У овом водичу о разлици између Дата Лаке-а и складишта података, разговараћемо о кључним разликама између Дата Стораге-а и Дата Лаке-а. Али пре него што разговарамо о разлици, научимо прво „Шта је складиште података?“.
Шта је складиште података?
Складиште података је спој технологија и компоненти за стратешку употребу података. Прикупља и управља подацима из различитих извора како би пружио значајне пословне увиде. То је електронско складиштење велике количине информација дизајнираних за упите и анализе уместо за обраду трансакција. То је процес претварања података у информације.
Шта је Дата Лаке?
Података језеро је репозиторијум за складиштење који може да складишти велику количину структуриране, полуструктурирани и неструктурираних података. То је место за чување сваке врсте података у изворном формату без фиксних ограничења величине налога или датотеке. Нуди велику количину података за повећане аналитичке перформансе и нативну интеграцију.
Дата Лаке је попут великог контејнера који је врло сличан стварном језеру и рекама. Баш као у језеру, у вас улази више притока; слично, језеро података има структуриране податке, неструктуриране податке, машину за машину, евиденције које пролазе у реалном времену.
Концепт складишта података:
Складиште података складишти податке у датотекама или фасциклама што помаже у организовању и коришћењу података за доношење стратешких одлука. Овај систем за складиштење такође даје вишедимензионални приказ атомских и збирних података. Важне функције које су потребне за обављање су:
- Издвајање података
- Чишћење података
- Трансформација података
- Учитавање и освежавање података
Даље ћемо научити кључну разлику између Азуре дата лаке и складишта података.
КЉУЧНА РАЗЛИКА
- Дата Лаке складишти све податке, без обзира на извор и његову структуру, док складиште података складишти податке у квантитативним метрикама са њиховим атрибутима.
- Дата Лаке је спремиште за складиштење које чува огромне структуриране, полуструктуриране и неструктуриране податке, док Дата Варехоусе представља мешање технологија и компоненти које омогућавају стратешку употребу података.
- Дата Лаке дефинише шему након складиштења података, док складиште података дефинише шему пре него што се подаци сачувају.
- Дата Лаке користи процес ЕЛТ (Ектрацт Лоад Трансформ), док складиште података користи ЕТЛ (Ектрацт Трансформ Лоад) поступак.
- Поредећи Дата Лаке и Варехоусе, Дата Лаке је идеалан за оне који желе детаљну анализу, док је Дата Варехоусе идеалан за оперативне кориснике.
Концепт Дата Лаке:
Језеро података је спремиште за складиштење велике величине које чува велику количину необрађених података у изворном формату до тренутка када је потребно. Сваки елемент података у језеру података добија јединствени идентификатор и означава га скупом проширених ознака метаподатака. Нуди широк спектар аналитичких могућности.
Кључна разлика између језера података и складишта података
Разлика између језера података и складишта података
Ево кључних разлика између језера података и складишта података:
| Параметри | Дата Лаке | Складиште података |
|---|---|---|
| Складиште | У језеру података сви подаци се чувају без обзира на извор и његову структуру. Подаци се чувају у сировом облику. Претвара се само када је спреман за употребу. | Складиште података састојаће се од података који се издвајају из трансакционих система или података који се састоје од квантитативних метрика са њиховим атрибутима. Подаци се чисте и трансформишу |
| Историја | Технологије великих података које се користе у језерима података релативно су нове. | Концепт складишта података, за разлику од великих података, користио се деценијама. |
| Дата Цаптуринг | Хвата све врсте података и структура, полуструктурираних и неструктурираних у изворном облику из изворних система. | Прихвата структуриране информације и организује их у шеме како је дефинисано за сврхе складишта података |
| Временска црта података | Језера података могу задржати све податке. То укључује не само податке који се користе већ и податке које би могли користити у будућности. Такође, подаци се чувају за сва времена, да би се вратили у прошлост и урадили анализу. | У процесу развоја складишта података, значајно време се троши на анализу различитих извора података. |
| Корисници | Језеро података идеално је за кориснике који се упуштају у дубинску анализу. Такви корисници укључују научнике података којима су потребни напредни аналитички алати са могућностима као што су предиктивно моделирање и статистичка анализа. | Складиште података је идеално за оперативне кориснике јер је добро структурирано, лако за употребу и разумевање. |
| Трошкови складиштења | Складиштење података у технологијама великих података релативно је јефтино него складиштење података у складишту података. | Похрањивање података у складиште података је скупље и дуготрајније. |
| Задатак | Језера података могу садржати све податке и типове података; Омогућава корисницима приступ подацима пре процеса трансформације, чишћења и структурирања. | Складишта података могу пружити увид у унапред дефинисана питања за унапред дефинисане типове података. |
| Време обраде | Језера података омогућавају корисницима приступ подацима пре него што су трансформисани, очишћени и структурирани. Дакле, омогућава корисницима да брже дођу до резултата у поређењу са традиционалним складиштем података. | Складишта података нуде увид у унапред дефинисана питања за унапред дефинисане типове података. Дакле, било какве промене у складишту података захтевале су више времена. |
| Положај шеме | Типично, шема се дефинише након што се подаци сачувају. Ово нуди велику окретност и лакоћу прикупљања података, али захтева рад на крају процеса | Типично се шема дефинише пре него што се подаци ускладиште. Захтева рад на почетку процеса, али нуди перформансе, сигурност и интеграцију. |
| Обрада података | Дата Лакес користи поступак ЕЛТ (Ектрацт Лоад Трансформ). | Складиште података користи традиционални ЕТЛ (Ектрацт Трансформ Лоад) поступак. |
| Жалити се | Подаци се чувају у сировом облику. Претвара се само када је спреман за употребу. | Главна жалба на складишта података је немогућност или проблем са којим се суочавају приликом покушаја промене у њима. |
| Кључне предности | Они интегришу различите врсте података да би поставили потпуно нова питања, јер ови корисници вероватно неће користити складишта података, јер ће можда морати да превазиђу његове могућности. | Већина корисника у организацији је оперативна. Ова врста корисника брине само о извештајима и кључним показатељима учинка. |