九道门丨了解云数据存储技术:数据湖和数据仓库

本文解释了两种高端的云数据存储技术,即数据湖和数据仓库(www.59993.net)。目的是比较数据湖和数据仓库的差异和功能,以帮助企业在选择正确的技术时做出正确的决定。

数据是企业最宝贵的资产,因为它有助于决策制定,因此它的管理是公司的主要责任。公司需要了解数据管理技术的真正价值,以维持不断变化的经济。由于数据量以更快的速度膨胀,组织必须决定他们更喜欢哪种数据存储技术来存储大数据。

在当今的现代技术格局中,数据湖和数据仓库无疑是两种广泛使用的用于存储大数据的云数据存储技术。尽管这是两种不同的技术,但有时可以互换使用。让我们通过了解数据湖和数据仓库技术来理解其目的、特性和好处。

什么是数据湖(Data Lake)?

数据湖是一个集中式存储库,允许存储大量结构化、半结构化和非结构化数据。它以原生格式存储数据。与在存储原始数据之前对其进行处理的传统关系数据库不同,数据湖无需处理或转换即可存储原始数据。

数据湖中的数据存储速度相对较快,可以快速访问。简而言之,数据湖存储所有来源的各种数据,无论其格式如何。

什么是数据仓库(Data Warehouse)?

数据仓库在数据被提取、处理和存储到文件和文件夹之后存储数据,是用于存储来自一种或多种资源的结构化数据的云数据仓储解决方案。当数据以有组织的格式存储到文件或文件夹中时,它很容易获取并有助于做出战略性的、数据驱动的决策。

数据仓库将数据存储在具有定义属性的定量指标中。它结合了高端技术,可实现战略性数据使用。

数据湖与数据仓库技术对比

让我们根据基本参数了解两种现代数据存储和管理技术之间的一些主要区别。

*贮存——数据湖存储所有结构和来源的原始数据,而数据仓库仅存储由定量指标组成的结构化数据。

*数据采集——数据湖以原始格式捕获数据,包括跨不同资源的结构化、半结构化和非结构化数据。相反,数据仓库捕获结构化信息,然后组织其模式。

*数据处理——数据湖采用ELT(Extract Load Transform)流程进行数据处理,而数据仓库采用ETL(Extract Transform Load)流程,相对传统。

*历史——数据湖使用相对较新的大数据技术,而数据仓库技术已经存在了几十年。

*成本——在数据湖中存储数据相对经济实惠,因为它们是为低成本存储而设计的。另一方面,数据仓库成本高昂,尤其是当你需要存储大量数据时。

*用户——数据湖是数据分析师、数据科学家等从事深度分析的用户的最佳选择。它对于需要访问具有统计分析和预测建模功能的高级分析工具的用户来说非常有用。数据仓库由于支持结构化数据和易用性,更受 IT 和业务用户的青睐。

*图式位置——数据湖技术通常在数据存储在存储库中后定义模式,它简化了数据的捕获并提供了更大的灵活性。相反,数据仓库中的模式是在存储数据之前定义的。

*敏捷——由于缺乏结构,数据湖提供了更多的敏捷性,从而简化了数据专家配置查询、数据模型和应用程序的过程。数据仓库是具有明确配置的高度结构化的数据存储库,它不像数据湖那样敏捷,但改变结构很耗时。

*处理时间——数据湖提供了对数据的更快访问,甚至在数据被处理、转换和清理之前。它允许用户更快地做出数据驱动的决策。当数据被处理并存储为更明确的格式时,数据仓库可以提供数据洞察力。

你会选择数据湖还是数据仓库?

数据湖是一项新技术,但存在与这种数据存储方法相关的若干挑战。这项技术可能不能解决所有与数据相关的问题,而且可能会引发这些问题。由于数据湖允许存储几乎所有内容,用户会发现很难从数据中获取价值。

由于数据湖支持跨不同来源的各种格式,因此用户会遇到更高的延迟。由于数据科学家和分析师使用它,信息的一点滞后会影响整个分析过程。数据湖中缺乏数据优先级可能会阻碍分析过程。

但是,选择数据湖或数据仓库的决定实际上取决于特定于业务的要求和行业的性质。

教育行业:由于数据湖提供敏捷性,因此它可以成为教育机构的理想数据存储选项。

医疗行业:由于患者病史、临床报告、医生笔记等数据的非结构化性质,数据湖更适合医疗行业。

金融行业:数据仓库可以成为银行和金融机构更好的选择,因为它促进了具有高可访问性的有组织的数据存储格式。

数据仓库技术的未来是光明的

在设计机器学习模型时,公司通常将大部分时间花在准备数据上。数据仓库由于其集成的转换功能,数据准备将变得更容易。构建机器学习程序需要最新信息,所以数据仓库将成为人工智能和机器学习模型必不可少的。

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