Data Lakes och Data Warehouse är två typer av datalagringsarkitekturer med distinkta attribut och förmågor. Att välja en eller annan beror på den avsedda användningen av de insamlade uppgifterna och organisationens mål.
Båda har en sak gemensamt - de lagrar data - men hur de hanterar det är helt annorlunda. Låt oss jämföra dem och se vilket som kan vara det bästa alternativet för ditt företag.
Data är dagens mest värdefulla tillgång. Företag som hanterar data bättre kan gå framåt och dominera sina branscher snabbare. Data matar beslut, definierar strategi och driver affärer. Så att samla in, hantera och lagra data är grundläggande steg för framgångsrika företag.
Datadrivna organisationer som införlivar data i sin affärsstrategi vet lagring är inte en rent teknisk fråga. Dataarkitekturen måste svara på den massiva tillströmningen av data. Företag behöver ett effektivt ledningssystem för att reagera snabbare på marknadens behov, agera enligt dataregler (som GPRD), för att analysera och utforma sina nästa åtgärder. Sammanfattningsvis för att förbli konkurrenskraftig i en snabb, informationsfylld miljö.
Två huvudsakliga tillvägagångssätt för dataarkitektur är Data Lakes och Data Warehouse.
Definitionen av Data Lake kan vara ”en massiv samling data lagrad i sitt ursprungliga format”. I Data Lakes sker datastrukturering och bearbetning endast vid hämtningsögonblicket. Data Lakes är databaser som innehåller information som används för analysarbete, från maskininlärning till visualiseringar. Det har bara nyligen använts för Big Data.
Huvuddragen i en Data Lake är centralisering. Genom att samla in och lagra data av alla slag och i vilken skala som helst är Data Lakes en praktisk och billig lösning att arbeta med. Data Lakes lagrar råa, ostrukturerade, semistrukturerade och strukturerade data utan föregående bearbetning. Strukturering sker endast vid datahämtning, vilket ger nya möjligheter för datavetare.
Data Lakes är också Mycket flexibel och lätt att hantera. Det finns inga hinder för att införa nya datatyper, vilket underlättar användningen av olika applikationer. Och eftersom skalning inte är ett problem är det en av de föredragna arkitekturerna för Big Data.
Detta tillvägagångssätt är värdefullt för företag som samlar in data i realtid, där varje information värderas lika. Företag kan använda Data Lakes för att hantera informationen och ställa den till tjänst för marknadsavdelningar. Det finns en mängd användardata, fragmenterade i olika parametrar - tid, geografi, preferenser, demografi - som kan användas för att bygga segmenterade kampanjer på hyperpersonliga nivåer.
Läs också:
Data Science: Vad är det och hur kan det hjälpa ditt företag?
Definitionen av Data Warehouse är ”ett datahanteringssystem utformat för att lagra förstrukturerad data från flera källor, i stora mängder.” Deras syfte är att samla in och organisera data genom en specifik kategoriseringsprocess för att snabbt leverera insikter och förbättra beslutsprocessen för företag. Det innebär att användningen av data måste definieras innan den laddas till lagret.
Data Warehouse har använts sedan 1980-talet.
Eftersom det finns en förutbestämd användning av data, Data Warehouse-arkitektur kräver noggrann planering: vilken typ av data kommer att hämtas, vilka verktyg kommer att användas för insamling, organisation, bearbetning och hämtning? Målet är att ha en konsekvent mängd data i definierade format, redo att analyseras.
Eftersom det är ett ledningssystem som består av olika tekniker och inte ett förvar, innebär det en högre investeringsnivå. Avkastningen kommer i form av bättre kvalitetsdata som möjliggör snabbare beslut.
Data Warehouse hämtar regelbundet relevant data från specifika applikationer, oavsett om de är interna eller externa, matade av analyser, kunder och partnersystem. Dessa data formateras sedan och lagras till specifika tilldelningar i lagret, vilket matchar formatet för redan befintliga artiklar. Sedan bearbetas det för att skapa output skräddarsydda för beslutsprocessen i verksamheten.
Formatenhetlighet är en av de starka punkterna för Data Warehouses, vilket ger integriteten och kvaliteten på information som är redo att analyseras och användas utan bearbetningsförseningar.
Låt oss titta på marknadsföring igen: att veta vilka av företagets produkter som efterfrågas kan hjälpa till att bygga en strategi enbart baserad på fördefinierade, strukturerade lagerdata, vilket eventuellt belyser en köptrend som inte hade märkts tidigare.
Läs också:
Designad för Big Data-applikationer är den största skillnaden mellan dessa lagringshanteringssystem att Data Lakes verkar vara mer ”ohanterade” än Data Warehouse. Men det är inte den enda.
Det finns några saker att tänka på innan du väljer en av dem:
Med Data Lakes är syftet med datainsamlingen inte strikt definierat vid intag, vilket möjliggör ett bredare utbud av möjligheter för dess användning. Det kan se oorganiserat ut, men det är råheten som håller det intressant (och svårare att navigera).
Data Warehouse behandlar data specifikt för en förutbestämd användning definierad av organisationen. Digerterade data har ett unikt värde som motiverar lagringsutrymmet det tar.
Så Data Lakes är bra för att hamstra data för oplanerad användning senare; Data Warehouse är idealiska för tvångsmässig organisering med ett bestämt mål och tillämpning.
Läs också:
Vad är en Big Data Engineer och varför behöver ditt företag en?
Ibland borde det inte vara det ena eller det andra utan båda. Data Lakes kan vara den första källan för Data Warehouse. Föreställ dig att data är vatten: vi kan ta det ur sjön och lagra det i lagret. Men innan du kommer in i lagret måste det buteljeras och märkas för att placeras korrekt för enkel hämtning på det mest utrymmeseffektiva sättet.
I grund och botten är Data Lakes och Data Warehouse båda sätt att lagra och använda stora mängder insamlad data och tillämpa den på affärsutveckling. Skillnaden ligger i hur data behandlas och i vilket syfte. Att förstå hur och varför data används hjälper dig att definiera det bästa lagrings- och hanteringsalternativet för ditt företag.
Innehållsförfattare och digital medieproducent med intresse för det symbiotiska förhållandet mellan teknik och samhälle. Böcker, musik, och gitarrer är en konstant.
Människor som läste det här inlägget tyckte också att dessa var intressanta:
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
