Die Unternehmen von heute sind datenzentriert. Unternehmen finden Wege, um Daten aus verschiedenen Quellen effizient auszuwerten und zu analysieren und die Einnahmen und Gewinne des Unternehmens zu verbessern.
Aber was ist der sicherste Ort, um Daten aus mehreren Quellen zu speichern und zu integrieren und das Beste daraus zu machen?
Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses sind beliebte Methoden, um große Mengen an Big Data zu verwalten. Die Unterschiede zwischen ihnen liegen darin, wie Organisationen die Daten aufnehmen, speichern und verwenden. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.
Inhaltsverzeichnis
Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake bezieht sich auf ein zentrales Speicher-Repository, in dem aus mehreren Quellen aufgenommene Daten – in jedem Format (strukturiert oder unstrukturiert) – wie empfangen gespeichert werden. Es ist wie ein Pool von Rohdaten, deren Zweck noch unbekannt ist. Unternehmen speichern in der Regel Daten, die möglicherweise für zukünftige Analysen nützlich sein könnten, in einem Data Lake.
Hauptmerkmale eines Data Lake:
- Es enthält eine Mischung aus nützlichen und nicht nützlichen Daten und benötigt daher viel Speicherplatz.
- Speichert sowohl Echtzeit- als auch Batch-Daten – Sie können beispielsweise Echtzeitdaten von IoT-Geräten, sozialen Medien oder Cloud-Anwendungen und Batch-Daten aus Datenbanken oder Datendateien speichern.
- Hat eine flache Architektur.
- Da die Daten erst verarbeitet werden, wenn sie für die Analyse benötigt werden, müssen sie gut verwaltet und gepflegt werden. Andernfalls kann es zu Datensümpfen werden.
Wie können wir also Daten schnell aus einem so riesigen und scheinbar chaotischen Speicherort abrufen? Nun, ein Data Lake verwendet zu diesem Zweck Metadaten-Tags und Identifikatoren!
Was ist ein Data Warehouse?
Ein organisierteres und strukturierteres Repository – ein Data Warehouse enthält Daten, die zur Analyse bereit sind. Strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen werden aufgenommen, integriert, bereinigt, sortiert, transformiert und für die Verwendung vorbereitet.
Das Data Warehouse enthält große Mengen vergangener und aktueller Daten. In der Regel werden Daten für ein bestimmtes Geschäftsproblem verarbeitet (Analyse). Solche Informationen werden von Business Intelligence (BI)-Systemen für Analysen, Berichte und Erkenntnisse abgefragt.
Data Warehouses bestehen typischerweise aus Folgendem:
- Eine Datenbank (SQL oder NoSQL) zum Speichern und Verwalten von Daten
- Datentransformations- und Analysetools zur Aufbereitung von Daten
- BI-Tools für Data Mining, statistische Analysen, Berichte und Visualisierung
Da Data Warehouses einem bestimmten Zweck dienen, haben Sie immer relevante Daten. Sie können auch zusätzliche Tools in Data Warehouses verwenden, um erweiterte Funktionen wie künstliche Intelligenz und räumliche oder grafische Funktionen bereitzustellen. Für eine bestimmte Domäne erstellte Data Warehouses werden als Data Marts bezeichnet.
Hauptunterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses
Um zu wiederholen, was wir oben gelesen haben, enthält der Data Lake Rohdaten, deren Zweck nicht definiert wurde. Im Gegensatz dazu enthält ein Data Warehouse Daten, die bereit für die Analyse sind und sich bereits in ihrer besten Form befinden.
Data Lake vs. Data Warehouse
Einige Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse sind:
Data LakeData WarehouseRohdaten oder verarbeitete Daten in einem beliebigen Format werden aus mehreren Quellen aufgenommen. Daten werden aus mehreren Quellen zur Analyse und Berichterstellung abgerufen. Es ist strukturiertSchema wird nach Bedarf im laufenden Betrieb erstellt (Schema-on-Read)Vordefiniertes Schema beim Schreiben in das Warehouse (Schema-on-Write)Neue Daten können einfach hinzugefügt werdenDaten sind nach der Verarbeitung bereit, sodass jede neue Änderung mehr Zeit und Zeit in Anspruch nimmt Aufwand. Daten müssen aktualisiert und verwaltet werden, um relevant zu sein. Daten sind bereits in ihrer besten Form, sodass sie keiner besonderen Wartung bedürfen. Sie bestehen aus riesigen Mengen an Big Data (Petabytes). Ein Data Warehouse kann Betriebsdaten einer gesamten Organisation, analytische Daten oder Daten enthalten, die für eine bestimmte Domäne relevant sind. Wird von Datenwissenschaftlern für verschiedene Zwecke wie Streaming-Analysen, künstliche Intelligenz, Vorhersageanalysen und viele Anwendungsfälle verwendet. OLTP), Operational Analytics (OLAP), Berichterstellung, Erstellen von VisualisierungenDaten können über einen längeren Zeitraum gespeichert und archiviert werden, um sie jederzeit analysieren zu können.Daten müssen häufig gelöscht werden, um die neuesten Daten aufzunehmen.Speicherung ist kostengünstig.Speicherung und Verarbeitung sind teuer und zeitaufwändig -aufwändig und sollte daher mit Bedacht geplant werden. Data Scientists können neue Probleme und Lösungen entwickeln, indem sie sich die Daten ansehen. Der Umfang der Daten ist auf ein bestimmtes Geschäftsproblem beschränkt. Da Daten nicht auf eine bestimmte Weise organisiert sind, sind sowohl relationale Datenbanken können zum Speichern von Daten verwendet werden. Data Warehouses verwenden typischerweise relationale Datenbanken, da die Daten in einem Teil vorliegen müssen kulares Format.
Anwendungsfälle für Data Lake und Data Warehouse
Es ist leicht, sich einen Data Lake als bequemere Wahl vorzustellen, da er skalierbarer, flexibler und taschenfreundlicher ist. Ein Data Warehouse kann jedoch eine gute Idee sein, wenn Sie relevantere und strukturiertere Daten für spezifische Analysen benötigen.
Einige Anwendungsfälle für Data Lake sind wie folgt:
#1. Lieferkette und Management
Die enorme Menge an Big Data in Data Lakes hilft Predictive Analytics für Transport und Logistik. Anhand historischer und aktueller Daten können Unternehmen ihren täglichen Betrieb reibungslos planen, Bestandsbewegungen in Echtzeit überprüfen und Kosten optimieren.
#2. Gesundheitspflege
Der Data Lake enthält alle vergangenen und aktuellen Informationen von Patienten. Dies ist hilfreich bei der Forschung, dem Auffinden von Mustern, der Bereitstellung einer besseren und frühzeitigeren Behandlung von Krankheiten, der Automatisierung der Diagnose und dem Abrufen der aktuellsten Details über die Gesundheit eines Patienten.
#3. Streaming von Daten und IoT
Data Lakes können kontinuierlich Streaming-Daten empfangen, die an Analysepipelines übermittelt werden, um kontinuierliche Berichte zu erstellen und ungewöhnliche Aktivitäten und Bewegungen zu erkennen. Möglich wird dies durch die Fähigkeit des Data Lake, Daten (nahezu) in Echtzeit zu sammeln.
Einige Anwendungsfälle für das Data Warehouse sind:
#1. Finanzen
Die Finanzinformationen eines Unternehmens sind möglicherweise besser für ein Data Warehouse geeignet. Mitarbeiter können einfach auf organisierte und strukturierte Informationen in Form von Diagrammen und Berichten zugreifen, um die Finanzprozesse zu verwalten, Risiken zu handhaben und strategische Entscheidungen zu treffen.
#2. Marketing und Kundensegmentierung
Data Warehouse erstellt eine einzige Quelle für „wahre“ oder korrekte Daten über Kunden, die aus mehreren Quellen gesammelt werden. Unternehmen können diese Daten analysieren, um das Kundenverhalten zu verstehen, individuelle Rabatte anzubieten, Kunden nach ihren Präferenzen zu segmentieren und mehr Leads zu generieren.
#3. Unternehmens-Dashboards und -Berichte
Viele Unternehmen verwenden CRM- und ERP-Data Warehouses, um Daten über externe und interne Kunden abzurufen. Die Daten sind immer relevant und können für die Erstellung jeder Art von Berichten und Visualisierungen verwendet werden.
#4. Migration von Daten aus Legacy-Systemen
Mithilfe der ETL-Fähigkeiten von Data Warehouses können Unternehmen Legacy-Systemdaten problemlos in ein besser nutzbares Format umwandeln, das neue Systeme analysieren können. Dies hilft Unternehmen dabei, Einblicke in historische Trends zu gewinnen und genaue Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Beispiele für Data Lake-Tools
Einige Top-Data-Lake-Anbieter sind:
- Microsoft Azure – Azure kann Petabyte an Daten speichern und analysieren. Azure erleichtert das einfache Debuggen und Optimieren von Big-Data-Programmen.
- Google-Cloud – Google Cloud bietet eine kostengünstige Aufnahme, Speicherung und Analyse riesiger Mengen an Big Data jeglicher Art. Es lässt sich auch in Analysetools wie Apache Spark, BigQuery und andere Analysebeschleuniger integrieren.
- MongoDB-Atlas – Atlas Data Lake ist ein vollständig verwalteter Data Lake-Speicher. Es bietet kostengünstige Möglichkeiten zum Speichern großer Datenmengen und kann Hochleistungsabfragen ausführen, die weniger Rechenleistung verbrauchen und somit Zeit und Kosten sparen.
- Amazon S3 – AWS Cloud bietet die notwendigen Tools zum Aufbau eines flexiblen, sicheren und kostengünstigen Data Lake. Es verfügt über eine interaktive Konsole zur Verwaltung der Data Lake-Benutzer und zur Steuerung des Benutzerzugriffs.
Beispiele für Data Warehouse-Tools
Einige der führenden Anbieter von Data-Warehouse-Lösungen sind:
- SAFT – Mit SAP Data Warehouse können Benutzer semantisch auf umfangreiche Daten aus mehreren Quellen zugreifen. Unternehmen können Erkenntnisse und Modelle sicher austauschen, die Entscheidungsfindung beschleunigen und externe und interne Daten sicher kombinieren.
- ClickData – Das intelligente und integrierte Data Warehouse von ClicData gewährleistet Datenintegrität, Qualität und einfache Berichterstellung. ClicData bietet sowohl Planungssysteme als auch Echtzeit-APIs, sodass Sie jederzeit aktualisierte Daten erhalten.
- Amazon Redshift – Als eines der am häufigsten verwendeten Data Warehouses verwendet Redshift SQL, um alle Arten von Daten zu analysieren, die in verschiedenen Datenbanken, Seen oder anderen Warehouses vorhanden sind. Es bietet ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis.
- IBM Db2-Warehouse – IBM bietet interne, Cloud- und integrierte Data-Warehousing-Lösungen. Es integriert auch Tools für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für eine tiefere Datenanalyse und teilt eine gemeinsame SQL-Engine zur Optimierung von Abfragen.
- Oracle Cloud Datawarehouse – Oracle verwendet eine In-Memory-Datenbank und bietet grafische, maschinelle Lern- und räumliche Funktionen, um tief in Daten einzutauchen und eine schnellere und dennoch umfassendere Datenanalyse zu ermöglichen.
Letzte Worte
Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses haben ihre eigenen Vorteile und idealen Anwendungsfälle. Während Data Lakes skalierbarer und flexibler sind, verfügen Data Warehouses immer über zuverlässige und strukturierte Informationen. Die Implementierung von Data Lakes ist relativ neu, während Data Warehouses ein etabliertes Konzept sind, das von vielen Organisationen zur effizienten Verwaltung ihrer internen und externen Daten verwendet wird.