Разница между хранилищем данных и озером данных

В вопросе разбирался:

Игорь Житейкин

Время на чтение:

4 минуты

51

В зависимости от функциональных требований любой организации может потребоваться как озеро данных, так и хранилище данных. Каждый из них служит различным целям и сценариям использования. Кроме того, оба широко используются для хранения больших данных, но их нельзя использовать как взаимозаменяемые понятия. Их часто путают друг с другом, но они не похожи друг на друга. Мы рассмотрим некоторые ключевые различия между ними.

А какой вариант выбираете вы?

Разбираемся в отличиях

0 1

Проголосовать

Проголосовать

Хранилище данных

Хранилище данных — это именно то, что звучит, — хранилище для ваших ценных данных или данных, поступающих из других корпоративных приложений. Это система управления данными, используемая для хранения большой коллекции бизнес-данных, которые организации используют для принятия бизнес-решений. Это как база данных информации, которая объединяет данные из нескольких источников в единое, центральное, высокоструктурированное хранилище данных для поддержки аналитики и поддержки принятия решений. Это централизация корпоративных активов данных, содержащихся в хорошо управляемой среде.

Хранилище данных позволяет организации проводить мощную аналитику на больших объемах исторических данных так, как обычная база данных просто не может. Это сочетание технологий и компонентов, позволяющее стратегически использовать данные. Идея заключается в том, чтобы собрать данные из различных источников для получения значимых бизнес-посылок. Это своего рода электронное хранилище большого объема информации, предназначенное для запросов и анализа, а не для обработки транзакций.

Озеро данных

Озеро данных — это центральное хранилище информации или данных, хранящихся в естественном, необработанном формате. Оно позволяет хранить все структурированные и неструктурированные данные в любом масштабе. Обычно это единое хранилище данных, которое собирает данные из нескольких источников в гранулированном формате. В нем могут храниться структурированные, полуструктурированные или неструктурированные данные. Итак, озера данных существуют потому, что организации переполнены данными, поступающими из всевозможных источников. Именно сочетание этих различных источников данных позволяет нам получить мощную информацию о том, как работает мир вокруг нас, и разработать более интеллектуальные приложения.

Озера данных собирают все эти различные типы источников данных как таковые, без какой-либо структуры (или схемы). Озера данных могут хранить сотни терабайт или петабайт данных в их естественном формате до тех пор, пока они не понадобятся для аналитических приложений. В отличие от традиционных хранилищ данных, где данные хранятся в файлах и папках, озера данных используют плоскую архитектуру для хранения данных в объектном хранилище. Концепция озера данных на предприятиях была обусловлена определенными проблемами, с которыми они сталкивались в связи с тем, как обрабатывались, обрабатывались и хранились данные.

Разница между Хранилищем данных и Озером данных

1. Типы данных — Хранилище данных — это информационная база данных, которая объединяет данные из нескольких источников в единое, центральное, высокоструктурированное хранилище данных для поддержки аналитики и поддержки принятия решений. В них поступают структурированные данные с заранее определенной схемой для поддержки инициатив в области бизнес-аналитики. Озера данных, с другой стороны, представляют собой единое хранилище данных, которое собирает данные из нескольких источников в необработанном, гранулированном формате.
2. Схема — Традиционные хранилища данных используют схему на основе записи, которая определяется как создание схемы для данных перед записью в базу данных. Это означает, что вы определяете столбцы, формат данных, взаимосвязь столбцов и т.д.до того, как данные будут загружены. Напротив, в озерах данных используется модель ‘схема на чтение’, где данные агрегируются во время запроса. Структура применяется к данным только при их чтении.
3. Хранение — Хранилище данных позволяет организации проводить мощную аналитику на больших объемах исторических данных так, как обычная база данных просто не может. Это делает хранение данных в хранилищах данных дорогостоящей практикой и требует много времени. Хранить большие объемы данных в хранилищах данных относительно дорого. Озера данных, с другой стороны, предназначены для хранения данных с низкими затратами. Они эффективно используют возможности хранения и обработки данных при очень низких затратах.
4. Управление — Хранилища данных представляют собой электронное хранилище большого объема информации, предназначенное для запросов и анализа, а не для обработки транзакций в безопасном, легко извлекаемом и легко управляемом виде. Это позволяет легко контролировать безопасность данных. С другой стороны, чтобы правильно управлять данными в озере данных, необходимо использовать подход, основанный на метаданных, чтобы пользователи могли искать и находить наборы данных в озере.

Обзор

И хранилища данных, и озера данных представляют собой два ведущих решения для управления корпоративными данными, но они во многом отличаются друг от друга. Озера данных по своей сути не включают те же аналитические функции, которые обычно ассоциируются с хранилищами данных. В озерах данных хранятся все виды структурированных, полуструктурированных и неструктурированных наборов данных, в то время как в хранилищах данных хранятся только очищенные наборы данных. Хранилища данных относительно дороги в управлении и обслуживании, в то время как озера данных эффективно используют возможности хранения и обработки данных при низких затратах.

Часто задаваемые вопросы

Видео-совет: