Datameren en datawarehouses zijn waarschijnlijk de twee meest gebruikte structuren voor het opslaan van gegevens. In dit artikel zullen we beide onderzoeken, ontvouw hun belangrijkste verschillen en bespreek hun gebruik in de context van een organisatie.
Datawarehouses en datameren in een notendop
A datawarehouse wordt gebruikt als centrale opslagruimte voor grote hoeveelheden gestructureerde gegevens afkomstig uit verschillende bronnen. Dergelijke winkels zijn van vitaal belang voor bedrijven, omdat ze kunnen worden gebruikt om inzichten uit de hele organisatie te leveren ter ondersteuning van de besluitvorming.
Daarnaast is gegevensmeren zijn flexibele opslagplaatsen die worden gebruikt om ongestructureerde, semi-gestructureerde of gestructureerde onbewerkte gegevens op te slaan. De opgeslagen gegevens zijn onverwerkt en de structuur wordt meestal toegepast wanneer deze wordt opgehaald. Houd er echter rekening mee dat een data lake geen vervanging is voor een datawarehouse.
Belangrijkste verschillen
Het is essentieel om alle gerelateerde factoren in overweging te nemen voordat u kiest hoe u de gegevens in een organisatie wilt huisvesten en of u gegevens uit een bepaalde bron moet opslaan in een data lake of een datawarehouse. Meestal komen deze overwegingen neer op de vier onderwerpen die hieronder worden besproken.
Gegevenstype en verwerking
Zoals we al hebben besproken, kunnen datameren worden gebruikt om elke vorm van gegevens op te slaan, of het nu ongestructureerd of semi-gestructureerd is. Ter vergelijking: datawarehouses kunnen alleen gestructureerde gegevens opslaan.
Aangezien datawarehouses alleen met gestructureerde gegevens kunnen omgaan, hebben ze ook extractie-, transformatie- en laadprocessen (ETL) nodig om de onbewerkte gegevens om te zetten in een doelstructuur (Schema op schrijven) voordat u het in het magazijn opslaat. Met andere woorden, datawarehouses slaan historische gegevens op die vooraf zijn verwerkt om in een relationeel schema te passen.
Datameren zijn veel flexibeler omdat ze onbewerkte gegevens kunnen opslaan, inclusief metagegevens, en schema's hoeven alleen te worden toegepast bij het extraheren van gegevens. Dit is in wezen het meest fundamentele verschil tussen een datawarehouse en een datalake.
Doelgroep gebruikers
Verschillende gebruikers hebben mogelijk toegang tot verschillende opslagtypes nodig. Gewoonlijk moeten bedrijfs- of data-analisten inzichten extraheren voor rapportagedoeleinden, dus datawarehouses zijn meer geschikt voor hen.
Aan de andere kant kan een datawetenschapper toegang tot ongestructureerde data nodig hebben om patronen te detecteren of een deep learning-model te bouwen, wat betekent dat een data lake perfect bij hem past.
Ecosysteem
Een andere belangrijke factor waarmee u rekening moet houden bij het kiezen tussen datawarehouses of meren, is het bestaande technologische ecosysteem van uw organisatie. Datameren zijn behoorlijk populair geworden door het opkomende gebruik van Hadoop, een open-sourcesoftware.
Als uw organisatie geen voorkeur heeft voor open-sourcesoftware, kan het een uitdaging zijn om gegevens naar datameren te verplaatsen.
Budget
Het datamanagementplan moet altijd rekening houden met de kosten van de technologieën en architecturen die men wil gebruiken of bouwen. Datameren zijn veel goedkoper dan datawarehouses, omdat de gegevens in onbewerkte, onbewerkte vorm worden opgeslagen in meren, waardoor ze minder opslagruimte in beslag nemen.
Welke te kiezen?
Zowel datawarehouses als -meren worden door organisaties gebruikt als gecentraliseerde datastores waarmee verschillende gebruikers en organisatie-eenheden toegang hebben tot gegevens en deze kunnen gebruiken om inzichten te verkrijgen en analyses uit te voeren. Gewoonlijk heeft een organisatie zowel een datameer als een magazijn nodig om alle vereiste use-cases en eindgebruikers te ondersteunen.
Een data lake is in staat om allerlei soorten data in welke vorm dan ook te huisvesten, gestructureerd tot ongestructureerd. Bovendien is er geen voorbewerking nodig voordat de gegevens worden opgeslagen, omdat dit kan gebeuren als ze eenmaal in het datameer zijn opgeslagen. Datameren zijn vooral nuttig voor datawetenschappers en ingenieurs die toegang tot ongestructureerde data nodig hebben om modellen voor kunstmatige intelligentie of machine learning te bouwen. Datameren zijn ook kostenefficiënter dan datawarehouses, omdat ze geen opgeslagen gegevens nodig hebben om een bepaald formaat, zoals een schema, te hebben.
Omgekeerd kan een datawarehouse alleen gestructureerde gegevens opslaan die klaar zijn om te worden geanalyseerd door specifieke organisatie-eenheden om zakelijke inzichten te onthullen. Daarom, ETL-processen moeten meestal rond het datawarehouse worden gebouwd. Met ETL-functionaliteit kunnen gegevens worden opgeslagen in het verwachte formaat en worden geëxtraheerd of getransformeerd, zodat gebruikers er bepaalde taken over kunnen uitvoeren. Om die reden zijn datawarehouses het meest geschikt voor bedrijfs- of operationele analisten die toegang nodig hebben tot relationele gegevens met een schema waarmee ze rapporten kunnen maken en besluitvorming kunnen ondersteunen door inzichten te ontdekken.
Een laatste woord
In dit artikel hebben we de belangrijkste verschillen tussen datameren en magazijnen besproken. Merk echter op dat dit geen appel-tot-appel vergelijking is. Beide ondersteunen verschillende gebruiksscenario's en bedienen verschillende gebruikers, en organisaties hebben meestal beide nodig om efficiënt te kunnen werken.
Datameren zijn flexibelere en schemaloze winkels die ongestructureerde, semi-gestructureerde of gestructureerde gegevens kunnen opslaan. Ze zijn meestal nuttig voor meer technische gebruikers, zoals datawetenschappers of ingenieurs. Aan de andere kant kunnen datawarehouses alleen relatiegegevens accepteren, wat handiger is voor minder technische mensen die toegang nodig hebben tot analyseklare gegevens.
PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.
