Reading Time: 13 mins

Data Lake versus datawarehouse versus datamart

Gegevensopslag - Datamart versus datawarehouse

Data Lake versus datawarehouse versus datamart

Welk databasebeheersysteem presteert het best en welk systeem is in staat tot gegevensdistributie? Om deze vraag in perspectief te plaatsen en je te helpen navigeren in deze wereld van databases, hebben we besloten om alle verschillen tussen deze systemen in deze blog samen te vatten.

Elke onderneming moet gegevens verwerken om betere operationele beslissingen te nemen. En daarvoor moeten ze de beste databank / opslag en datapijplijn & data-integratieoplossing selecteren die voldoet aan de unieke behoeften van de onderneming. Momenteel, Data Mart, Data Lake en Data Warehouse zijn de beste oplossingen beschikbaar. Factoren zoals gegevenstype, bereik, services enz. kunnen echter bepalen welke oplossing voor u het beste is.

Dus hier zullen we bespreken wat elk van deze oplossingen vertegenwoordigt en hun capaciteiten. Mensen gebruiken deze drie termen vaak door elkaar vanwege hun weinige overeenkomsten. Maar elk van deze termen is anders en we zullen ze allemaal onderzoeken door middel van een gedetailleerde vergelijking tussen hen.

Dit is de ultieme diepgaande vergelijking met dataopslag in 2022.

Dus als je wilt:

Dan ben je hier aan het juiste adres.

Laten we beginnen.

Gegevensopslag - Gegevensmeer

Data Lake begrijpen

Een datameer verwijst naar een plaats waar allerlei gegenereerde gegevens over verschillende bedrijfsonderdelen worden gedumpt. Gegenereerde gegevens kunnen chatlogboeken, afbeeldingen (voor ontvangstbewijzen, facturen, cheques, enzovoort), gestructureerde gegevensfeeds, e-mails en video's zijn. Data Lakes filteren geen delen van informatie eruit. Data Lakes legt zelfs gegevens vast van ongeldige, geannuleerde en geretourneerde transacties. EEN Data Lake biedt een betaalbare manier om enorme hoeveelheden uiteenlopende gegevens op te slaan die elk bedrijf moet analyseren om het bedrijf te verbeteren.

Bovendien werkt Data Lake qua data-analyse veel sneller dan traditionele databases. Door het te integreren in een massaal parallelle processorinfrastructuur, kan een bedrijf gegevens sneller en efficiënter monitoren.

Belangrijke opmerkingen over Data Lake

  • Het verzamelt gegevens uit verschillende gegevensbronnen over een langere periode.
  • Het uploadt gegevens zonder dat er een vooraf gedefinieerde methodologie nodig is.
  • Het kan voldoen aan verschillende gebruikersvereisten in het hele bedrijf.
  • Het verwerkt, reinigt en verzamelt de gegevens.
Data Storage - Data warehouse

Datawarehous begrijpen

Een datawarehouse wordt gebruikt om gegevens op te slaan die vooraf zijn gestructureerd en gemodelleerd. Het werkt als een kernanalyseraamwerk van een organisatie. Het werkt in combinatie met een operationele gegevensopslag (ODS) om de gegevens te verzamelen die door de organisatie in verschillende databases zijn verkregen.

Als een bedrijf bijvoorbeeld databases onderhoudt die verkooppunten, klantgegevens, online activiteiten en HR-gegevens ondersteunen, kan het Data Warehouse zal de inzichten uit deze bronnen vastleggen en toegankelijk maken op een eenzame locatie. ODS zorgt voor het normaliseren en opschonen van gegevens. Kortom, het bereidt de informatie voor op Data Warehouse-opslag.

Belangrijke opmerkingen over Data Warehouse

  • Slaat enorme hoeveelheden historische gegevens op en voorkomt dat oude gegevens worden gewist op het moment dat nieuwe gegevens worden toegevoegd.
  • Maakt efficiënt gebruik van verschillende bronnen om de gegevens te verzamelen.
  • Werkt samen met ODS om opgeschoonde en gestructureerde gegevens op te slaan.
  • Het is georganiseerd op basis van het onderwerp.
  • Werkt als een uitstekende gegevensbron voor gegevensanalyse.
  • Dashboards en rapporten kunnen inzichten uit datawarehouses gebruiken.
Gegevensopslag - Datamart

Data Mart begrijpen

Data Mart wordt gedefinieerd als een subcategorie van het datawarehouse. Het is gebouwd voor een specifieke bedrijfs- of afdelingsfunctie. Omdat Data Mart het verzamelen van gegevens voor een bepaalde afdeling faciliteert, zorgt het voor een geïsoleerde beveiligingsfunctie. Het ontkent elke onbedoelde toegang tot gegevens. Door de geïsoleerde kenmerken wordt het prestatiemanagement en de communicatie efficiënt uitgevoerd binnen de afdeling. Er is dus geen probleem met analytische workloads.

De Data Mart is er in drie verschillende soorten:

Afhankelijke Data Marts

De afhankelijke Data Mart verwijst naar een raamwerk dat voortbouwt op een reeds bestaand datawarehouse. Het volgt een top-down benadering voor het beheren van gegevens. Het gebruikt een centrale locatie om al uw bedrijfsgegevens op te slaan. Verder haalt het alleen een gedefinieerd gegevensgedeelte tevoorschijn dat nodig is voor analyse.

Onafhankelijke datamarts

Het wordt geadresseerd als een stand-alone systeem. Het is niet gebouwd via een bestaand magazijn en richt zich alleen op een enkele bedrijfsfunctie. De gegevens worden vrijgegeven via interne en externe bronnen, verwerkt en bijgewerkt op de Data Mart. Hier wordt het opgeslagen tot bedrijfsanalyse en of totdat het nodig is.

Hybride datamarts

Dit type datamart haalt gegevens uit een bestaand datawarehouse en aanvullende functionele bronframeworks. Het maakt gebruik van de bottom-up integratietechniek op bedrijfsniveau, samen met de focus op de eindgebruiker en de snelheid van een top-down techniek.

Regelgebaseerde systemen versus machine learning-systemen

Belangrijke opmerkingen over Data Mart

  • Richt zich uitsluitend op één bedrijfsonderdeel of onderwerp.
  • Het bevat geaggregeerde gegevens; daarom werkt het als een mini-datawarehouse.
  • Het gegevensbereik is beperkt.
  • Meestal gebruikt het een sterschema of een andere vergelijkbare structuur.

Vergelijking tussen Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Mart

Hieronder worden de belangrijkste verschillen tussen een Data Mart, Data Warehouse en Data Lake gegeven.

Data Mart versus datawarehouse

Voorzien zijn van Data Mart Datawarehouse
Maat Deze zijn kleiner van formaat, over het algemeen minder dan 100 GB. Deze zijn met name groter van formaat. Ze kunnen een terabyte zijn of zelfs meer dan dat.
Toegang Data Mart onderhoudt een repository met belangrijke inzichten voor een hele subgroep. Data Warehouse biedt slechts aan enkele gebruikers toegang.
overhead Data Marts hebben minder overhead nodig. Deze hebben relatief meer overhead nodig.
Snelheid Deze zijn sneller omdat ze alleen op onderwerp gebaseerde gegevens opslaan. Ter vergelijking: deze zijn langzamer omdat de opslag een breed scala aan gegevens bevat die zijn verkregen uit de verschillende bedrijfsgebieden.
Bron Ze krijgen data via het Data Warehouse. Zij ontvangen hun gegevens via de databases.
Domein Geïsoleerde gegevensfunctie geeft het een kleiner bereik. Omdat het een breed scala aan genormaliseerde en opgeschoonde gegevens over verschillende bedrijfseenheden bevat. Het heeft de neiging om een grotere reikwijdte te hebben.

Data Lake versus Data Mart

Functies Data Lake Data Mart
Type gegevensopslag. Het bevat allerlei soorten onbewerkte en ongefilterde gegevens die zijn geëxtraheerd uit een bedrijf. Een Data Mart bevat een subset van gestructureerde en gefilterde gegevens die specifiek zijn voor een afdeling.
Gegevensanalyse Deze voeren een diepgaande en bredere analyse uit van de verkregen onbewerkte gegevens. Deze voeren analyses uit voor een beperkt deel van de gegevens, waardoor ze snellere en effectievere analyses van relevante inzichten kunnen uitvoeren.
Domein Deze werken als een alles-in-één oplossing, vergelijkbaar met het Data Warehouse. Dit zijn oplossingen voor eenmalig gebruik en kunnen geen ETL uitvoeren voor gegevens.
Plaats Deze hebben een gecentraliseerd archief om gegevens op te slaan. Deze zijn te vinden in meerdere gebruikersgebieden.

Datawarehouse versus Data Lake

Functies Datawarehouse Data Lake
Doel Het slaat opgeschoonde gegevens op om gestructureerde gegevensrapportage en modellen te creëren. Het slaat gegevens op voor gebruik door ondernemingen.
Hardware software Het wordt geleverd met zijn ingebouwde DBMS, opslag, besturingssysteem en software. Het maakt gebruik van meerdere hardwaretypes die kosteneffectieve petabyte- en terabyte-opslag mogelijk maken.
Bron Het gebruikt ODS van transactiesystemen om gegevens te verzamelen. Het kan gegevens extraheren uit elk type gegevenstype. Het kan ook gegevens extraheren uit niet-traditionele gegevenstypen zoals sociale netwerkactiviteit, webserverlogboeken, sensorgegevens enz.
Domein Het bedient operationele gebruikers die analyserapporten moeten maken. Het voert diepgaande analyses uit, zelfs buiten de gegevensopslag van een magazijn.
Snelheid Het kost relatief meer tijd om resultaten op te halen. Omdat het toegankelijke onbewerkte gegevens opslaat die nog niet gestructureerd zijn, worden de resultaten sneller opgehaald.

Samenvatting

Elke onderneming is uniek; ze hebben specifieke uitdagingen om te overwinnen, middelen om te gebruiken en doelen te bereiken. Daarom is het belangrijk om de beschikbare opties zorgvuldig te evalueren om erachter te komen welke oplossing het beste bij het bedrijf past. Het wordt aanbevolen om bij het maken van een keuze rekening te houden met uw budget, behoefte aan gegevensopslagvolume en frequentie van benodigde toegang.

Als je op zoek bent naar een technologiepartner voor een 360-graden datagestuurde transformatie , dan ben je hier aan het juiste adres. Zuci is er trots op samen te werken met toonaangevende organisaties van elke omvang, door te voorzien in hun technologische behoeften en hun operationele vuurkracht te verbeteren. Praat tegen ons.

Janaha Vivek

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