiedener Anwendungen erleichtert. Und da Skalierung kein Problem darstellt, ist sie eine der bevorzugten Architekturen für Big Data.
Dieser Ansatz ist für Unternehmen wertvoll, die Daten in Echtzeit sammeln, wobei jede Information gleich bewertet wird. Unternehmen können Data Lakes verwenden, um die Informationen zu verarbeiten und sie den Marketingabteilungen zur Verfügung zu stellen. Es gibt eine Fülle von Benutzerdaten, die nach verschiedenen Parametern fragmentiert sind — Zeit, Geografie, Präferenzen, Demografie —, die zur Erstellung segmentierter Kampagnen auf hyperpersonalisierter Ebene verwendet werden können.
Lesen Sie auch:
Data Science: Was ist das und wie kann es Ihrem Unternehmen helfen?
Die Definition von Data Warehouse ist „ein Datenverwaltungssystem, mit dem vorstrukturierte Daten aus mehreren Quellen in großen Mengen gespeichert werden können“. Ihr Zweck besteht darin, Daten durch einen bestimmten Kategorisierungsprozess zu sammeln und zu organisieren, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen und den Entscheidungsprozess für Unternehmen zu verbessern. Das bedeutet, dass die Verwendung von Daten definiert werden muss vor es wird ins Warehouse geladen.
Data Warehouses werden seit den 1980er Jahren verwendet.
Da es eine vorgegebene Verwendung für Daten gibt, Die Data Warehouse-Architektur erfordert eine sorgfältige Planung: Welche Art von Daten werden abgerufen, welche Tools werden für deren Erfassung, Organisation, Verarbeitung und Abruf verwendet? Ziel ist es, über einen konsistenten Datenbestand in definierten Formaten zu verfügen, der analysiert werden kann.
Da es sich um ein Managementsystem handelt, das aus verschiedenen Technologien besteht, und kein Archiv, ist ein höheres Investitionsniveau erforderlich. Die Rückkehr erfolgt in Form von bessere Datenqualität, die schnellere Entscheidungen ermöglicht.
Data Warehouses rufen regelmäßig relevante Daten aus bestimmten internen oder externen Anwendungen ab, die von Analysen, Kunden und Partnersystemen gespeist werden. Diese Daten werden dann formatiert und bestimmten Zuordnungen im Warehouse zugeordnet gespeichert, sodass sie dem Format bereits vorhandener Artikel entsprechen. Anschließend werden sie verarbeitet, um Ergebnisse zu erstellen, die auf den Entscheidungsprozess des Unternehmens zugeschnitten sind.
Konsistenz des Formats ist eine der Stärken von Data Warehouses und bietet die Integrität und Qualität von Informationen, die ohne Verarbeitungsverzögerungen analysiert und verwendet werden können.
Schauen wir uns das Marketing noch einmal an: Wenn Sie wissen, welche Produkte des Unternehmens gefragt sind, können Sie eine Strategie entwickeln, die ausschließlich auf vordefinierten, strukturierten Inventardaten basiert und möglicherweise einen Kauftrend hervorhebt, der zuvor nicht bemerkt wurde.
Lesen Sie auch:
Der Hauptunterschied zwischen diesen Speicherverwaltungssystemen, die für Big-Data-Anwendungen konzipiert wurden, besteht darin, dass Data Lakes anscheinend eher „ungemanagt“ sind als Data Warehouses. Aber das ist nicht der einzige.
Bevor Sie sich für eines von ihnen entscheiden, sollten Sie einige Dinge beachten:
Bei Data Lakes ist der Zweck der Datenerhebung bei der Erfassung nicht fest definiert, sodass eine größere Vielfalt an Nutzungsmöglichkeiten besteht. Es kann unorganisiert aussehen, aber es ist die Rohheit, die es interessant (und schwieriger zu handhaben) macht.
Data Warehouses verarbeiten Daten speziell für einen vom Unternehmen festgelegten Zweck. Aufbereitete Daten haben einen eindeutigen Wert, der den Speicherplatz rechtfertigt, den sie beanspruchen.
Data Lakes eignen sich also hervorragend, um Daten für eine spätere ungeplante Verwendung zu speichern; Data Warehouses eignen sich ideal für zwanghafte Organisierungen mit einem bestimmten Ziel und einer bestimmten Anwendung.
Lesen Sie auch:
Was ist ein Big Data Engineer und warum braucht Ihr Unternehmen einen?
Manchmal sollte es nicht das eine oder das andere sein, sondern beides. Data Lakes können die erste Quelle für Data Warehouses sein. Stellen Sie sich vor, Daten sind Wasser: Wir können sie aus dem Lake nehmen und im Warehouse speichern. Bevor sie jedoch in das Warehouse gelangen, müssen sie in Flaschen abgefüllt und etikettiert werden, damit sie korrekt platziert werden können, sodass sie leicht und platzsparend abgerufen werden können.
Im Grunde sind Data Lakes und Data Warehouses beide Möglichkeiten, große Mengen gesammelter Daten zu speichern und zu nutzen und sie für die Geschäftsentwicklung anzuwenden. Der Unterschied liegt darin, wie und zu welchem Zweck Daten behandelt werden. Wenn Sie wissen, wie und warum Daten verwendet werden, können Sie die beste Speicher- und Verwaltungsoption für Ihr Unternehmen definieren.
Inhaltsautor und Produzent digitaler Medien mit Interesse an der symbiotischen Beziehung zwischen Technologie und Gesellschaft. Bücher, Musik und Gitarren sind eine Konstante.
People who read this post, also found these interesting:
%20(1).webp)
.webp)
