Différence entre l'entrepôt de données et le lac de données

Selon les exigences fonctionnelles de toute organisation, il nécessitera à la fois un lac de données et un entrepôt de données. Chacun sert des objectifs et des cas d'utilisation différents. En dehors de cela, les deux sont largement utilisés pour stocker les mégadonnées, mais ils ne peuvent pas être utilisés de manière interchangeable. Les deux sont souvent confondus les uns avec les autres mais sont très différents qu'ils sont similaires. Nous jetons un œil à quelques différences clés entre les deux.

Entrepôt de données

Un entrepôt de données est exactement à quoi cela ressemble - un entrepôt pour vos données de grande valeur ou vos actifs de données provenant d'autres applications d'entreprise. Il s'agit d'un système de gestion des données utilisé pour stocker une large collection de données commerciales que les organisations utilisent pour prendre des décisions commerciales. C'est comme une base de données d'informations qui regroupe les données de plusieurs sources dans un magasin de données unique, central et hautement structuré pour soutenir l'analyse et l'assistance à la décision. C'est la centralisation des actifs de données d'entreprise contenus dans un environnement bien géré.

Un entrepôt de données permet à une organisation d'exécuter de puissantes analyses sur des volumes massifs de données historiques d'une manière qu'une base de données régulière ne peut tout simplement pas. Il s'agit d'un mélange de technologies et de composants qui permet l'utilisation stratégique des données. L'idée est de collecter des données à partir de sources variées pour fournir des informations commerciales significatives. Il s'agit d'une sorte de stockage électronique d'une grande quantité d'informations par une entreprise conçue pour la requête et l'analyse au lieu du traitement des transactions.

Lac de données

Un lac de données est un référentiel central d'informations ou de données stockées dans son format naturel et brut. Il vous permet de stocker toutes vos données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle. Il s'agit généralement d'une seule réserve de données qui collecte des données à partir de plusieurs sources dans un format granulaire. Il peut stocker des données structurées, semi-structurées ou non structurées. Ainsi, les lacs de données existent parce que les organisations sont toutes inondées de données provenant de toutes sortes de sources. C'est vraiment une combinaison de ces différents types de sources de données qui nous amènent à obtenir de puissantes informations sur la façon dont le monde travaille autour de nous et nous amène à développer des applications plus intelligentes.

Les lacs de données collectent tous ces différents types de sources de données comme sans aucune structure (ni schéma). Les lacs de données peuvent stocker des centaines de téraoctets ou de pétaoctets de données dans leur format natif jusqu'à ce qu'ils soient nécessaires pour les applications d'analyse. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels où les données sont stockées dans des fichiers et des dossiers, les lacs de données utilisent une architecture plate pour stocker les données dans le stockage d'objets. Le concept de lac Data dans une entreprise a été motivé par certains problèmes auxquels ils étaient confrontés avec la façon dont les données ont été gérées, traitées et stockées.

Différence entre l'entrepôt de données et le lac de données

1. Types de données - Data Warehouse est une base de données d'informations qui regroupent les données de plusieurs sources dans un magasin de données central et très structuré pour soutenir l'analyse et l'assistance à la décision. Ils ingèrent des données structurées avec un schéma prédéfini pour soutenir les initiatives de renseignement des affaires. Les lacs de données, en revanche, sont une seule réserve de données qui collecte des données à partir de plusieurs sources dans un format brut et granulaire.
2. Schéma - Les entrepôts de données traditionnels utilisent un schéma à l'écriture qui est défini comme créant un schéma de données avant d'écrire dans la base de données. Cela signifie que vous définissez les colonnes, le format de données, la relation des colonnes, etc. Avant que les données ne soient téléchargées. Au contraire, les lacs de données utilisent un modèle de schéma sur lecture où les données sont agrégées au moment de la requête. La structure est appliquée aux données uniquement lorsque les données sont lues.
3. Stockage - Un entrepôt de données permet à une organisation d'exécuter de puissantes analyses sur des volumes massifs de données historiques d'une manière qu'une base de données régulière ne peut tout simplement pas. Cela fait du stockage des données dans les entrepôts de données une pratique coûteuse et long. Il est relativement coûteux de stocker de grands volumes de données dans les entrepôts de données. Les lacs de données, en revanche, sont conçus pour un stockage à faible coût. Ils utilisent efficacement les capacités de stockage et de traitement à très faible coût.
4. Gouvernance - Les entrepôts de données sont un stockage électronique de grande quantité d'informations par une entreprise conçue pour la requête et l'analyse au lieu du traitement des transactions d'une manière sécurisée, facile à récupérer et facile à gérer. Cela facilite le contrôle de la sécurité des données. D'un autre côté, pour gérer correctement les données dans un lac de données, vous devez incorporer une approche basée sur les métadonnées pour permettre aux utilisateurs de rechercher et de localiser les ensembles de données dans un lac.

Entrepôt de données vs. Data Lake: Tableau de comparaison

Résumé

Les entrepôts de données et les lacs de données représentent les deux principales solutions pour la gestion des données d'entreprise, mais elles sont très différentes de ce qu'elles sont similaires. Les lacs de données n'incluent pas intrinsèquement les mêmes fonctionnalités d'analyse couramment associées aux entrepôts de données. Les lacs de données stockent toutes sortes d'ensembles de données structurés, semi-structurés ou non structurés tandis que les entrepôts de données stockent uniquement des ensembles de données nettoyées. Les entrepôts de données sont relativement coûteux à gérer et à maintenir, tandis que les lacs de données utilisent efficacement les capacités de stockage et de traitement à faible coût.

Les lacs de données remplaceront-ils l'entrepôt de données?

Les deux sont des technologies supplémentaires et les lacs de données ne peuvent pas être un substitut direct aux entrepôts de données. Ils servent des objectifs et des cas d'utilisation différents.

Avez-vous besoin d'un lac de données et d'un entrepôt de données?

Les lacs de données sont un référentiel de stockage central qui est utilisé pour stocker de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées, tandis qu'un entrepôt de données est utilisé pour stocker des données traitées et raffinées. Les entrepôts de données sont idéaux pour les utilisateurs opérationnels tandis que les lacs de données sont idéaux pour les opérations d'analyse profonde.

Quelle est la différence entre l'entrepôt de données et l'exploration de données?

Un entrepôt de données est un système de gestion des données utilisé pour stocker une grande collecte de données commerciales dans une base de données commune, tandis que l'exploration de données extrait des données utilisables des bases de données.

Quel est l'exemple de l'entrepôt de données?

Certains des noms les plus importants de l'espace d'entreposage de données sont Oracle, Marklogic, Amazon Redshift, etc.