Jeziora danych a hurtownie danych: czy znasz te 4 kluczowe różnice?

Firmy są świadkami boomu danych, który wymaga również nowej infrastruktury i możliwości zarządzania danymi. Jak wynika z badań przeprowadzonych w 2022 r., większość przedsiębiorstw wydaje ponad 30% swojego budżetu IT na przechowywanie danych, tworzenie kopii zapasowych i odzyskiwanie po awarii. Dotyczy to zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych zestawów danych.

Dwie krytyczne koncepcje związane z operacjami na danych to jeziora i magazyny. Mają one pewne cechy wspólne – na przykład oba służą do przechowywania danych i oba są kompatybilne z chmurą. Ale znajomość różnicy między jeziorami danych a hurtowniami danych może pomóc zoptymalizować ich wykorzystanie. Na przykład jeziora danych są bardziej odpowiednie dla nieustrukturyzowanych („dużych”) danych niż hurtownie.

Zanim omówimy tę i inne różnice między jeziorami danych a hurtowniami danych, omówmy pokrótce każdą koncepcję.

Co to jest jezioro danych?

Jezioro danych to rozległe, masowo skalowalne centrum pamięci masowej, które zawiera duże ilości nieprzetworzonych danych, dopóki nie będą potrzebne do użycia.

Nie ma ograniczeń co do wolumenu lub rozmiaru kont lub pliku, nie ma też określonego przypadku użycia. Dlatego może zawierać dowolne dane. Dane mogą być nieprzetworzone, częściowo ustrukturyzowane lub ustrukturyzowane i mogą pochodzić z różnych źródeł. W razie potrzeby możesz pobrać dane z jeziora danych.

Gdy musisz zebrać i przechowywać ogromną ilość danych bez konieczności przetwarzania lub analizowania w tym czasie, możesz skorzystać z modelu jeziora danych. Naukowcy lub inżynierowie danych są użytkownikami końcowymi jezior danych.

Centralizacja wielu źródeł jest kluczową zaletą jezior danych; ale należy również pamiętać o kilku wadach. Bezpieczeństwo danych, podobnie jak zarządzanie dostępem, stanowi największe zagrożenie dla jezior danych. Ze względu na możliwy wymóg zachowania prywatności dane wrzucane do jeziora bez żadnego nadzoru stanowią zagrożenie.

Ponadto mogą wystąpić problemy z jakością danych. Bez odpowiedniego rozważenia i opieki jezioro danych może przerodzić się w bagno bezużytecznych, nieustrukturyzowanych danych bez wyraźnej identyfikacji lub indeksowania.

Czym jest hurtownia danych?

W przeciwieństwie do jezior danych hurtownia danych to szeroki wybór danych przedsiębiorstwa pochodzących zarówno ze źródeł operacyjnych, jak i zewnętrznych. Informacje zostały już uporządkowane, przefiltrowane i uporządkowane w określonym celu.

Hurtownie danych są często wykorzystywane do ułatwienia wymiany informacji między bazami danych poszczególnych działów w średnich i dużych przedsiębiorstwach. Mogą zawierać między innymi informacje o produktach, zamówieniach, klientach, zapasach i pracownikach. Końcowymi użytkownikami hurtowni danych są przedsiębiorcy i konsumenci biznesowi.

Aby uzyskać przydatne informacje biznesowe, większość firm musi agregować dane z wielu podsystemów opracowanych na różnych platformach. Rozwiązaniem tego problemu jest hurtownia danych, która konsoliduje wszystkie dane organizacji w scentralizowanym repozytorium i umożliwia dostęp z jednego miejsca.

Istnieje kilka wad, które należy wziąć pod uwagę podczas korzystania z hurtowni danych. Wymaga ciągłego czyszczenia, transformacji i integracji danych. Ze względu na wiele (niekiedy sprzecznych) celów, do których dąży firma, wdrożenie może być utrudnione.

Ponadto hurtownie danych mogą wymagać rekonfiguracji systemów informatycznych i operacyjnych.

Jak widać, jezioro danych i hurtownia danych mają swój własny zestaw zalet i wad. Ważne jest, aby znać różnicę między nimi, aby odpowiednio zastosować każdy system.

Jeziora danych obsługują nieustrukturyzowane dane, ale hurtownie nie

Jest to prawdopodobnie największa różnica między jeziorami danych a hurtowniami danych.

W jeziorach danych surowe dane są przechowywane w oryginalnym formacie. Oprócz częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, takich jak dzienniki urządzeń Internetu rzeczy (IoT) (tekst), zdjęcia (.png, jpg), filmy (.mp4, .wav itp.) i inne ustrukturyzowane formaty, dane transakcyjne można również uwzględnić informacje otrzymane za pośrednictwem systemu zarządzania relacjami z klientami (CRM) i systemu planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP), a także duże zbiory danych, takie jak rozmowy w mediach społecznościowych.

W przeciwieństwie do tego hurtownia danych może przechowywać dane tekstowe, liczbowe i inne formy danych dostępne za pomocą zapytań w ustrukturyzowanym języku zapytań (SQL). Oznacza to, że kategorie danych przechowywanych w hurtowni są równoważne z tymi, które występują w relacyjnych bazach danych.

Jeziora danych umożliwiają przechowywanie niezorganizowanych, częściowo ustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych informacji, podczas gdy większość danych zapisywanych w hurtowniach danych ma strukturę. Jednak niektóre zestawy danych, takie jak Snowflake (który zawiera typ danych typu wariant i obiekt), mogą również przechowywać dane częściowo ustrukturyzowane.

Hurtownie danych mogą przechowywać informacje zarówno z zasobów nieustrukturyzowanych, jak i częściowo ustrukturyzowanych, ale dopiero po ich przekształceniu.

( Przeczytaj także : Prywatność danych a bezpieczeństwo danych)

Jeziora danych używają schematu przy odczycie, podczas gdy hurtownie danych używają schematu przy zapisie

Schemat opisuje sformalizowaną organizację danych. Jeziora danych korzystają ze schematu podczas odczytu. W związku z tym za każdym razem, gdy otrzymujemy dane, określany jest format i struktura, ale nie ma ustawionej reguły dużego O (kolejność funkcji) przed wysłaniem zapytania do jeziora danych.

W przeciwieństwie do hurtowni, jeziora nie wykorzystują schematu przy zapisie, co oznacza, że ​​struktura i organizacja danych muszą być określone przed ich przesłaniem do hurtowni danych.

Z kolei architekci danych lub operatorzy muszą włożyć wiele wysiłku w ramy danych dla hurtowni danych. Wynika to z faktu, że struktura danych musi być prosta w użyciu i raportowaniu dla analityków danych. Obejmuje to zarówno znormalizowane, jak i zdenormalizowane tabele, a także schematy gwiazdy i płatka śniegu. Ponieważ model danych musi być przygotowany do badań i analizy biznesowej, stosowany jest schemat przy zapisie.

Ta różnica między jeziorami danych a hurtowniami danych wynika z jednego głównego faktu: jeziora przechowują wszystkie dane, których potrzebuje przedsiębiorstwo, które mogą wykorzystać później i mogą nigdy nie zostać użyte. Z drugiej strony hurtownia danych bardzo ostrożnie wybiera materiał, który ostatecznie będzie przechowywał, zanim go wchłonie, ponieważ musi być lepiej przygotowany do użycia.

Hurtownie danych korzystają z przepływów pracy ETL i są zazwyczaj droższe

Metoda wyodrębniania, przekształcania i ładowania (ETL) służy do przesyłania danych do hurtowni. Oto podjęte działania:

• Pozyskiwanie informacji z surowych źródeł danych
• Odkaż i zinterpretuj dane
• Dodawanie materiału do operacyjnych repozytoriów danych

Natomiast jeziora danych wykorzystują podejście ELT. W razie potrzeby analityk danych lub architekt modyfikuje dane po analizie. Ta różnica między jeziorami danych a hurtowniami danych przyczynia się do jeszcze jednego ważnego czynnika: jeziora danych mogą uniknąć korzystania ze skalowalnych, niedrogich serwerów towarowych, a także opartej na chmurze obiektowej pamięci masowej z tanimi wyspecjalizowanymi warstwami. Zmniejsza to cenę za gigabajt przechowywanych danych.

Natomiast hurtownie danych są znacznie droższe ze względu na dodatkowe zasoby przetwarzające potrzebne do obsługi zapytań analitycznych, wraz z wydatkami na ich przechowywanie. Wykorzystanie ETL zamiast ELT również generuje dodatkowe koszty.

Jeziora danych są łatwiejsze w użyciu, ale dane w hurtowniach są bardziej gotowe do użycia

Słowo „łatwość użytkowania” odnosi się do ogólnej użyteczności repozytorium danych, a nie danych w nim przechowywanych. Ponieważ architektura jeziora danych nie ma określonej struktury, łatwo jest uzyskać do niej dostęp i ją zmienić. Ponadto, ponieważ jeziora danych nie mają ograniczeń, użytkownicy mogą szybko zmieniać dane. Z definicji hurtownie danych są znacznie bardziej ustrukturyzowane.

Przetwarzanie i organizowanie danych w hurtowni danych ułatwia ich interpretację i wykorzystanie. Każda informacja zapisana w hurtowni została zrobiona w określonym celu, ponieważ przechowywane są tam tylko przefiltrowane i przetworzone dane. Innymi słowy, nie marnuje się miejsca na informacje, które mogą nigdy nie zostać wykorzystane, a wszystkie dane są gotowe do użycia.

Jednak ograniczenia strukturalne sprawiają, że modyfikacja hurtowni danych jest trudna i kosztowna.

Jak widać, zarówno jeziora danych, jak i hurtownie danych oferują istotne korzyści dla Twojej firmy. Jeśli regularnie zajmujesz się dużymi danymi, jeziora są koniecznością; dla porównania, magazyny są niezbędne do zasilania BI i analiz, a często oba są używane obok siebie w celu uzyskania najlepszych wyników.