Differenza tra Big Data e Data Warehouse
Data Warehousing è una delle parole comuni negli ultimi 10-20 anni, mentre Big Data è una tendenza in voga negli ultimi 5-10 anni. Entrambi contengono molti dati, utilizzati per i report, gestiti da un dispositivo di archiviazione elettronico. Quindi un pensiero comune delle persone massime è che i big data recenti sostituiranno molto presto il vecchio data warehousing. Tuttavia, il big data e il data warehousing non sono intercambiabili in quanto utilizzati totalmente per uno scopo diverso. Quindi iniziamo a imparare Big Data e Data Warehouse in un dettaglio in questo post.
Confronto testa a testa tra Big Data vs Data Warehouse
Di seguito è la 8 differenza principale tra Big Data vs Data Warehouse
Differenze chiave tra Big Data e Data Warehouse
La differenza tra Big Data vs Data Warehouse, è spiegata nei punti presentati di seguito:
- Data Warehouse è un'architettura di archiviazione o repository di dati. Considerando che i Big Data sono una tecnologia per gestire enormi quantità di dati e preparare il repository.
- Qualsiasi tipo di dati DBMS accettato dal data warehouse, mentre i Big Data accettano tutti i tipi di dati inclusi dati transnazionali, dati sui social media, dati sui macchinari o dati DBMS.
- Il data warehouse gestisce solo i dati di struttura (relazionali o non relazionali), ma i big data possono gestire dati di struttura, non-struttura e semi-strutturati.
- I big data normalmente utilizzavano un file system distribuito per caricare enormi quantità di dati in modo distribuito, ma il data warehouse non ha questo tipo di concetto.
- Da un punto di vista aziendale, poiché i big data contengono molti dati, le analisi su di essi saranno molto fruttuose e il risultato sarà più significativo, il che aiuterà a prendere le giuste decisioni per quella organizzazione. Considerando che il data warehouse aiuta principalmente ad analizzare informazioni informate.
- Data warehouse indica il database relazionale, quindi l'archiviazione e il recupero dei dati saranno simili con una normale query SQL. E i big data non seguono la corretta struttura del database, dobbiamo usare hive o spark SQL per vedere i dati usando una query specifica hive.
- Il 100% dei dati caricati nel data warehouse viene utilizzato per i report di analisi. Ma qualunque sia il dato caricato da Hadoop, lo 0, 5% massimo utilizzato finora nei rapporti di analisi. Altri dati vengono caricati nel sistema, ma non vengono utilizzati.
- Data Warehousing mai in grado di gestire dati di grandi dimensioni (dati totalmente non strutturati). I big data (Apache Hadoop) sono l'unica opzione per gestire dati enormi.
- I tempi di recupero aumentano contemporaneamente nel data warehouse in base al volume di dati. Significa che ci vorrà poco tempo per i dati a basso volume e alla grande per un enorme volume di dati proprio come DBMS. Ma nel caso di big data, ci vorrà un piccolo periodo di tempo per recuperare enormi quantità di dati (in quanto appositamente progettato per gestire enormi quantità di dati), ma ci vorrebbe molto tempo se proviamo in qualche modo a caricare o recuperare piccoli dati in HDFS usando map riduci .
Tabella di confronto Big Data vs Data Warehouse
| BASE PER IL CONFRONTO | Data Warehouse | Big Data |
| Senso | Data Warehouse è principalmente un'architettura, non una tecnologia. Estrae dati da varietà di dati basati su SQL (principalmente database relazionali) e aiuta a generare report analitici. In termini di definizione, il repository di dati, che utilizza per qualsiasi report analitico, è stato generato da un processo, che non è altro che il data warehouse. | I big data sono principalmente una tecnologia che si basa su volume, velocità e varietà di dati. I volumi definiscono la quantità di dati provenienti da diverse fonti, la velocità si riferisce alla velocità di elaborazione dei dati e le varietà si riferiscono al numero di tipi di dati (supportano principalmente tutti i tipi di formato dei dati). |
| Preferenze | Se un'organizzazione desidera conoscere una decisione informata (come ciò che sta succedendo nella propria società, la pianificazione del prossimo anno in base ai dati sulle prestazioni dell'anno in corso, ecc.), Preferisce scegliere il data warehousing, poiché per questo tipo di report devono essere affidabili o credibili dati dalle fonti. | Se l'organizzazione ha bisogno di confrontarsi con molti big data, che contengono informazioni preziose e li aiutano a prendere una decisione migliore (come come condurre più entrate, più redditività, più clienti, ecc.), Hanno ovviamente preferito l'approccio Big Data. |
| Fonte dei dati accettata | Una o più origini dati accettate omogenee (tutti i siti utilizzano lo stesso prodotto DBMS) o eterogenee (i siti possono eseguire prodotti DBMS diversi). | Ha accettato qualsiasi tipo di fonte, comprese transazioni commerciali, social media e informazioni da dati specifici di sensori o macchine. Può provenire da un prodotto DBMS o meno. |
| Tipo di formati accettato | Gestisce principalmente dati strutturali (in particolare dati relazionali). | Accettati tutti i tipi di formati. Strutturare i dati, i dati relazionali e i dati non strutturati, inclusi documenti di testo, e-mail, video, audio, dati di stock ticker e transazioni finanziarie. |
| Soggetto-Oriented | Un data warehouse è orientato all'argomento perché in realtà fornisce informazioni sull'argomento specifico (come un prodotto, clienti, fornitori, vendite, entrate, ecc.) E non sulle operazioni in corso dell'organizzazione. Non si concentra sulle operazioni in corso, si concentra principalmente sull'analisi o sulla visualizzazione di dati che aiutano a prendere decisioni. | I big data sono anche orientati al soggetto, la differenza principale è una fonte di dati, poiché i big data possono accettare ed elaborare dati da tutte le fonti, inclusi social media, sensori o dati specifici della macchina. Si occupa inoltre di fornire analisi esatte su dati specificamente orientati all'argomento. |
| Variante temporale | I dati raccolti in un data warehouse sono effettivamente identificati da un determinato periodo di tempo. Poiché contiene principalmente dati storici per un rapporto analitico. | I Big Data hanno molti approcci per identificare i dati già caricati, un periodo di tempo è uno degli approcci su di esso. I big data elaborano principalmente file flat, quindi l'archiviazione con data e ora sarà l'approccio migliore per identificare i dati caricati. Ma ha la possibilità di lavorare con i dati di streaming, quindi non sempre contiene dati storici. |
| Non volatile | I dati precedenti non vengono mai cancellati quando vengono aggiunti nuovi dati. Questa è una delle principali caratteristiche di un data warehouse. Poiché è completamente diverso da un database operativo, qualsiasi modifica apportata a un database operativo non avrà un impatto diretto su un data warehouse. | Per i Big Data, i dati precedenti non vengono mai cancellati quando vengono aggiunti nuovi dati. È archiviato come un file che rappresenta una tabella. Ma qui a volte in caso di streaming utilizzare direttamente Hive o Spark come ambiente operativo. |
| File system distribuito | L'elaborazione di grandi quantità di dati nel Data Warehousing richiede molto tempo e, talvolta, è stata necessaria un'intera giornata per completare il processo. | Questa è una delle grandi utilità dei Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System) definito principalmente per caricare enormi dati nei sistemi distribuiti utilizzando il programma di riduzione delle mappe. |
Conclusione
Come da spiegazione e comprensione di cui sopra, possiamo venire sotto la conclusione:
- Big data e data warehouse non sono gli stessi, quindi non sono intercambiabili.
- Un'organizzazione può seguire la soluzione di Big Data e Data Warehouse in base alle loro esigenze, non perché siano simili.
- Un'organizzazione può seguire la combinazione di entrambi i big data e la soluzione di data warehouse in base alle loro esigenze.
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