Laatst bijgewerkt: 20 mei 2023
Volgens Google is interesse in “Big data» is al enkele jaren in opkomst. Maar het is het afgelopen jaar echt in een stroomversnelling gekomen.
Het doel van dit artikel is om de verschillen tussen datameren en datawarehouses.
Data Lakes en Datawarehouse zijn allemaal ontworpen om big data op te slaan. Deze twee soorten gegevensopslag zijn echter heel verschillend.
In feite, de enige echte overeenkomst tussen hen is hun vermogen om gegevens op te slaan.
Wat is datawarehouse?
de term Datawarehouse vertaalt in het Frans als "Datawarehouse". Net als een echt magazijn, het Data Warehouse stelt u in staat informatie te verzamelen, te bestellen en op te slaan uit operationele databases.
Hierdoor kunnen bedrijven de besluitvorming verbeteren door zoekopdrachten uit te voeren om de trends van hun klanten te onderzoeken.
Wat is DataLake?
De term Datum meer vertaalt in het Frans als ‘data lake’. Het is een methode voor gegevensopslag die ook door big data wordt gebruikt. In tegenstelling tot een Data Warhouse worden de gegevens in de oorspronkelijke formaten bewaard of zeer weinig getransformeerd. Datameer maakt het mogelijk om onbewerkte gegevens uit verschillende bronnen op te slaan.
3 verschillen tussen een data lake en een datawarehouse
Laten we vervolgens drie belangrijke verschillen tussen Data Warehouse en Data Lake benadrukken. Er zijn een aantal belangrijke onderscheidende factoren tussen een datameer en een datawarehouse, hier zijn drie van dergelijke factoren:
Data Lake slaat onbewerkte gegevens op, Date Warehouse slaat getransformeerde gegevens op
Ruwe data zijn gegevens die nog niet voor een specifiek doel zijn geanalyseerd en gebruikt.
Misschien wel het grootste verschil tussen datameren en datawarehouses is: het verschil in structuur tussen de onbewerkte gegevens en de getransformeerde gegevens : Datameren slaan over het algemeen niet-getransformeerde onbewerkte gegevens op, terwijl datawarehouses getransformeerde en opgeschoonde gegevens opslaan.
Net als Data Lakes kunnen Data Warehouses een grote hoeveelheid gegevens opslaan. Het opslaan ervan vereist echter een minimum aan structuur, dwz herbewerking om van “ruwe data” naar “netto data” te gaan.
Data Lakes bewaart alle gegevens
Tijdens de ontwikkeling van een Datawarehouse, wordt veel tijd besteed aan analyseren en begrijpen van gegevens.
Als de gegevens niet worden gebruikt om specifieke vragen of in een gedefinieerd rapport te beantwoorden, kunnen ze over het algemeen worden uitgesloten van het Data Wahrehouse
Dit wordt meestal gedaan om het datamodel te vereenvoudigen en ook om kosten te besparen.opslagruimte servers.
echter, de Date Lac houdt ALLE gegevens bij.
Niet alleen gegevens die vandaag de dag worden gebruikt, maar gegevens die kunnen worden gebruikt en zelfs gegevens die nooit kunnen worden gebruikt, simpelweg omdat ze ooit ZOUDEN kunnen worden gebruikt.
Deze aanpak wordt mogelijk omdat: de hardware van een Data Lake verschilt over het algemeen veel van die van een Data Warehouse.
Data Lake past zich gemakkelijk aan veranderingen aan
Een van de belangrijkste inconvenients over de Datawarehouse is de tijd die nodig is om ze aan te passen.
Tijdens de ontwikkeling wordt er veel tijd besteed aan het op orde krijgen van de magazijnstructuur.
Een goed magazijnontwerp kan veranderingen accommoderen, maar vanwege de complexiteit van het gegevenslaadproces en het werk dat wordt gedaan om de analyse en rapportage te vergemakkelijken, verbruiken deze veranderingen noodzakelijkerwijs de middelen van de ontwikkelaars en nemen ze tijd in beslag.
Veel zakelijke vragen kunnen niet wachten dat het Data Warehouse-team zijn systeem hierop aanpast.
de datameren hebben geen structuur en zijn daardoor eenvoudig te raadplegen en aan te passen ; wijzigingen in gegevens kunnen zeer snel worden aangebracht, omdat datameren aan zeer weinig beperkingen zijn onderworpen.
Zo kunnen gebruikers gegevens op nieuwe manieren verkennen en hun vragen zeer snel beantwoorden.
