Dalam tutorial ini mengenai perbezaan antara Data lake vs Data warehouse, kita akan membincangkan perbezaan utama antara Data warehouse vs data lake. Tetapi sebelum membincangkan perbezaannya, mari kita pelajari terlebih dahulu "Apa itu Data Warehouse?".
Apa itu Data Warehouse?
Data Warehouse adalah gabungan teknologi dan komponen untuk penggunaan data secara strategik. Ia mengumpulkan dan menguruskan data dari pelbagai sumber untuk memberikan pandangan perniagaan yang bermakna. Ini adalah penyimpanan elektronik sejumlah besar maklumat yang dirancang untuk pertanyaan dan analisis dan bukannya memproses transaksi. Ini adalah proses mengubah data menjadi maklumat.
Apa itu Data Lake?
A Lake Data ialah repositori simpanan yang boleh menyimpan sejumlah besar berstruktur, semi-berstruktur, dan data tidak berstruktur. Ini adalah tempat untuk menyimpan setiap jenis data dalam format asalnya tanpa had tetap pada ukuran atau fail akaun. Ia menawarkan sejumlah besar kuantiti data untuk peningkatan prestasi analisis dan integrasi asli.
Data Lake adalah seperti bekas besar yang sangat mirip dengan tasik dan sungai yang sebenarnya. Sama seperti di tasik, anda mempunyai banyak anak sungai yang masuk; sama, data tasik mempunyai data terstruktur, data tidak terstruktur, mesin ke mesin, log yang mengalir melalui masa nyata.
Konsep Gudang Data:
Data Warehouse menyimpan data dalam fail atau folder yang membantu mengatur dan menggunakan data untuk mengambil keputusan strategik. Sistem penyimpanan ini juga memberikan pandangan pelbagai dimensi mengenai data atom dan ringkasan. Fungsi penting yang perlu dilakukan adalah:
- Pengekstrakan Data
- Pembersihan Data
- Transformasi Data
- Pemuatan dan Penyegaran Data
Seterusnya, kita akan mengetahui perbezaan utama antara tasik data Azure vs gudang data.
PERBEZAAN UTAMA
- Data Lake menyimpan semua data tanpa mengira sumber dan strukturnya sedangkan Data Warehouse menyimpan data dalam metrik kuantitatif dengan atributnya.
- Data Lake adalah repositori penyimpanan yang menyimpan data berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur besar sementara Data Warehouse menggabungkan teknologi dan komponen yang memungkinkan penggunaan data secara strategik.
- Data Lake menentukan skema setelah data disimpan sedangkan Data Warehouse menentukan skema sebelum data disimpan.
- Data Lake menggunakan proses ELT (Extract Load Transform) sementara Data Warehouse menggunakan proses ETL (Extract Transform Load).
- Membandingkan Data Lake vs Warehouse, Data Lake sangat sesuai untuk mereka yang ingin analisis mendalam sedangkan Data Warehouse sangat sesuai untuk pengguna operasi.
Konsep Tasik Data:
Data Lake adalah gudang penyimpanan bersaiz besar yang menyimpan sejumlah besar data mentah dalam format asalnya sehingga diperlukan. Setiap elemen data di tasik Data diberi pengenal unik dan diberi tag dengan sekumpulan tag metadata yang diperluas. Ia menawarkan pelbagai jenis kemampuan analitik.
Perbezaan Utama antara Data Lake dan Data Warehouse
Perbezaan antara Data Lake dan Data Warehouse
Berikut adalah perbezaan utama antara tasik data vs gudang data:
| Parameter | Tasik Data | Gudang Data |
|---|---|---|
| Penyimpanan | Di tasik data, semua data disimpan tanpa mengira sumber dan strukturnya. Data disimpan dalam bentuk mentah. Ia hanya dapat diubah apabila siap digunakan. | Gudang data akan terdiri daripada data yang diekstrak dari sistem transaksi atau data yang terdiri daripada metrik kuantitatif dengan atributnya. Data dibersihkan dan diubah |
| Sejarah | Teknologi data besar yang digunakan di tasik data agak baru. | Konsep gudang data, tidak seperti data besar, telah digunakan selama beberapa dekad. |
| Pengambilan Data | Menangkap semua jenis data dan struktur, separa berstruktur dan tidak tersusun dalam bentuk asalnya dari sistem sumber. | Menangkap maklumat berstruktur dan menyusunnya dalam skema seperti yang ditentukan untuk tujuan gudang data |
| Garis Masa Data | Tasik data dapat menyimpan semua data. Ini termasuk tidak hanya data yang sedang digunakan tetapi juga data yang mungkin akan digunakannya di masa depan. Data juga disimpan sepanjang masa, untuk kembali ke masa lalu dan melakukan analisis. | Dalam proses pembangunan gudang data, banyak masa dihabiskan untuk menganalisis pelbagai sumber data. |
| Pengguna | Data data sesuai untuk pengguna yang memerlukan analisis mendalam. Pengguna tersebut merangkumi saintis data yang memerlukan alat analisis canggih dengan kemampuan seperti pemodelan ramalan dan analisis statistik. | Gudang data sangat sesuai untuk pengguna operasi kerana tersusun dengan baik, mudah digunakan dan difahami. |
| Kos Penyimpanan | Menyimpan data dalam teknologi data besar agak murah daripada menyimpan data di gudang data. | Menyimpan data di gudang Data lebih mahal dan memakan masa. |
| Tugas | Tasik data boleh mengandungi semua jenis data dan data; ia memberi kuasa kepada pengguna untuk mengakses data sebelum proses diubah, dibersihkan dan disusun. | Gudang data dapat memberikan pandangan mengenai soalan yang telah ditentukan untuk jenis data yang telah ditentukan. |
| Masa pemprosesan | Data tasik membolehkan pengguna mengakses data sebelum diubah, dibersihkan dan disusun. Oleh itu, ia membolehkan pengguna mendapatkan hasilnya dengan lebih cepat berbanding dengan gudang data tradisional. | Gudang data menawarkan pandangan mengenai soalan yang telah ditentukan untuk jenis data yang telah ditentukan. Jadi, sebarang perubahan pada gudang data memerlukan lebih banyak masa. |
| Kedudukan Skema | Biasanya, skema ditentukan setelah data disimpan. Ini menawarkan ketangkasan yang tinggi dan kemudahan menangkap data tetapi memerlukan kerja pada akhir proses | Biasanya skema ditentukan sebelum data disimpan. Memerlukan kerja pada awal proses, tetapi menawarkan prestasi, keselamatan, dan integrasi. |
| Pemprosesan data | Data Lakes menggunakan proses ELT (Extract Load Transform). | Gudang data menggunakan proses ETL (Ekstrak Transformasi Transformasi) tradisional. |
| Mengeluh | Data disimpan dalam bentuk mentah. Ia hanya dapat diubah apabila siap digunakan. | Keluhan utama terhadap gudang data adalah ketidakmampuan, atau masalah yang dihadapi ketika berusaha membuat perubahan di dalamnya. |
| Faedah Utama | Mereka mengintegrasikan pelbagai jenis data untuk muncul dengan pertanyaan yang sama sekali baru kerana pengguna ini tidak mungkin menggunakan gudang data kerana mereka mungkin perlu melampaui kemampuannya. | Sebilangan besar pengguna dalam organisasi beroperasi. Jenis pengguna ini hanya mementingkan laporan dan metrik prestasi utama. |