Data Lakes vs. Data Warehouses: Știați aceste 4 diferențe cheie?

Companiile sunt martorii unui boom de date, care necesită, de asemenea, infrastructură nouă și capacități de gestionare a datelor. Așa cum este, majoritatea întreprinderilor cheltuiesc peste 30% din bugetul lor IT pentru stocarea datelor, backup și recuperare în caz de dezastru, conform cercetării din 2022. Și aceasta se întinde atât pe seturi de date structurate, cât și pe cele nestructurate.

Două concepte critice legate de operațiunile de date sunt lacurile și depozitele. Au unele lucruri în comun – de exemplu, ambele sunt folosite pentru stocare și ambele sunt interoperabile cu cloud-ul. Dar cunoașterea diferenței dintre lacurile de date și depozitele de date vă poate ajuta să optimizați utilizarea acestora. De exemplu, lacurile de date sunt mai potrivite pentru date nestructurate („mare”) decât pentru depozite.

Înainte de a discuta despre aceasta și alte diferențe dintre lacurile de date și depozitele de date, să discutăm pe scurt fiecare concept.

Ce este un lac de date?

Un lac de date este un centru de stocare vast, masiv scalabil, care conține cantități mari de date neprocesate până când acestea sunt necesare pentru utilizare.

Nu există nicio restricție privind volumul sau dimensiunea conturilor sau a unui fișier și nici nu există un caz de utilizare specificat. Prin urmare, poate include orice fel de date. Datele pot fi neprocesate, semi-structurate sau structurate și pot proveni dintr-o varietate de surse. Ori de câte ori este necesar, puteți prelua date din lacul de date.

Când trebuie să adunați și să stocați o cantitate imensă de date fără procesare sau analizare chiar în acel moment, puteți utiliza modelul lacului de date. Oamenii de știință de date sau inginerii sunt utilizatorii finali ai lacurilor de date.

Centralizarea surselor multiple este avantajul cheie al lacurilor de date; dar, ar trebui să vă amintiți și câteva dezavantaje. Securitatea datelor, precum și gestionarea accesului, reprezintă cel mai mare risc pentru lacurile de date. Datorită posibilei cerințe de confidențialitate, datele care sunt aruncate într-un lac fără nicio supraveghere reprezintă o amenințare.

În plus, pot apărea probleme cu calitatea datelor. Fără o atenție și grijă suficientă, un lac de date poate degenera într-o mlaștină de date inutilizabile, nestructurate, fără identificare sau indexare distinctă.

Ce este un depozit de date?

Spre deosebire de lacurile de date, un depozit de date este o selecție vastă de date ale întreprinderii atât din surse operaționale, cât și din surse externe. Informațiile au fost deja structurate, filtrate și aranjate pentru un anumit scop.

Depozitele de date sunt adesea folosite pentru a facilita schimbul de informații între bazele de date specifice departamentelor în întreprinderile mijlocii și mari. Ei pot deține informații despre produse, comenzi, clienți, stocuri și lucrători, printre alte elemente. Antreprenorii și consumatorii de afaceri sunt utilizatorii finali ai unui depozit de date.

Pentru informații utile de afaceri, majoritatea companiilor trebuie să agrege date din multe subsisteme dezvoltate pe platforme diferite. Această problemă este remediată prin depozitarea datelor, care consolidează toate datele unei organizații într-un depozit centralizat și permite accesul de pe un singur site.

Există câteva dezavantaje de luat în considerare atunci când utilizați depozitele de date. Necesită curățarea, transformarea și integrarea continuă a datelor. Datorită numeroaselor obiective (uneori contradictorii) pe care o companie încearcă să le atingă, implementarea poate fi plină de dificultăți.

În plus, depozitele de date pot avea nevoie de reconfigurarea sistemelor dumneavoastră IT și operaționale.

După cum puteți vedea, un lac de date și un depozit de date au propriul set de avantaje și dezavantaje. Este important să cunoașteți diferența dintre cele două pentru a utiliza fiecare sistem în mod corespunzător.

Lacurile de date acceptă date nestructurate, dar depozitele nu

Aceasta este, probabil, cea mai mare diferență dintre lacurile de date și depozitele de date.

În lacurile de date, datele brute sunt stocate în formatul original. În plus față de datele semi-structurate și nestructurate, cum ar fi jurnalele dispozitivului Internet of Things (IoT) (text), fotografii (.png,.jpg), videoclipuri (.mp4,.wav etc.) și alte formate structurate, tranzacționale informațiile primite prin intermediul unui sistem de management al relațiilor cu clienții (CRM) și de planificare a resurselor întreprinderii (ERP) pot fi, de asemenea, încorporate, precum și date mari, cum ar fi discuțiile pe rețelele sociale.

În schimb, un depozit de date poate stoca text, numere și alte forme de date accesibile utilizând interogări SQL (structured query language). Aceasta indică faptul că categoriile de date stocate într-un depozit sunt echivalente cu cele găsite în bazele de date relaționale.

Lacurile de date permit stocarea informațiilor neorganizate, semi-structurate și structurate, în timp ce majoritatea datelor salvate în depozitele de date sunt structurate. Cu toate acestea, anumite seturi de date, cum ar fi Snowflake (care prezintă o variantă și un tip de date obiect), pot stoca și date semi-structurate.

Depozitele de date pot stoca informații atât din resurse nestructurate, cât și din resurse semistructurate, dar numai după ce acestea au fost transformate.

( Citește și : confidențialitatea datelor vs. securitatea datelor)

Data Lakes utilizează Schema-on-Read, în timp ce Data Warehouses utilizează Schema-on-Write

Schema descrie organizarea formalizată a datelor. Lacurile de date beneficiază de schema-on-read. Ca atare, de fiecare dată când primim date, formatul și structura sunt specificate, dar nu există nicio regulă big-O (ordinea funcției) configurată înainte de a interoga lacul de date.

Spre deosebire de depozite, lacurile nu folosesc schema-on-write, ceea ce înseamnă că structura și organizarea datelor trebuie specificate înainte de transferul lor în depozitul de date.

În schimb, arhitecții sau operatorii de date trebuie să investească mult efort în cadrul de date pentru depozitele de date. Acest lucru se datorează faptului că structura datelor trebuie să fie simplu de utilizat și de raportat pentru analiștii de date. Aceasta acoperă atât tabelele normalizate sau denormalizate, cât și schemele stea și fulgi de nea. Deoarece modelul de date trebuie pregătit pentru cercetare și business intelligence, se utilizează schema-on-write.

Această diferență dintre lacurile de date și depozitele de date provine dintr-un fapt central: lacurile dețin toate datele de care are nevoie o întreprindere, le-ar putea folosi mai târziu și s-ar putea să nu le folosească niciodată. Un depozit de date, dimpotrivă, selectează materialul pe care în cele din urmă îl va stoca cu mare grijă înainte de a-l absorbi, deoarece trebuie să fie mai bine pregătit pentru utilizare.

Depozitele de date utilizează fluxuri de lucru ETL și sunt de obicei mai scumpe

Metoda de extragere, transformare și încărcare (ETL) este utilizată pentru a transfera date în depozite. Acestea sunt acțiunile întreprinse:

• Obținerea de informații din surse de date brute
• Decontaminați și interpretați datele
• Adăugarea de material în depozitele de date operaționale

În schimb, lacurile de date utilizează abordarea ELT. Dacă este necesar, un analist de date sau un arhitect modifică datele după analiză. Această diferență între lacurile de date și depozitele de date contribuie la un alt factor important: lacurile de date pot scăpa folosind servere de mărfuri scalabile și ieftine, precum și stocarea obiectelor condusă de cloud cu niveluri specializate cu costuri reduse. Acest lucru scade prețul pe gigabyte de date stocate.

În schimb, depozitele de date sunt mult mai scumpe datorită resurselor suplimentare de procesare necesare pentru rularea interogărilor analitice, împreună cu cheltuielile de stocare ale acestora. Utilizarea ETL în loc de ELT generează și cheltuieli suplimentare.

Lacurile de date sunt mai ușor de utilizat, dar datele din depozite sunt mai gata de utilizare

Cuvântul „ușurință de utilizare” se referă la capacitatea generală de utilizare a unui depozit de date, nu la datele stocate în acesta. Deoarece arhitectura unui lac de date nu are o structură definită, este ușor de accesat și modificat. În plus, deoarece lacurile de date nu au limitări, utilizatorii pot modifica datele rapid. Prin definiție, depozitele de date sunt mult mai structurate.

Prelucrarea și organizarea datelor într-un depozit de date face ca datele să fie mai ușor de interpretat și utilizat. Fiecare informație salvată într-un depozit a fost făcută astfel pentru un anumit scop, deoarece acolo sunt stocate doar datele filtrate și prelucrate. Cu alte cuvinte, spațiul nu este irosit pe informații care s-ar putea să nu fie folosite niciodată, iar datele sunt toate gata de utilizare.

Cu toate acestea, limitările structurale fac dificilă și costisitoare modificarea depozitelor de date.

După cum puteți vedea, atât lacurile de date, cât și depozitele de date oferă beneficii importante pentru afacerea dvs. Dacă te ocupi în mod regulat de big data, lacurile sunt un must-have; în comparație, depozitele sunt esențiale pentru a alimenta BI și analiză și adesea cele două sunt folosite cot la cot pentru cele mai bune rezultate.