Introduzione a Data Lake vs Data Warehouse
Data Lake vs Data Warehouse sono i termini che vengono utilizzati in modo intercambiabile, ma ci sono differenze tra questi due termini. Abbiamo presentato il diagramma seguente per comprendere la differenza di alto livello tra questi due e molto presto andremo in dettaglio per ognuno di essi.
Che cos'è Data Lake?
Un Data Lake è un tipo di repository di archiviazione che consiste solo di dati grezzi che si presentano sotto forma di formato strutturato, semi-strutturato e non strutturato. Il data lake è utilizzato principalmente dagli scienziati dei dati e dagli ingegneri del machine learning in quanto li aiuta a rispondere a domande a cui non è stata ancora data risposta o forse a creare una domanda non ancora nota. Contiene un vasto pool di dati con tipi diversi e quando sono integrati si rivelano molto utili in termini di modellazione predittiva che viene principalmente utilizzata per costruire modelli di apprendimento automatico.
Che cos'è un data warehouse?
Un data warehouse è una posizione centralizzata per l'archiviazione dei dati trasformati che vengono trasformati in un formato strutturato prima di archiviarli nel data warehouse. Un data warehouse può disporre di dati provenienti da più origini dati che vengono caricati utilizzando il processo ETL nel magazzino e quindi utilizzati a scopo di Business Intelligence.
Confronto testa a testa tra Data Lake e Data Warehouse (Infographics)
Di seguito sono elencate le principali 14 differenze tra Data Lake e Data Warehouse 
Differenze chiave
Di seguito sono riportate le principali differenze tra data lake e data warehouse:
- È costituito da dati non strutturati e strutturati da diverse piattaforme come sensori, applicazioni e siti Web, ecc. È principalmente costituito da dati relazionali provenienti da RDBMS, sistemi DBMS e altri database e applicazioni operativi.
- Data Lake è un'elaborazione a schema di lettura. Il data warehouse è elaborazione schema-on-write.
- È molto agile. È meno agile.
- La configurazione è semplice e può adattarsi alle modifiche. Ha una configurazione fissa ed è molto difficile da modificare.
- È utilizzato principalmente dagli scienziati dell'intelligenza artificiale e dai professionisti dell'apprendimento automatico. Viene utilizzato da professionisti.
Tabella di confronto tra Data Lake e Data Warehouse:
Discutiamo la differenza principale tra Data Lake e Data Warehouse
| caratteristiche | Data Lake | Data Warehouse |
| Conservazione | I dati sono conservati nella loro forma grezza in Data Lake e qui tutti i dati sono conservati indipendentemente dalla fonte dei dati. Si trasformano in altre forme solo quando richiesto. | Data Warehouse è composto da dati estratti da sistemi di metriche transazionali e di altro tipo. Qui i dati non sono in forma grezza e vengono sempre trasformati e puliti. |
| Uso e scopo | L'obiettivo principale di Data Lake è costituito da Data Scientist, Big Data Developers e Machine Learning Engineer che devono fare analisi approfondite per creare modelli per il business come la modellazione predittiva. | L'obiettivo principale di Data Warehouse sono gli utenti operativi in quanto questi dati sono in un formato strutturato e possono fornire report pronti per la creazione. Quindi sono principalmente utilizzati per la business intelligence. |
| Ingressi dati | I principali input per i dati Lake sono tutti i tipi di dati come dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Questi dati risiedono nei dati Lake nella loro forma originale. | Gli input principali di Data warehouse sono dati strutturati che provengono da sistemi transazionali e metrici che vengono poi organizzati sotto forma di schemi. |
| Qualità dei dati | Comprende dati non elaborati che possono essere o meno curati. | Consiste in dati curati che sono centralizzati ed è pronto per essere citato in giudizio a fini di business intelligence e analisi. |
| Normalizzazione | Qui i dati non sono in forma normalizzata. | Schemi denormalizzati |
| Storia | Le tecnologie utilizzate nei data lake come Hadoop e Machine Learning sono relativamente nuove rispetto al data warehouse. | Qui la tecnologia utilizzata per un data warehouse è meno recente. |
| Cronologia dei dati | Un data lake può avere tutti i tipi di dati e può essere utilizzato tenendo presente passato, presente e prospettive. | Per quanto riguarda il Data Warehouse, qui la maggior parte del tempo è dedicato all'analisi di varie fonti di dati. |
| tempo di elaborazione | Qui il tempo di elaborazione mentre si analizzano e si ottengono risultati dai dati Lake è molto più piccolo di quello del Data Warehouse perché qui i dati vengono archiviati sotto forma di dati grezzi e quelli non sono in formato trasformato e di conseguenza tagliamo il tempo che potrebbe essere speso per la trasformazione dei dati. Possiamo semplicemente raccogliere i dati così come sono e fare alcune pulizie di base e iniziare a costruire i nostri modelli. | Nel caso di Data warehouse, il tempo impiegato per l'elaborazione è maggiore rispetto al data lake. La ragione di ciò è che i dati in qualsiasi data warehouse devono prima essere trasformati e quindi possono essere analizzati. |
| Costo di archiviazione | Il costo dell'archiviazione qui nelle tecnologie del data lake è relativamente inferiore a quello del data warehouse e richiede meno tempo. | Il costo dello storage nelle tecnologie di data warehouse è maggiore rispetto al data lake. Questo perché ha bisogno di più spazio di archiviazione per i dati trasformati in quanto deve prima archiviare i dati non elaborati e quindi trasformarli per assegnare vari campi in base alla struttura del Data Warehouse. |
| Compatibilità | Qui i dati sono sempre conservati nel loro formato non elaborato e vengono trasformati solo quando richiesto o quando sono pronti per essere utilizzati. | Qui i dati vengono archiviati in un formato trasformato e potremmo incontrare problemi quando proviamo ad apportare modifiche. |
| Accessibilità | I dati all'interno del data lake sono altamente accessibili e possono essere aggiornati rapidamente. | I dati all'interno del data warehouse sono più complicati e richiedono maggiori costi per apportare eventuali modifiche, l'accessibilità è limitata solo agli utenti autorizzati. |
| Posizione dello schema | Lo schema viene creato principalmente dopo l'archiviazione dei dati. Questo porta alta agilità. | Qui lo schema viene creato principalmente prima della memorizzazione dei dati. |
| Processo di elaborazione | Il data lake utilizza il processo ELT, ovvero Estrai, Carica e Trasforma. | Il data warehouse utilizza l'approccio tradizionale di ETL, ovvero Estrai, Trasforma e Carica. |
| Benefici | Data lake porta a nuove invenzioni poiché l'integrazione riunisce diversi tipi di dati e fornisce anche risposte a molte domande senza risposta. | La maggior parte degli utenti dell'organizzazione è coinvolta in attività operative e il data warehouse fornisce una piattaforma così brillante per creare report e metriche sui dati trasformati. |
Conclusione
In questo post, abbiamo appreso di Data Lakes vs Data Warehouse. Siamo anche andati avanti e confrontati entrambi sulla base di parametri diversi. Ciò dovrebbe aiutare qualsiasi studente a farsi un'idea di base dietro le tecnologie che supportano Data Lake e Data Warehouse.
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