Was ist der Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse? - Unterschied Zwischen

Was ist der Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse?

Das Hauptunterschied Zwischen Data Lake und Data Warehouse liegt das data lake erhält nichtrelationale und relationale Daten vom IoT (Internet of Things) Geräte, Websites, mobile Apps, soziale Medien und Unternehmensanwendungen, während Data Warehouse Daten von Transaktionssystemen, Betriebsdatenbanken und Geschäftsanwendungen erhält.

Ein Datensee ist ein zentrales Repository, in dem strukturierte und unstrukturierte Daten in jedem Maßstab gespeichert werden können. Im Gegensatz dazu ist ein Data Warehouse ein System, das Daten analysiert, Berichte erstellt und visualisiert, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Wichtige Bereiche

1. Was ist Data Lake?
- Definition, Funktionalität
2. Was ist Data Warehouse?
- Definition, Funktionalität
3. Was ist der Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse?
- Vergleich der wichtigsten Unterschiede

Schlüsselbegriffe

Big Data, Data Lake, Data Mart, Data Warehouse, ETL


Was ist Data Lake?

Ein Daten-See ist ein Speicher-Repository, das eine große Menge Rohdaten in seinem ursprünglichen Format enthält, bis es benötigt wird. Data Lake speichert relationale Daten aus verschiedenen Geschäftsanwendungen und nicht relationale Daten, die von IoT-Geräten, sozialen Medien und mobilen Apps abgerufen werden. Es ist möglich, verschiedene Techniken wie SQL-Abfragen, Big-Data-Analysen, Echtzeitanalysen und maschinelles Lernen einzusetzen, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.


Data Lake bietet darüber hinaus mehrere Vorteile. Es kann Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und in ihren Originalformaten speichern. Daher wird die zusätzliche Zeit zum Definieren von Strukturen, Schemata und zum Durchführen von Datentransformationen vermieden. Datenwissenschaftler und Geschäftsanalytiker können Daten auch analysieren, ohne sie in ein separates Analysesystem zu verschieben. Darüber hinaus ist es möglich, maschinelle Lerntechniken anzuwenden, um optimale Ergebnisse zu erzielen und Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Darüber hinaus werden Innovation, Kundeninteraktionen und betriebliche Effizienz verbessert. Auf der anderen Seite kann es Daten geben, ohne den Inhalt zu übersehen. Daher sollte es Mechanismen geben, um Daten zu katalogisieren und zu sichern.

Was ist Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein System, das den Business Intelligence-Prozess verbessert. Es wandelt Daten in wertvolle Informationen um, um das Geschäft zu analysieren. Dies hilft, den aktuellen Status zu überwachen und zukünftige Entscheidungen zu treffen. Data Warehouses sind darüber hinaus themenorientiert, integriert, zeitvariant und nichtflüchtig. Es gibt Data Marts in einem Data Warehouse. Diese Data Marts enthalten Daten für bestimmte Benutzer. Beispielsweise verfügen die Personalabteilungen und die Vertriebsabteilungen über separate Data Marts. Es erhöht die Datenintegrität und -sicherheit.


In einer Organisation gibt es verschiedene Datenquellen. Daten aus diesen Quellen werden extrahiert, transformiert und in das Data Warehouse geladen. Dieser Prozess wird auch als ETL-Prozess bezeichnet. Anschließend werden die Daten integriert und verarbeitet, um nützliche geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Vor dem Speichern von Daten müssen Sie die Struktur und das Schema des Data Warehouse definieren. Die Ergebnisse eines Data Warehouse ermöglichen die operative Berichterstattung und Analyse.

Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse

Definition

Ein Datensee ist ein riesiger, leicht zugänglicher, zentraler Speicherort für große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Im Gegensatz dazu ist ein Data Warehouse ein zentraler Ort, an dem konsolidierte Daten aus mehreren Datenquellen gespeichert werden. Dies ist also der Hauptunterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse.

Daten

Darüber hinaus bezieht data lake nichtrelationale und relationale Daten von IoT-Geräten, Websites, mobilen Apps, Social Media und Unternehmensanwendungen. Im Gegensatz dazu bezieht Data Warehouse Daten aus Transaktionssystemen, Betriebsdatenbanken und Geschäftsanwendungen.

Abfrageergebnisse

Abfrageergebnisse sind ein weiterer Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse. Data Lakes erzielen schnelle Abfrageergebnisse mit kostengünstigem Speicher, während Data Warehouses schnelle Abfrageergebnisse mit höherem Kostenaufwand erzielen.

Analytische Methoden

Darüber hinaus nutzen Data Lakes maschinelles Lernen, prädiktive Analysen, Datenermittlung und Profilierung, während Data Warehouses Batch-Reporting, Business Intelligence und Visualisierung verwenden. Dies ist also ein weiterer Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse.

Benutzer

Darüber hinaus nutzen Datenwissenschaftler, Datenentwickler und Business Analysts Data Lakes, während Business Analysts hauptsächlich Data Warehouses nutzen.

Fazit

Der Hauptunterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse besteht darin, dass der Data Lake nicht relational und relational von IoT-Geräten, Websites, mobilen Apps, sozialen Medien und Unternehmensanwendungen bezogen wird, während das Data Warehouse Daten aus Transaktionssystemen, Betriebsdatenbanken und Leitungen bezieht von Geschäftsanwendungen.

Referenz:

1. “Was ist ein Datensee?” Amazon,