Trong hướng dẫn này về sự khác biệt giữa Kho dữ liệu và Kho dữ liệu, chúng ta sẽ thảo luận về sự khác biệt chính giữa Kho dữ liệu và Hồ dữ liệu. Nhưng trước khi thảo luận về sự khác biệt, trước tiên chúng ta hãy tìm hiểu “Data Warehouse là gì?”.
Kho dữ liệu là gì?
Kho dữ liệu là sự kết hợp của các công nghệ và thành phần để sử dụng dữ liệu một cách chiến lược. Nó thu thập và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp thông tin chi tiết có ý nghĩa về doanh nghiệp. Nó là nơi lưu trữ điện tử một lượng lớn thông tin được thiết kế để truy vấn và phân tích thay vì xử lý giao dịch. Nó là một quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin.
Data Lake là gì?
Một Hồ dữ liệu là một kho lưu trữ có thể lưu trữ một lượng lớn có cấu trúc, bán cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Đây là nơi lưu trữ mọi loại dữ liệu ở định dạng gốc mà không có giới hạn cố định về kích thước tài khoản hoặc tệp. Nó cung cấp một lượng lớn dữ liệu để tăng hiệu suất phân tích và tích hợp gốc.
Data Lake giống như một thùng chứa lớn rất giống với hồ và sông thật. Giống như trong một cái hồ, bạn có nhiều nhánh sông đổ vào; tương tự như vậy, một hồ dữ liệu có dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu không có cấu trúc, máy này sang máy khác, các bản ghi lưu chuyển qua thời gian thực.
Khái niệm Kho dữ liệu:
Data Warehouse lưu trữ dữ liệu trong các tệp hoặc thư mục giúp tổ chức và sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược. Hệ thống lưu trữ này cũng cho một cái nhìn đa chiều về dữ liệu nguyên tử và tóm tắt. Các chức năng quan trọng cần thiết để thực hiện là:
- Trích xuất dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
- Chuyển đổi dữ liệu
- Tải và làm mới dữ liệu
Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu sự khác biệt chính giữa hồ dữ liệu Azure và kho dữ liệu.
SỰ KHÁC BIỆT CHÍNH
- Data Lake lưu trữ tất cả dữ liệu không phân biệt nguồn và cấu trúc của nó trong khi Data Warehouse lưu trữ dữ liệu ở dạng số liệu định lượng với các thuộc tính của chúng.
- Data Lake là một kho lưu trữ lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc khổng lồ trong khi Data Warehouse là sự kết hợp của các công nghệ và thành phần cho phép sử dụng dữ liệu một cách chiến lược.
- Data Lake xác định lược đồ sau khi dữ liệu được lưu trữ trong khi Data Warehouse xác định lược đồ trước khi dữ liệu được lưu trữ.
- Data Lake sử dụng quy trình ELT (Extract Load Transform) trong khi Data Warehouse sử dụng quy trình ETL (Extract Transform Load).
- So sánh Data lake và Warehouse, Data Lake là lý tưởng cho những ai muốn phân tích chuyên sâu trong khi Data Warehouse lý tưởng cho những người dùng hoạt động.
Khái niệm hồ dữ liệu:
Data Lake là một kho lưu trữ kích thước lớn chứa một lượng lớn dữ liệu thô ở định dạng ban đầu cho đến thời điểm cần thiết. Mọi phần tử dữ liệu trong Data lake đều được cung cấp một số nhận dạng duy nhất và được gắn thẻ bằng một tập hợp các thẻ siêu dữ liệu mở rộng. Nó cung cấp nhiều loại khả năng phân tích.
Sự khác biệt chính giữa Data Lake và Data Warehouse
Sự khác biệt giữa Data Lake và Data Warehouse
Dưới đây là những điểm khác biệt chính giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu:
| Thông số | Hồ dữ liệu | Kho dữ liệu |
|---|---|---|
| Lưu trữ | Trong hồ dữ liệu, tất cả dữ liệu được lưu giữ bất kể nguồn và cấu trúc của nó. Dữ liệu được giữ ở dạng thô. Nó chỉ được chuyển đổi khi nó đã sẵn sàng để sử dụng. | Kho dữ liệu sẽ bao gồm dữ liệu được trích xuất từ các hệ thống giao dịch hoặc dữ liệu bao gồm các chỉ số định lượng với các thuộc tính của chúng. Dữ liệu được làm sạch và chuyển đổi |
| Lịch sử | Công nghệ dữ liệu lớn được sử dụng trong các hồ dữ liệu là tương đối mới. | Không giống như dữ liệu lớn, khái niệm kho dữ liệu đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ. |
| Thu thập dữ liệu | Thu thập tất cả các loại dữ liệu và cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc ở dạng ban đầu của chúng từ các hệ thống nguồn. | Thu thập thông tin có cấu trúc và sắp xếp chúng trong các lược đồ như được xác định cho mục đích kho dữ liệu |
| Dòng thời gian dữ liệu | Các hồ dữ liệu có thể giữ lại tất cả dữ liệu. Điều này không chỉ bao gồm dữ liệu đang được sử dụng mà còn bao gồm dữ liệu mà nó có thể sử dụng trong tương lai. Ngoài ra, dữ liệu được lưu giữ mọi lúc, để quay ngược thời gian và thực hiện phân tích. | Trong quá trình phát triển kho dữ liệu, thời gian đáng kể được dành cho việc phân tích các nguồn dữ liệu khác nhau. |
| Người dùng | Hồ dữ liệu lý tưởng cho những người dùng thích phân tích sâu. Những người dùng như vậy bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, những người cần các công cụ phân tích tiên tiến với các khả năng như mô hình dự đoán và phân tích thống kê. | Kho dữ liệu lý tưởng cho người dùng vận hành vì được cấu trúc tốt, dễ sử dụng và dễ hiểu. |
| Chi phí lưu trữ | Lưu trữ dữ liệu trong công nghệ dữ liệu lớn tương đối rẻ hơn sau đó lưu trữ dữ liệu trong kho dữ liệu. | Lưu trữ dữ liệu trong Kho dữ liệu tốn kém hơn và tốn thời gian. |
| Bài tập | Các hồ dữ liệu có thể chứa tất cả các dữ liệu và kiểu dữ liệu; nó cho phép người dùng truy cập dữ liệu trước quá trình chuyển đổi, làm sạch và có cấu trúc. | Kho dữ liệu có thể cung cấp thông tin chi tiết về các câu hỏi được xác định trước cho các loại dữ liệu được xác định trước. |
| Thời gian xử lý | Các hồ dữ liệu cho phép người dùng truy cập vào dữ liệu trước khi nó được chuyển đổi, làm sạch và có cấu trúc. Do đó, nó cho phép người dùng nhận được kết quả của họ nhanh hơn so với kho dữ liệu truyền thống. | Kho dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết về các câu hỏi được xác định trước cho các loại dữ liệu được xác định trước. Vì vậy, bất kỳ thay đổi nào đối với kho dữ liệu đều cần thêm thời gian. |
| Vị trí của lược đồ | Thông thường, lược đồ được xác định sau khi dữ liệu được lưu trữ. Điều này mang lại sự nhanh nhẹn cao và dễ dàng nắm bắt dữ liệu nhưng yêu cầu công việc ở cuối quá trình | Thông thường, lược đồ được xác định trước khi dữ liệu được lưu trữ. Yêu cầu công việc khi bắt đầu quá trình, nhưng cung cấp hiệu suất, bảo mật và tích hợp. |
| Xử lí dữ liệu | Data Lakes sử dụng quy trình ELT (Extract Load Transform). | Kho dữ liệu sử dụng quy trình ETL (Extract Transform Load) truyền thống. |
| Than phiền | Dữ liệu được giữ ở dạng thô. Nó chỉ được chuyển đổi khi nó đã sẵn sàng để sử dụng. | Khiếu nại chính đối với các kho dữ liệu là sự không có khả năng hoặc vấn đề phải đối mặt khi cố gắng thay đổi chúng. |
| Các lợi ích chính | Họ tích hợp các loại dữ liệu khác nhau để đưa ra các câu hỏi hoàn toàn mới vì những người dùng này không có khả năng sử dụng kho dữ liệu vì họ có thể cần vượt quá khả năng của nó. | Hầu hết người dùng trong một tổ chức đang hoạt động. Loại người dùng này chỉ quan tâm đến các báo cáo và các chỉ số hiệu suất chính. |