Data Lake vs Data Warehouse: Was ist der Unterschied?

In diesem Tutorial zum Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse werden die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Warehouse und Data Lake erläutert. Bevor wir jedoch den Unterschied diskutieren, lernen wir zunächst „Was ist Data Warehouse?“.

Was ist Data Warehouse?

Data Warehouse ist eine Mischung aus Technologien und Komponenten für die strategische Nutzung von Daten. Es sammelt und verwaltet Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse zu liefern. Es ist die elektronische Speicherung einer großen Menge von Informationen, die für die Abfrage und Analyse anstelle der Transaktionsverarbeitung bestimmt sind. Es ist ein Prozess, bei dem Daten in Informationen umgewandelt werden.

Was ist Data Lake?

Ein Data Lake ist ein Speicher-Repository, in dem eine große Menge strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten gespeichert werden kann. Hier können Sie alle Datentypen in ihrem nativen Format ohne feste Begrenzung der Kontogröße oder -datei speichern. Es bietet eine große Datenmenge für eine verbesserte Analyseleistung und native Integration.

Data Lake ist wie ein großer Container, der echten Seen und Flüssen sehr ähnlich ist. Genau wie in einem See kommen mehrere Nebenflüsse herein. In ähnlicher Weise verfügt ein Datensee über strukturierte Daten, unstrukturierte Daten, Maschine zu Maschine und Protokolle, die in Echtzeit durchlaufen werden.

Data Warehouse-Konzept:

Data Warehouse speichert Daten in Dateien oder Ordnern, um die Daten zu organisieren und für strategische Entscheidungen zu verwenden. Dieses Speichersystem bietet auch eine mehrdimensionale Ansicht von Atom- und Zusammenfassungsdaten. Die wichtigen Funktionen, die zur Ausführung benötigt werden, sind:

Datenextraktion
Datenreinigung
Datentransformation
Laden und Aktualisieren von Daten

Als Nächstes lernen wir den Hauptunterschied zwischen Azure Data Lake und Data Warehouse kennen.

SCHLÜSSELUNTERSCHIED

Data Lake speichert alle Daten unabhängig von der Quelle und ihrer Struktur, während Data Warehouse Daten in quantitativen Metriken mit ihren Attributen speichert.
Data Lake ist ein Speicher-Repository, in dem riesige strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten gespeichert werden, während Data Warehouse Technologien und Komponenten kombiniert, die die strategische Verwendung von Daten ermöglichen.
Data Lake definiert das Schema nach dem Speichern der Daten, während Data Warehouse das Schema vor dem Speichern der Daten definiert.
Data Lake verwendet den ELT-Prozess (Extract Load Transform), während das Data Warehouse den ETL-Prozess (Extract Transform Load) verwendet.
Im Vergleich von Data Lake und Warehouse ist Data Lake ideal für diejenigen, die eine eingehende Analyse wünschen, während Data Warehouse ideal für betriebliche Benutzer ist.

Data Lake-Konzept:

Ein Data Lake ist ein großes Speicher-Repository, das eine große Menge an Rohdaten im Originalformat enthält, bis sie benötigt werden. Jedes Datenelement in einem Datensee erhält eine eindeutige Kennung und ist mit einer Reihe erweiterter Metadaten-Tags versehen. Es bietet eine Vielzahl von Analysefunktionen.

Hauptunterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse

Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouse:

Parameter	Data Lake	Data Warehouse
Lager	Im Datensee werden alle Daten unabhängig von der Quelle und ihrer Struktur gespeichert. Daten werden in ihrer Rohform gehalten. Es wird nur transformiert, wenn es gebrauchsfertig ist.	Ein Data Warehouse besteht aus Daten, die aus Transaktionssystemen extrahiert werden, oder Daten, die aus quantitativen Metriken mit ihren Attributen bestehen. Die Daten werden bereinigt und transformiert
Geschichte	Big Data-Technologien, die in Data Lakes verwendet werden, sind relativ neu.	Das Data-Warehouse-Konzept wurde im Gegensatz zu Big Data seit Jahrzehnten verwendet.
Datenerfassung	Erfasst alle Arten von Daten und Strukturen, halbstrukturiert und unstrukturiert in ihrer ursprünglichen Form, aus Quellsystemen.	Erfasst strukturierte Informationen und organisiert sie in Schemas, wie sie für Data Warehouse-Zwecke definiert wurden
Datenzeitleiste	Data Lakes können alle Daten speichern. Dies umfasst nicht nur die Daten, die verwendet werden, sondern auch Daten, die möglicherweise in Zukunft verwendet werden. Außerdem werden Daten für alle Zeiten gespeichert, um in der Zeit zurück zu gehen und eine Analyse durchzuführen.	Im Data Warehouse-Entwicklungsprozess wird viel Zeit für die Analyse verschiedener Datenquellen aufgewendet.
Benutzer	Data Lake ist ideal für Benutzer, die sich einer gründlichen Analyse hingeben. Zu diesen Benutzern gehören Datenwissenschaftler, die fortschrittliche Analysewerkzeuge mit Funktionen wie Vorhersagemodellierung und statistischer Analyse benötigen.	Das Data Warehouse ist ideal für operative Benutzer, da es gut strukturiert, benutzerfreundlich und verständlich ist.
Lagerungskosten	Das Speichern von Daten in Big-Data-Technologien ist relativ kostengünstig als das Speichern von Daten in einem Data Warehouse.	Das Speichern von Daten im Data Warehouse ist kostspieliger und zeitaufwändiger.
Aufgabe	Datenseen können alle Daten und Datentypen enthalten. Es ermöglicht Benutzern den Zugriff auf Daten vor dem Transformieren, Bereinigen und Strukturieren.	Data Warehouses bieten Einblicke in vordefinierte Fragen für vordefinierte Datentypen.
Bearbeitungszeit	Mit Data Lakes können Benutzer auf Daten zugreifen, bevor diese transformiert, bereinigt und strukturiert wurden. Auf diese Weise können Benutzer im Vergleich zum herkömmlichen Data Warehouse schneller zu ihrem Ergebnis gelangen.	Data Warehouses bieten Einblicke in vordefinierte Fragen für vordefinierte Datentypen. Änderungen am Data Warehouse benötigten also mehr Zeit.
Position des Schemas	In der Regel wird das Schema nach dem Speichern der Daten definiert. Dies bietet eine hohe Flexibilität und einfache Datenerfassung, erfordert jedoch Arbeit am Ende des Prozesses	In der Regel wird das Schema definiert, bevor Daten gespeichert werden. Erfordert zu Beginn des Prozesses Arbeit, bietet jedoch Leistung, Sicherheit und Integration.
Datenverarbeitung	Data Lakes verwendet den ELT-Prozess (Extract Load Transform).	Data Warehouse verwendet einen herkömmlichen ETL-Prozess (Extract Transform Load).
Beschweren	Daten werden in ihrer Rohform gehalten. Es wird nur transformiert, wenn es gebrauchsfertig ist.	Die Hauptbeschwerde gegen Data Warehouses ist die Unfähigkeit oder das Problem, mit dem versucht wird, Änderungen an ihnen vorzunehmen.
Hauptvorteile	Sie integrieren verschiedene Datentypen, um völlig neue Fragen zu stellen, da diese Benutzer Data Warehouses wahrscheinlich nicht verwenden, da sie möglicherweise über ihre Funktionen hinausgehen müssen.	Die meisten Benutzer in einer Organisation sind betriebsbereit. Diese Art von Benutzern kümmert sich nur um Berichte und wichtige Leistungsmetriken.