Data Lake vs Data Warehouse: conoscevi queste 4 differenze chiave?

Le aziende stanno assistendo a un boom dei dati, che richiede anche nuove infrastrutture e capacità di gestione dei dati. Allo stato attuale, la maggior parte delle aziende spende oltre il 30% del proprio budget IT per l'archiviazione dei dati, il backup e il ripristino di emergenza, secondo la ricerca nel 2022. E questo comprende set di dati sia strutturati che non strutturati.

Due concetti critici relativi alle operazioni sui dati sono i laghi e i magazzini. Hanno alcune cose in comune: ad esempio, entrambi vengono utilizzati per l'archiviazione ed entrambi sono interoperabili con il cloud. Ma conoscere la differenza tra data lake e data warehouse può aiutarti a ottimizzarne l'utilizzo. Ad esempio, i data lake sono più adatti per i dati non strutturati ("grandi") rispetto ai data warehouse.

Prima di discutere questa e altre differenze tra data lake e data warehouse, discutiamo brevemente di ogni concetto.

Che cos'è un data lake?

Un data lake è un centro di archiviazione vasto e altamente scalabile che contiene grandi quantità di dati non elaborati finché non sono necessari per l'utilizzo.

Non ci sono restrizioni sul volume o sulla dimensione degli account o di un file, né esiste un caso d'uso specifico. Pertanto, può includere qualsiasi tipo di dati. I dati possono essere non elaborati, semi-strutturati o strutturati e possono provenire da una varietà di fonti. Quando necessario, puoi recuperare i dati dal data lake.

Quando è necessario raccogliere e archiviare un'enorme quantità di dati senza elaborazione o analisi proprio in quel momento, è possibile utilizzare il modello di data lake. I data scientist o gli ingegneri sono gli utenti finali dei data lake.

La centralizzazione di più fonti è il vantaggio principale dei data lake; ma dovresti anche ricordare alcuni svantaggi. La sicurezza dei dati, così come la gestione degli accessi, rappresenta il rischio maggiore per i data lake. A causa del possibile requisito della privacy, i dati che vengono scaricati in un lago senza alcuna supervisione rappresentano una minaccia.

Inoltre, potrebbero esserci problemi con la qualità dei dati. Senza un'adeguata considerazione e cura, un data lake può degenerare in una palude di dati inutilizzabili e non strutturati senza identificazione o indicizzazione distinta.

Che cos'è un data warehouse?

A differenza dei data lake, un data warehouse è una vasta selezione di dati aziendali provenienti sia da fonti operative che esterne. Le informazioni sono già state strutturate, filtrate e organizzate per uno scopo specifico.

I data warehouse vengono spesso utilizzati per facilitare lo scambio di informazioni tra database specifici di reparto in aziende di medie e grandi dimensioni. Possono contenere informazioni su prodotti, ordini, clienti, inventari e lavoratori, tra gli altri elementi. Gli imprenditori e i consumatori aziendali sono gli utenti finali di un data warehouse.

Per informazioni commerciali utili, la maggior parte delle aziende deve aggregare i dati provenienti da molti sottosistemi sviluppati su piattaforme diverse. Questo problema viene risolto dal data warehousing, che consolida tutti i dati di un'organizzazione in un repository centralizzato e consente l'accesso da un unico sito.

Ci sono alcuni svantaggi da considerare durante l'utilizzo dei data warehouse. Richiede pulizia, trasformazione e integrazione continue dei dati. A causa dei numerosi obiettivi (a volte contraddittori) che un'azienda cerca di raggiungere, l'implementazione può essere irta di difficoltà.

Inoltre, i data warehouse potrebbero richiedere la riconfigurazione dei sistemi IT e operativi.

Come puoi vedere, un data lake e un data warehouse hanno i loro vantaggi e svantaggi. È importante conoscere la differenza tra i due per utilizzare ciascun sistema in modo appropriato.

I data lake supportano i dati non strutturati, ma i warehouse no

Questa è forse la più grande differenza tra data lake e data warehouse.

Nei data lake, i dati grezzi vengono archiviati nel loro formato originale. Oltre ai dati semi-strutturati e non strutturati come i registri dei dispositivi Internet of Things (IoT) (testo), le foto (.png,.jpg), i video (.mp4,.wav, ecc.) e altri formati strutturati, transazionali È inoltre possibile incorporare le informazioni ricevute tramite un sistema di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), nonché i big data come le chiacchiere sui social media.

Al contrario, un data warehouse può archiviare testo, numeri e altre forme di dati accessibili utilizzando query SQL (Structured query language). Ciò indica che le categorie di dati archiviate in un magazzino sono equivalenti a quelle che si trovano nei database relazionali.

I data lake consentono l'archiviazione di informazioni non organizzate, semi-strutturate e strutturate, mentre la maggior parte dei dati salvati nei data warehouse è strutturata. Tuttavia, alcuni set di dati, come Snowflake (che presenta un tipo di dati variante e oggetto), possono anche memorizzare dati semi-strutturati.

I data warehouse possono archiviare informazioni da risorse sia non strutturate che semi-strutturate, ma solo dopo che sono state trasformate.

( Leggi anche : Privacy dei dati vs. Sicurezza dei dati)

I data lake utilizzano Schema-on-Read, mentre i data warehouse utilizzano Schema-on-Write

Lo schema descrive l'organizzazione formalizzata dei dati. I data lake traggono vantaggio dallo schema in lettura. Pertanto, ogni volta che riceviamo dati, il formato e la struttura vengono specificati, ma non esiste una regola O grande (ordine della funzione) impostata prima di interrogare il data lake.

A differenza dei data warehouse, i lake non utilizzano lo schema su scrittura, il che significa che la struttura e l'organizzazione dei dati devono essere specificate prima del loro trasferimento al data warehouse.

Al contrario, i data architect o gli operatori devono investire molto impegno nel framework dei dati per i data warehouse. Ciò è dovuto al fatto che la struttura dei dati deve essere semplice da utilizzare e riferire, per gli analisti di dati. Questo copre sia le tabelle normalizzate che quelle denormalizzate, così come gli schemi a stella ea fiocco di neve. Poiché il modello di dati deve essere preparato per la ricerca e la business intelligence, viene utilizzato lo schema su scrittura.

Questa differenza tra data lake e data warehouse deriva da un fatto centrale: i laghi contengono tutti i dati di cui un'azienda ha bisogno, che potrebbero impiegare in seguito e che potrebbero non utilizzare mai. Un data warehouse, al contrario, seleziona con grande cura il materiale che alla fine immagazzinerà prima di assorbirlo, poiché deve essere meglio preparato per l'utilizzo.

I data warehouse utilizzano flussi di lavoro ETL e sono generalmente più costosi

Il metodo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) viene utilizzato per trasferire i dati nei magazzini. Queste le azioni intraprese:

• Ottenere informazioni da fonti di dati grezzi
• Decontaminare e interpretare i dati
• Aggiunta di materiale nei repository di dati operativi

Al contrario, i data lake utilizzano l'approccio ELT. Se necessario, un analista di dati o un architetto modifica i dati dopo l'analisi. Questa differenza tra data lake e data warehouse contribuisce a un altro fattore importante: i data lake possono farla franca utilizzando server commodity scalabili e poco costosi, nonché storage di oggetti basato su cloud con livelli specializzati a basso costo. Ciò riduce il prezzo per gigabyte di dati archiviati.

Al contrario, i data warehouse sono molto più costosi a causa delle risorse di elaborazione aggiuntive necessarie per l'esecuzione di query analitiche, insieme alle relative spese di archiviazione. Anche il suo utilizzo di ETL invece di ELT comporta spese aggiuntive.

I data lake sono più facili da usare, ma i dati nei magazzini sono più pronti per l'uso

La parola "facilità d'uso" si riferisce all'usabilità complessiva di un repository di dati, non ai dati archiviati al suo interno. Poiché l'architettura di un data lake non ha una struttura definita, è semplice accedervi e modificarla. Inoltre, poiché i data lake non hanno limitazioni, gli utenti possono modificare i dati rapidamente. Per definizione, i data warehouse sono molto più strutturati.

L'elaborazione e l'organizzazione dei dati in un data warehouse rende i dati più semplici da interpretare e utilizzare. Ogni pezzo di informazione salvato in un magazzino è stato fatto per uno scopo specifico, poiché lì vengono archiviati solo i dati filtrati ed elaborati. In altre parole, non viene sprecato spazio su informazioni che potrebbero non essere mai utilizzate ei dati sono tutti pronti per l'uso.

Tuttavia, i limiti strutturali rendono difficile e costoso modificare i data warehouse.

Come puoi vedere, sia i data lake che i data warehouse offrono vantaggi importanti per la tua azienda. Se ti occupi regolarmente di big data, i laghi sono un must; in confronto, i magazzini sono essenziali per potenziare la BI e l'analisi, e spesso i due vengono utilizzati fianco a fianco per ottenere i migliori risultati.