Увод у Дата Лаке вс Дата Варехоусе
Дата Лаке вс Дата Варехоусе су термини који се користе наизменично, али постоје разлике између оба ова термина. Ми смо представили доњи дијаграм да бисмо разумели разлику на високом нивоу између ове две и врло брзо ћемо детаљно проћи за сваку од њих.
Шта је Дата Лаке?
Дата Лаке је врста складишта података која се састоји од само необрађених података у облику структурираног, полуструктурираног и неструктурираног формата. Језеро података углавном користе научници података и инжењери машинског учења јер им помажу да одговоре на питања на која још нису одговорена или можда стварају питање које још није познато. Садржи огроман скуп података различитих типова и када су интегрисани, показали су се врло корисним у погледу предиктивног моделирања које се углавном користе за изградњу модела машинског учења.
Шта је складиште података?
Складиште података је централизована локација за смештање трансформисаних података који су направљени у структурирани формат пре него што се ускладиште у складиште података. Складиште података може имати податке из више извора података који се помоћу ЕТЛ процеса учитавају у складиште и затим користе у сврху пословне интелигенције.
Упоређивање података Дата Лаке и Дата Варехоусе (Инфограпхицс)
Испод је 14 најбољих разлика између Дата Лаке-а и Дата Варехоусе-а 
Кључне разлике
Постоје главне кључне разлике између података језеро и складишта података дане су у наставку:
- Састоји се од неструктурираних и структурираних података са различитих платформи као што су сензори, апликације и веб странице итд. Углавном се састоји од релацијских података из РДБМС-а, ДБМС система и других оперативних база података и апликација.
- Дата Лаке је обрада која се чита на схеми. Складиште података је обрада на схеми при писању.
- Веома је окретна. Мање је окретна.
- Конфигурација је лака и може се прилагодити променама. Има фиксну конфигурацију и веома је тешко променити.
- Највише га користе научници из АИ и стручњаци за машинско учење. Користе га пословни професионалци.
Табела поређења између Дата Лаке-а и Дата Варехоусе-а:
Хајде да разговарамо о горњој разлици између Дата Лаке-а и Дата Варехоусе-а
| Карактеристике | Дата Лаке | Складиште података |
| Складиште | Подаци се чувају у свом необрађеном облику у Дата Лакеу и овде се сви подаци чувају без обзира на извор података. Они се трансформишу у друге облике само када је то потребно. | Складиште података састоји се од података који су извучени из трансакционих и других система метрике. Овде подаци нису у сировом облику и увек се трансформишу и чисте. |
| Употреба и сврха | Главни циљ Дата Лакеа су научници података, велики програмери података и инжењери машинског учења који морају да ураде дубинску анализу да би креирали моделе за посао, као што је предиктивно моделирање. | Главни циљ Дата Варехоусе-а су оперативни корисници јер су ти подаци у структурираном формату и могу пружити спремност за изградњу извештаја. Тако да се они углавном користе у пословној интелигенцији. |
| Уноси података | Главни улази у податке Лаке су све врсте података као што су структурирани, полуструктурирани и неструктурирани подаци. Ови подаци се налазе у подацима Лаке у свом изворном облику. | Главни улази у складиште података су структурирани подаци који долазе из трансакционих и метричких система који су затим организовани у облику шема. |
| Квалитет података | Садржи необрађене податке који могу бити или не морају бити курирани. | Састоји се од курираних података који су централизовани и спремни су поднети тужбу у пословне сврхе и аналитику. |
| Нормализација | Овде подаци нису у нормализованом облику. | Денормализоване шеме |
| Историја | Технологије које се користе у језерима података као што су Хадооп и Машинско учење релативно су нове у поређењу са складиштем података. | Овде је технологија која се користи за складиште података старија. |
| Временска трака података | Језеро података може имати све врсте података и може се употребљавати имајући у виду прошлост, садашњост и изгледе. | Што се тиче складишта података, овде се највише времена троши на анализу различитих извора података. |
| Време обраде | Овде је време за обраду док анализирамо и добијамо резултате из података Лаке много мање од оног у Дата Варехоусе-у, јер се овде подаци чувају у облику необрађених података, а они нису у трансформисаном формату и као резултат тога ми смо одузели време која се може потрошити на трансформацију података. Можемо само покупити податке какви јесу и урадити основно чишћење и започети изградњу наших модела. | У случају складишта података, време које је потребно за обраду је више у односу на језеро података. Разлог за то је што податке у било којем складишту података прво треба трансформисати, а затим их анализирати. |
| Трошкови складиштења | Трошкови складиштења овде у технологијама језера података релативно су нижи него у складишту података и такође захтијевају мање времена. | Трошкови складиштења у технологијама складишта података су више у поређењу са подацима из језера. То је зато што јој је потребно више складиштења за трансформисане податке, јер прво морају да складиште необрађене податке, а затим да их трансформишу да би додељивали различита поља у складу са структуром складишта података. |
| Компатибилност | Овде се подаци увек чувају у свом необрађеном формату и трансформишу се само када је потребно или када су спремни за употребу. | Овде се подаци чувају у трансформисаном формату и можемо се суочити са проблемима када покушамо да унесемо било какве промене. |
| Приступачност | Подаци унутар језера података су врло доступни и могу се брзо ажурирати. | Подаци унутар складишта података су компликованији и изискују веће трошкове да би их увели у било какве промјене, а приступ је такођер ограничен само овлаштеним корисницима. |
| Позиција шеме | Шема се углавном креира након што се подаци сачувају. Ово доноси високу окретност. | Овде се схема углавном креира пре складиштења података. |
| Процес обраде | Језеро података користи поступак ЕЛТ, тј. Екстраховање, учитавање и претварање. | Складиште података користи традиционални приступ ЕТЛ-а, тј. Вађење, претварање и учитавање. |
| Предности | Језеро података доводи до нових изума јер интеграција окупља различите врсте података и такође даје одговоре на многа неодговорена питања. | Већина корисника организације укључена је у оперативне активности, а складиште података пружа једну тако сјајну платформу за креирање извештаја и мјерних података на основу трансформисаних података. |
Закључак
У овом посту смо сазнали о Дата Лакес вс Дата Варехоусе. Такође смо ишли и упоредили оба на основу различитих параметара. Ово би требало помоћи било којем ученику да стекне основну идеју иза технологија које подржавају Дата Лаке и Дата Варехоусе.
Препоручени чланци
Ово је водич за главну разлику између Дата Лаке-а и Дата Варехоусе-а. Овде смо расправљали о кључним разликама Дата Лаке вс складишту података са инфографиком и табелом упоређивања. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Сцрум вс Ватерфалл - најбоље разлике
- МиСКЛ вс МиСКЛи - Који је бољи?
- Мицропроцессор вс Мицроцонтроллер
- Питања о интервјуу за моделирање података