Всем привет!

Хранилище данных и озеро данных - две разные системы хранения данных. Однако многие из нас не различают их должным образом. Важно понимать все аспекты озера данных и хранилища данных, чтобы мы могли дифференцировать их использование и решить, что подходит для нашей организации. Поэтому в этой статье давайте разберемся в различиях и использовании хранилищ и озера данных.

Начнем…

Это эпоха, когда организации имеют дело с большими объемами, скоростью и разнообразием данных. Когда дело доходит до хранения данных, нам нужно выбрать правильную технологию для хранения данных. В настоящее время хранилище данных и озеро данных - это две технологии, которые широко обсуждаются для хранения огромных и гигантских данных.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных обычно используется для хранения предварительно обработанных данных из разнородных источников данных. Хранилище данных используется для анализа бизнес-данных, которые являются основой системы бизнес-аналитики и поддержки принятия решений. Он создан для анализа данных и создания отчетов системы.

Что такое озеро данных?

Озеро данных - это популярный репозиторий, в котором хранятся огромные объемы данных без сохранения какой-либо структуры данных. В озере данных мы можем хранить разнообразные данные, цель которых может быть определена или еще не определена. Данные могут использоваться для анализа больших данных, аналитики в реальном времени, машинного обучения и т. Д.

Ключевые различия между Data Lake и Data Warehouse

Что использовать: озеро данных или хранилище данных?

Когда мы пытаемся понять, какой из них использовать для хранения данных: озеро данных или хранилище данных. Это очень просто. Сначала мы должны разобрать структуры данных, которые мы собираемся хранить. Если наш бизнес имеет дело с данными, которые в основном неструктурированы (документы, изображения и т. Д.), А объем структурированных данных очень мал, тогда очень просто сказать, что озеро данных является хорошим вариантом, поскольку оно может обрабатывать оба типа данных. и даст больше гибкости для анализа.

Если наш онлайн-бизнес разделен на несколько столбцов, мы хотим получить для них сводные информационные панели. В этом случае хранилище данных помогает принимать обоснованные решения. Он будет поддерживать качество данных, последовательность и точность данных.

Часто предприятия используют оба (гибрид). Озеро данных удовлетворяет потребность в использовании больших данных и извлечении выгоды из необработанных, структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных для машинного обучения. Тем не менее существует потребность в создании хранилищ данных для использования бизнес-пользователями аналитикой. Мы можем выполнять исследование и анализ данных по озеру данных и перемещать ценные данные в хранилища данных для быстрой и улучшенной отчетности.

Заключение

В этой статье мы исследовали хранилище данных и озеро данных и исследовали ключевые различия между хранилищем данных и озером данных. Мы увидели, когда выбрать хранилище данных, а когда - озеро данных, или мы также можем выбрать и то, и другое (хранилище данных и озеро данных) для нашего бизнеса.

Завершая заметки, не стесняйтесь делиться своими комментариями. Ваши лайки и комментарии помогут мне лучше представить контент. Увидимся на следующей неделе.