做数据分析,必须知道数据仓库与数据湖的区别

做数据分析,必须知道数据仓库与数据湖的区别

数据分析中,关于数据的存储位置一直是数据分析师们特别关心的问题,因为位置的不同,就会导致取数,以及数据清洗的不同,现在应用最多的是数据库和数据湖,但是,人们通常在理解“数据湖”和“数据仓库”等术语时往往会犯错误。

在本文中,我们以最简单的语言解释这两个术语之间的区别,以供您理解。

数据湖 

一个数据湖专门用于存储任何形式的数据,即结构化或非结构化。它还使我们能够以其本机格式保存大量原始数据,直到需要它为止。该术语主要与面向Hadoop的对象存储相关。在这种情况下,首先将组织的数据加载到Hadoop平台,然后再加载到业务分析。进一步,将数据挖掘工具添加到该数据中,该数据挖掘工具通常位于商用计算机的Hadoop群集节点中。 

数据仓库

而数据仓库收集来自多个源(内部或外部),该数据被进一步用于商业目的优化的数据。以这种形式,数据大部分是结构化的,并来自关系数据库。但是,也可以收集非结构化数据,但是大多数情况是要收集结构化数据。

数据湖与数据仓库:两者都使用两种不同的策略来存储数据。

两者之间的主要区别之一是,在数据湖中没有特定的预定架构,它可以轻松容纳结构化或非结构化数据。数据湖的概念仅在2000年才开始兴起,国内数据湖的概念也是在2020年才由阿里在云栖大会上提出并展露锋芒,数据湖展示了如何存储数据以及如何同时节省成本。

但数据仓库却不是这种情况,数据仓库通常由确定的架构组成并处理主数据。

数据湖和数据仓库在处理非结构化数据方面足够有效,但是随着生成的数据量的增加,存储所有数据可能会变得昂贵。除此之外,这很耗时并且需要相当长的时间来进行分析和存储。数据湖之所以走到最前沿的众多原因之一。它可以最有效,最经济地处理非结构化数据。

作为数据分析专业人士,您需要了解以下两个术语之间的区别:

1.数据湖中使用的像大数据这样的技术是一个新概念,但是,像数据仓库这样的概念已经使用了数十年。

2.在数据湖中,无论其结构如何,都可以存储数据,并以原始形式保存数据,直到需要使用为止。但是在数据仓库中,提取的数据组成了定量指标,其中对数据进行了清理和转换。

3.数据湖具有存储所有数据的能力,可以存储当前数据和将来需要使用的数据。在数据仓库中,需要花费大量时间专门用于分析多个源。

4.数据湖可以收集所有类型的数据,包括结构化和非结构化。但是,在数据仓库中,它会收集结构化数据并将其按照专门为数据仓库设计的架构进行排列。

5.数据湖包含所有类型的数据,并促使用户在处理和清除数据之前访问数据。数据仓库提供对预定义数据类型的预定义问题的见解。

随着非结构化数据的不断增长,数据湖的兴起将变得越来越流行。但是,仍然需要数据仓库。因此,根据您的项目,您可能需要选择最佳的存储解决方案。

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