Озера данных и хранилища данных: знаете ли вы эти 4 ключевых различия?

Компании становятся свидетелями бума данных, который также требует новой инфраструктуры и возможностей управления данными. Согласно исследованию 2022 года, большинство предприятий тратят более 30% своего ИТ-бюджета на хранение данных, резервное копирование и аварийное восстановление. И это касается как структурированных, так и неструктурированных наборов данных.

Две критически важные концепции, связанные с операциями с данными, — это озера и хранилища. У них есть кое-что общее — например, оба используются для хранения и оба совместимы с облаком. Но знание разницы между озерами данных и хранилищами данных может помочь вам оптимизировать их использование. Например, озера данных больше подходят для неструктурированных («больших») данных, чем для хранилищ.

Прежде чем мы обсудим это и другие различия между озерами данных и хранилищами данных, давайте кратко обсудим каждую концепцию.

Что такое озеро данных?

Озеро данных — это обширный масштабируемый центр хранения, который содержит большие объемы необработанных данных до тех пор, пока они не потребуются для использования.

Нет ограничений на объем или размер учетных записей или файлов, а также нет определенного варианта использования. Следовательно, он может включать в себя любые данные. Данные могут быть необработанными, полуструктурированными или структурированными и могут поступать из различных источников. При необходимости вы можете получить данные из озера данных.

Когда вам нужно собрать и сохранить огромное количество данных без обработки или анализа прямо сейчас, вы можете использовать модель озера данных. Специалисты по данным или инженеры являются конечными пользователями озер данных.

Централизация нескольких источников — ключевое преимущество озер данных; но, вы также должны помнить о нескольких недостатках. Безопасность данных, а также управление доступом представляют наибольший риск для озер данных. Из-за возможного требования конфиденциальности данные, которые сбрасываются в озеро без какого-либо надзора, представляют угрозу.

Кроме того, могут быть проблемы с качеством данных. Без достаточного внимания и осторожности озеро данных может выродиться в болото непригодных для использования неструктурированных данных без четкой идентификации или индексации.

Что такое хранилище данных?

В отличие от озер данных, хранилище данных представляет собой обширный набор корпоративных данных как из операционных, так и из внешних источников. Информация уже структурирована, отфильтрована и систематизирована для определенной цели.

Хранилища данных часто используются для облегчения обмена информацией между базами данных конкретных отделов на средних и крупных предприятиях. Среди прочего, они могут содержать информацию о продуктах, заказах, клиентах, запасах и работниках. Предприниматели и бизнес-потребители являются конечными пользователями хранилища данных.

Для получения полезной бизнес-информации большинству компаний необходимо агрегировать данные из множества подсистем, разработанных на разных платформах. Эта проблема решается с помощью хранилища данных, которое объединяет все данные организации в централизованное хранилище и обеспечивает доступ к ним с одного сайта.

Есть несколько недостатков, которые следует учитывать при использовании хранилищ данных. Это требует постоянной очистки, преобразования и интеграции данных. Из-за множества (иногда противоречащих друг другу) целей, которые компания стремится достичь, их реализация может быть сопряжена с трудностями.

Кроме того, для хранилищ данных может потребоваться реконфигурация ваших ИТ и операционных систем.

Как видите, у озера данных и хранилища данных есть свои плюсы и минусы. Важно знать разницу между ними, чтобы правильно использовать каждую систему.

Озера данных поддерживают неструктурированные данные, а хранилища — нет

Это, возможно, самая большая разница между озерами данных и хранилищами данных.

В озерах данных необработанные данные хранятся в исходном формате. В дополнение к частично структурированным и неструктурированным данным, таким как журналы устройств Интернета вещей (IoT) (текст), фотографии (.png, .jpg), видео (.mp4, .wav и т. д.) и другие структурированные форматы, транзакционные информация, полученная через систему управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и планирование ресурсов предприятия (ERP), также может быть включена, а также большие данные, такие как болтовня в социальных сетях.

Напротив, хранилище данных может хранить текстовые, числовые и другие формы данных, доступные с помощью запросов на языке структурированных запросов (SQL). Это указывает на то, что категории данных, хранящихся в хранилище, эквивалентны тем, которые находятся в реляционных базах данных.

Озера данных позволяют хранить неорганизованную, частично структурированную и структурированную информацию, в то время как большая часть данных, хранящихся в хранилищах данных, является структурированной. Тем не менее, некоторые наборы данных, такие как Snowflake (который имеет тип данных варианта и объекта), также могут хранить частично структурированные данные.

Хранилища данных могут хранить информацию как из неструктурированных, так и полуструктурированных ресурсов, но только после ее преобразования.

( Также читайте : Конфиденциальность данных против безопасности данных)

Озера данных используют схему при чтении, а хранилища данных используют схему при записи.

Схема описывает формализованную организацию данных. Озера данных выигрывают от схемы при чтении. Таким образом, каждый раз, когда мы получаем данные, формат и структура указываются, но перед запросом к озеру данных не устанавливается правило big-O (порядок функции).

В отличие от хранилищ, озера не используют схему при записи, а это означает, что структура и организация данных должны быть указаны до их передачи в хранилище данных.

Напротив, архитекторы или операторы данных должны вкладывать большие усилия в структуру данных для хранилищ данных. Это связано с тем, что структура данных должна быть простой для использования и создания отчетов для аналитиков данных. Это относится как к нормализованным, так и к денормализованным таблицам, а также к схемам «звезда» и «снежинка». Поскольку модель данных должна быть подготовлена ​​для исследований и бизнес-аналитики, используется схема при записи.

Это различие между озерами данных и хранилищами данных связано с одним центральным фактом: озера содержат все данные, которые нужны предприятию, которые могут быть использованы позже, а могут никогда не использоваться. Хранилище данных, напротив, тщательно отбирает материал, который в конечном итоге будет храниться, прежде чем его поглотить, поскольку он должен быть лучше подготовлен к использованию.

Хранилища данных используют рабочие процессы ETL и обычно стоят дороже

Метод извлечения, преобразования и загрузки (ETL) используется для передачи данных в хранилища. Это предпринятые действия:

• Получение информации из необработанных источников данных
• Обеззараживание и интерпретация данных
• Добавление материала в оперативные хранилища данных

Напротив, в озерах данных используется подход ELT. При необходимости аналитик данных или архитектор изменяет данные после анализа. Это различие между озерами данных и хранилищами данных способствует еще одному важному фактору: озерам данных можно обойтись без масштабируемых недорогих стандартных серверов, а также облачных объектных хранилищ с недорогими специализированными уровнями. Это снижает цену за гигабайт хранимых данных.

Напротив, хранилища данных намного дороже из-за дополнительных ресурсов обработки, необходимых для выполнения аналитических запросов, а также расходов на их хранение. Использование ETL вместо ELT также приводит к дополнительным расходам.

Озера данных проще в использовании, но данные в хранилищах более готовы к использованию

Слово «простота использования» относится к общему удобству использования хранилища данных, а не к данным, хранящимся в нем. Поскольку архитектура озера данных не имеет определенной структуры, к ней легко получить доступ и изменить ее. Кроме того, поскольку озера данных не имеют ограничений, пользователи могут быстро изменять данные. Хранилища данных по определению гораздо более структурированы.

Обработка и организация данных в хранилище данных упрощает интерпретацию и использование данных. Каждая часть информации, сохраненная в хранилище, была сделана для определенной цели, так как там хранятся только отфильтрованные и обработанные данные. Другими словами, пространство не тратится впустую на информацию, которая никогда не может быть использована, и все данные готовы к использованию.

Тем не менее, структурные ограничения усложняют и удорожают изменение хранилищ данных.

Как видите, и озера данных, и хранилища данных предлагают важные преимущества для вашего бизнеса. Если вы регулярно имеете дело с большими данными, то озера просто необходимы; для сравнения, склады необходимы для обеспечения BI и анализа, и часто они используются вместе для достижения наилучших результатов.