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Data Lake vs Data Warehouse vs Data Mart

Stockage de données - Data Mart vs Data Warehouse

Data Lake vs Data Warehouse vs Data Mart

Quel système de gestion de base de données est le plus performant et lequel est capable de distribuer les données ? Pour mettre cette question en perspective et vous aider à naviguer dans ce monde de bases de données, nous avons décidé de résumer toutes les différences entre ces systèmes dans ce blog.

Chaque entreprise doit traiter des données pour prendre de meilleures décisions opérationnelles. Et pour cela, ils doivent sélectionner la meilleure solution de banque de données /stockage et de pipeline de données et d'intégration de données qui répond aux besoins uniques de l'entreprise. Actuellement, Magasin de données, lac de données et entrepôt de données sont les meilleures solutions disponibles. Cependant, des facteurs tels que le type de données, la portée, les services, etc. peuvent déterminer quelle solution vous conviendra le mieux.

Nous allons donc discuter ici de ce que représente chacune de ces solutions et de leurs capacités. Les gens utilisent souvent ces trois termes de manière interchangeable en raison de leurs quelques similitudes. Mais, chacun de ces termes est différent, et nous allons explorer chacun d'eux à travers une comparaison détaillée entre eux.

Il s'agit de la comparaison approfondie ultime avec le stockage de données en 2022.

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Commençons.

Stockage de données - Lac de données

Comprendre le lac de données

Un lac de données fait référence à un endroit où toutes sortes de données générées dans différentes parties de l'entreprise sont déversées. Les données générées peuvent être des journaux de discussion, des images (pour les reçus, les factures, les chèques, etc.), des flux de données structurées, des e-mails et des vidéos. Les lacs de données ne filtrent aucune partie des informations. En fait, Data Lakes capture même les données des transactions invalides, annulées et retournées. UN Data Lake offre un moyen abordable de stocker d'énormes quantités de données diverses que chaque entreprise doit analyser pour améliorer son activité.

De plus, Data Lake fonctionne beaucoup plus rapidement que les bases de données traditionnelles en termes d'analyse de données. Ainsi, l'enraciner dans une infrastructure de processeur massivement parallèle permet à une entreprise de surveiller les données plus rapidement et efficacement.

Points importants à noter concernant Data Lake

  • Il collecte des données à partir de plusieurs ressources de données sur une période prolongée.
  • Il télécharge des données sans avoir besoin d'aucune méthodologie prédéfinie.
  • Il peut répondre aux différents besoins des utilisateurs dans l'entreprise.
  • Il traite, nettoie et collecte les données.

Comprendre l'entrepôt de données

Un entrepôt de données permet de stocker des données préalablement structurées et modélisées. Il fonctionne comme un cadre d'analyse de base d'une organisation. Il fonctionne en conjonction avec un magasin de données opérationnelles (ODS) pour collecter les données obtenues dans plusieurs bases de données par l'organisation.

Par exemple, dans le cas où une entreprise gère des bases de données qui prennent en charge les points de vente, les données clients, l'activité en ligne et les données RH, l' entrepôt de données capturera les informations de ces sources et les rendra accessibles dans un endroit isolé. ODS gère la normalisation et le nettoyage des données. Fondamentalement, il prépare les informations pour le stockage de l'entrepôt de données.

Points importants à noter concernant l'entrepôt de données

  • Stocke d'énormes quantités de données historiques et empêche l'effacement des anciennes données lors de l'ajout de nouvelles données.
  • Utilise efficacement diverses sources pour collecter les données.
  • Fonctionne avec ODS pour stocker des données nettoyées et structurées.
  • Il est organisé en fonction du sujet.
  • Fonctionne comme une ressource de données principale pour l'analyse de données.
  • Les tableaux de bord et les rapports peuvent utiliser les informations des entrepôts de données.
Stockage de données - Magasin de données

Comprendre le magasin de données

Magasin de données est défini comme une sous-catégorie du Data Warehouse. Il est conçu pour une fonction commerciale ou départementale spécifique. Comme Data Mart facilite la collecte de données pour un service particulier, il assure une fonction de sécurité isolée. Il refuse tout accès involontaire aux données. En raison de ses caractéristiques isolées, la gestion des performances et la communication sont effectuées efficacement au sein du département. Ainsi, il n'y a aucun problème avec les charges de travail analytiques.

Le Data Mart se décline en trois types différents :

Datamarts dépendants

Le Data Mart dépendant fait référence à un cadre qui se construit à partir d'un entrepôt de données déjà existant. Il suit une approche descendante pour la gestion des données. Il utilise un emplacement centralisé pour stocker toutes vos données commerciales. De plus, il n'extrait qu'une partie de données définie qui est requise pour l'analyse.

Datamarts indépendants

Il est traité comme un système autonome. Il n'est pas construit via un entrepôt existant et se concentre uniquement sur une seule fonction commerciale. Les données sont publiées par des sources internes et externes, traitées et mises à jour sur le Magasin de données. Ici, il est enregistré jusqu'à l'analyse commerciale et/ou jusqu'à ce qu'il soit requis.

Datamarts hybrides

Ce type de magasin de données obtient des données à partir d'un entrepôt de données existant ainsi que des cadres source fonctionnels supplémentaires. Il tire parti de la technique d'intégration ascendante au niveau de l'entreprise ainsi que de l'attention portée à l'utilisateur final et de la rapidité d'une technique descendante.

Systèmes basés sur des règles vs systèmes d'apprentissage automatique

Points importants à noter concernant Data Mart

  • Se concentre uniquement sur une seule unité commerciale ou un seul sujet.
  • Il contient des données agrégées ; par conséquent, cela fonctionne comme un mini entrepôt de données.
  • La portée des données est limitée.
  • Habituellement, il utilise un schéma en étoile ou une autre structure similaire.

Comparaison entre Data Lake, Data Warehouse et Data Mart

Vous trouverez ci-dessous les principales différences entre un Data Mart, un Data Warehouse et un Data Lake.

Data Mart vs entrepôt de données

Fonctionnalité Magasin de données Entrepôt de données
Taille Celles-ci sont de plus petite taille, généralement inférieures à 100 Go. Ceux-ci sont particulièrement de grande taille. Ils peuvent être d'un téraoctet ou même plus.
Accès Data Mart maintient un référentiel d'informations importantes pour l'ensemble d'un sous-groupe. Data Warehouse ne donne accès qu'à quelques utilisateurs.
Aérien Les datamarts ont besoin de frais généraux réduits. Ceux-ci ont comparativement besoin de plus de frais généraux.
La vitesse Ceux-ci sont plus rapides car ils ne stockent que des données basées sur le sujet. En comparaison, ceux-ci sont plus lents car le stockage contient un large éventail de données obtenues à partir des différents domaines d'activité.
La source Ils obtiennent des données via l'entrepôt de données. Ils reçoivent leurs données via les bases de données.
Portée La fonctionnalité de données isolées lui donne une portée plus petite. Comme il contient un large éventail de données normalisées et nettoyées dans diverses unités commerciales. Il a tendance à avoir une plus grande portée.

Data Lake vs Data Mart

Caractéristiques Lac de données Magasin de données
Type de stockage de données. Il contient toutes sortes de données brutes et non filtrées extraites d'une entreprise. Un Data Mart contient un sous-ensemble de données structurées et filtrées spécifiques à un service uniquement.
L'analyse des données Ceux-ci effectuent une analyse approfondie et plus large des données brutes obtenues. Ceux-ci effectuent des analyses pour une section limitée de données, ce qui leur permet d'effectuer des analyses plus rapides et plus efficaces des informations pertinentes.
Portée Ceux-ci fonctionnent comme une solution tout-en-un, similaire à l'entrepôt de données. Il s'agit de solutions à usage unique et ne peuvent effectuer d'ETL pour aucune donnée.
Emplacement Ceux-ci ont une archive centralisée pour stocker les données. Ceux-ci peuvent être trouvés dans plusieurs zones utilisateur.

Entrepôt de données vs lac de données

Fonctionnalités Entrepôt de données Lac de données
But Il stocke les données nettoyées pour créer des rapports et des modèles de données structurés. Il stocke des données à l'usage des entreprises.
Matériel/logiciel Il est livré avec son SGBD intégré, son stockage, son système d'exploitation et ses logiciels. Il utilise plusieurs types de matériel qui permettent un stockage rentable en pétaoctets et téraoctets.
La source Il utilise l'ODS des systèmes transactionnels pour collecter des données. Il peut extraire des données de tout type de type de données. Il peut également extraire des données de types de données non traditionnels tels que l'activité des réseaux sociaux, les journaux du serveur Web, les données des capteurs, etc.
Portée Il sert les utilisateurs opérationnels qui ont besoin de créer des rapports d'analyse. Il effectue une analyse approfondie même au-delà du stockage de données d'un entrepôt.
La rapidité Il faut relativement plus de temps pour récupérer les résultats. Comme il stocke des données brutes accessibles qui ne sont pas encore structurées, il récupère les résultats plus rapidement.

Résumé

Chaque entreprise est unique; ils ont des défis spécifiques à surmonter, des ressources à utiliser et des objectifs à atteindre. Par conséquent, il est important d'évaluer attentivement les options disponibles pour déterminer quelle solution conviendrait le mieux à l'entreprise. Il est recommandé de tenir compte de votre budget, de vos besoins en volume de stockage de données et de la fréquence d'accès nécessaire lors de votre choix.

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Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.