Data Lake so với Data Warehouse: Sự khác biệt là gì?

Spread the love

Các doanh nghiệp ngày nay tập trung vào dữ liệu. Các công ty đang tìm cách khai thác và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách hiệu quả, đồng thời cải thiện doanh thu và lợi nhuận kinh doanh.

Nhưng đâu là nơi an toàn nhất để lưu trữ và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và tận dụng tối đa nó?

Cả hồ dữ liệu và kho dữ liệu đều là những cách phổ biến để quản lý lượng lớn dữ liệu lớn. Sự khác biệt giữa chúng nằm ở cách các tổ chức nhập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu. Đọc để biết thêm chi tiết.

Hồ dữ liệu là gì?

Hồ dữ liệu đề cập đến một kho lưu trữ trung tâm nơi dữ liệu được nhập từ nhiều nguồn – ở bất kỳ định dạng nào (có cấu trúc hoặc không có cấu trúc) – được lưu trữ khi nhận được. Nó giống như một tập hợp dữ liệu thô, mục đích của nó vẫn chưa được biết. Các doanh nghiệp thường lưu trữ dữ liệu có thể hữu ích cho việc phân tích trong tương lai trong một hồ dữ liệu.

Các tính năng chính của hồ dữ liệu:

  • Nó chứa một hỗn hợp dữ liệu hữu ích và không hữu ích và do đó cần nhiều dung lượng lưu trữ.
  • Lưu trữ cả dữ liệu thời gian thực và dữ liệu hàng loạt – ví dụ: bạn có thể lưu trữ dữ liệu thời gian thực từ các thiết bị IoT, phương tiện truyền thông xã hội hoặc ứng dụng đám mây và dữ liệu hàng loạt từ cơ sở dữ liệu hoặc tệp dữ liệu.
  • Có kiến ​​trúc phẳng.
  • Vì dữ liệu không được xử lý cho đến khi cần phân tích, nên nó cần được quản lý và duy trì tốt; nếu không, nó có thể biến thành đầm dữ liệu.

Vậy, làm thế nào chúng ta có thể lấy dữ liệu nhanh chóng từ một kho lưu trữ khổng lồ và có vẻ lộn xộn như vậy? Chà, một hồ dữ liệu sử dụng các thẻ siêu dữ liệu và số nhận dạng cho mục đích này!

Kho dữ liệu là gì?

Một kho lưu trữ có cấu trúc và có tổ chức hơn – kho dữ liệu chứa dữ liệu sẵn sàng để phân tích. Dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc từ nhiều nguồn được nhập, tích hợp, làm sạch, sắp xếp, chuyển đổi và phù hợp để sử dụng.

Kho dữ liệu chứa một lượng lớn dữ liệu trong quá khứ và hiện tại. Thông thường, dữ liệu được xử lý cho một vấn đề kinh doanh cụ thể (phân tích). Những thông tin như vậy được hệ thống Business Intelligence (BI) truy vấn để phân tích, báo cáo và thông tin chi tiết.

  Bạn có cần phần mềm chống vi-rút trên máy Mac không?

Kho dữ liệu thường bao gồm những điều sau:

  • Cơ sở dữ liệu (SQL hoặc NoSQL) để lưu trữ và quản lý dữ liệu
  • Các công cụ phân tích và chuyển đổi dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu
  • Các công cụ BI để khai thác dữ liệu, phân tích thống kê, báo cáo và trực quan hóa

Vì kho dữ liệu phục vụ một mục đích cụ thể, bạn sẽ luôn có dữ liệu liên quan. Bạn cũng có thể sử dụng các công cụ bổ sung trong kho dữ liệu để phục vụ cho các khả năng nâng cao như Trí tuệ nhân tạo và các tính năng không gian hoặc đồ thị. Kho dữ liệu được tạo cho một miền cụ thể được gọi là kho dữ liệu.

Sự khác biệt chính giữa Hồ dữ liệu và Kho dữ liệu

Để lặp lại những gì chúng ta đã đọc ở trên, data lake chứa dữ liệu thô chưa được xác định mục đích. Ngược lại, kho dữ liệu chứa dữ liệu đã sẵn sàng để phân tích và đã ở dạng tốt nhất.

Hồ dữ liệu so với Kho dữ liệu

Một số khác biệt giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu là:

Dữ liệu LakeData WarehouseRaw hoặc dữ liệu đã xử lý ở bất kỳ định dạng nào được nhập từ nhiều nguồn Dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn để phân tích và báo cáo. Nó được cấu trúcSchema được tạo ngay lập tức theo yêu cầu (schema-on-read) Lược đồ xác định trước trong khi ghi vào kho (Schema-on-write) Có thể dễ dàng thêm dữ liệu mới Dữ liệu đã sẵn sàng sau khi xử lý, vì vậy bất kỳ thay đổi mới nào cũng cần thêm thời gian và Dữ liệu cần được cập nhật và quản lý để phù hợp Dữ liệu đã ở dạng tốt nhất nên không yêu cầu bảo trì cụ thể Nó bao gồm khối lượng dữ liệu lớn khổng lồ (petabyte) Dữ liệu thường ít hơn dữ liệu trong hồ dữ liệu (terabyte). Kho dữ liệu có thể chứa dữ liệu hoạt động của toàn bộ tổ chức, dữ liệu phân tích hoặc dữ liệu liên quan đến một miền cụ thể Được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng cho các mục đích khác nhau như phân tích trực tuyến, trí tuệ nhân tạo, phân tích dự đoán và nhiều trường hợp sử dụng. Được các nhà phân tích kinh doanh sử dụng để xử lý giao dịch ( OLTP), phân tích hoạt động (OLAP), báo cáo, tạo trực quan hóa Dữ liệu có thể được lưu trữ và lưu trữ trong một thời gian dài để phân tích bất kỳ lúc nào. -tuy nhiên, do đó cần được lập kế hoạch một cách thận trọng. các nhà khoa học dữ liệu có thể phát triển các vấn đề và giải pháp mới bằng cách xem xét dữ liệu. cơ sở dữ liệu quan hệ có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu. Các kho dữ liệu thường sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ vì dữ liệu cần phải nằm trong một phần định dạng cular.

Các trường hợp sử dụng cho Data Lake và Data Warehouse

Có thể dễ dàng coi data lake là một lựa chọn thuận tiện hơn vì nó có khả năng mở rộng, linh hoạt và thân thiện với túi hơn. Tuy nhiên, kho dữ liệu có thể là một ý tưởng tuyệt vời khi bạn cần dữ liệu có cấu trúc và phù hợp hơn để phân tích cụ thể.

  “GG” có nghĩa là gì và bạn sử dụng nó như thế nào?

Một số trường hợp sử dụng cho hồ dữ liệu như sau:

# 1. Chuỗi cung ứng và quản lý

Lượng dữ liệu lớn khổng lồ trong các hồ dữ liệu giúp phân tích dự đoán cho giao thông vận tải và hậu cần. Sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại, các doanh nghiệp có thể lập kế hoạch hoạt động hàng ngày một cách suôn sẻ, kiểm tra chuyển động của hàng tồn kho trong thời gian thực và tối ưu hóa chi phí.

# 2. Chăm sóc sức khỏe

Hồ dữ liệu có tất cả thông tin quá khứ và hiện tại của bệnh nhân. Điều này rất hữu ích trong việc nghiên cứu, tìm ra các mô hình, cung cấp phương pháp điều trị bệnh tốt hơn và trước thời hạn, tự động hóa chẩn đoán và nhận thông tin chi tiết cập nhật nhất về sức khỏe của bệnh nhân.

# 3. Truyền dữ liệu và IoT

Các hồ dữ liệu có thể liên tục nhận dữ liệu phát trực tuyến được gửi đến các đường ống phân tích để báo cáo liên tục và phát hiện bất kỳ hoạt động và chuyển động bất thường nào. Điều này có thể xảy ra do khả năng thu thập (gần) dữ liệu thời gian thực của hồ dữ liệu.

Một số trường hợp sử dụng cho kho dữ liệu là:

# 1. Tài chính

Thông tin tài chính của một công ty có thể phù hợp hơn với kho dữ liệu. Nhân viên có thể dễ dàng truy cập thông tin có tổ chức và cấu trúc dưới dạng biểu đồ và báo cáo để quản lý các quy trình tài chính, xử lý rủi ro và đưa ra các quyết định chiến lược.

# 2. Tiếp thị và phân khúc khách hàng

Kho dữ liệu tạo ra một nguồn dữ liệu duy nhất về ‘sự thật’ hoặc dữ liệu chính xác về khách hàng được thu thập từ nhiều nguồn. Các công ty có thể phân tích dữ liệu này để hiểu hành vi của khách hàng, cung cấp chiết khấu tùy chỉnh, phân khúc khách hàng dựa trên sở thích của họ và tạo ra nhiều khách hàng tiềm năng hơn.

# 3. Trang tổng quan và báo cáo của công ty

Nhiều doanh nghiệp sử dụng kho dữ liệu CRM và ERP để lấy dữ liệu về khách hàng bên ngoài và nội bộ. Dữ liệu luôn có liên quan và có thể được tin cậy để tạo bất kỳ loại báo cáo và hình ảnh hóa nào.

#4. Di chuyển dữ liệu từ các hệ thống cũ

Sử dụng khả năng ETL của kho dữ liệu, các công ty có thể dễ dàng chuyển đổi dữ liệu hệ thống kế thừa sang một định dạng dễ sử dụng hơn mà các hệ thống mới có thể phân tích. Điều này sẽ giúp các tổ chức có được những hiểu biết sâu sắc về các xu hướng lịch sử và đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác.

Ví dụ về các công cụ của Data Lake

Một số nhà cung cấp hồ dữ liệu hàng đầu là:

  • Microsoft Azure – Azure có thể lưu trữ và phân tích hàng petabyte dữ liệu. Azure tạo điều kiện dễ dàng gỡ lỗi và tối ưu hóa các chương trình dữ liệu lớn.
  • Google Cloud – Google cloud cung cấp khả năng nhập, lưu trữ và phân tích khối lượng lớn dữ liệu lớn thuộc bất kỳ loại nào với hiệu quả về chi phí. Nó cũng tích hợp với các công cụ phân tích như Apache Spark, BigQuery và các trình tăng tốc phân tích khác.
  • MongoDB Atlas – Hồ dữ liệu Atlas là một kho lưu trữ hồ dữ liệu được quản lý đầy đủ. Nó cung cấp các cách hiệu quả về chi phí để lưu trữ dữ liệu quy mô lớn và có thể chạy các truy vấn hiệu suất cao sử dụng ít công suất tính toán hơn, do đó tiết kiệm thời gian và chi phí.
  • Amazon S3 – Đám mây AWS cung cấp các công cụ cần thiết để xây dựng một hồ dữ liệu linh hoạt, an toàn và tiết kiệm chi phí. Nó có một bảng điều khiển tương tác để quản lý người dùng hồ dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập vào người dùng.
  Cách sao chép và sao lưu tệp vào bộ nhớ ngoài trên iPhone và iPad

Ví dụ về các công cụ Kho dữ liệu

Một số nhà cung cấp giải pháp kho dữ liệu hàng đầu là:

  • nhựa cây – Kho dữ liệu SAP cho phép người dùng truy cập ngữ nghĩa dữ liệu phong phú từ nhiều nguồn. Các doanh nghiệp có thể chia sẻ thông tin chi tiết và mô hình một cách an toàn, đẩy nhanh quá trình ra quyết định và kết hợp dữ liệu bên ngoài và nội bộ một cách an toàn.
  • ClicData – Kho dữ liệu tích hợp và thông minh của ClicData đảm bảo dữ liệu toàn vẹn, chất lượng và dễ dàng báo cáo. ClicData cung cấp cả hệ thống lập lịch và API thời gian thực để bạn có thể nhận được dữ liệu cập nhật mọi lúc.
  • Amazon Redshift – Một trong những kho dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất, Redshift sử dụng SQL để phân tích tất cả các loại dữ liệu có trong các cơ sở dữ liệu khác nhau, các hồ hoặc các kho khác. Nó cung cấp sự cân bằng tuyệt vời giữa chi phí và hiệu suất.
  • Kho IBM Db2 – IBM cung cấp các giải pháp lưu trữ dữ liệu nội bộ, đám mây và tích hợp. Nó cũng tích hợp các công cụ học máy và trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu sâu hơn và chia sẻ một công cụ SQL chung để hợp lý hóa các truy vấn.
  • Kho dữ liệu đám mây Oracle – Oracle sử dụng cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và cung cấp các khả năng đồ họa, máy học và không gian để đi sâu vào dữ liệu nhằm phân tích dữ liệu nhanh hơn nhưng phong phú hơn.

Từ cuối cùng

Cả hồ dữ liệu và kho dữ liệu đều có những lợi ích riêng và các trường hợp sử dụng lý tưởng. Trong khi các hồ dữ liệu có khả năng mở rộng và linh hoạt hơn, các kho dữ liệu luôn có thông tin có cấu trúc và đáng tin cậy. Việc triển khai Data Lake là tương đối mới, trong khi data Storage là một khái niệm được nhiều tổ chức sử dụng để quản lý hiệu quả dữ liệu bên trong và bên ngoài của họ.

x