Die Unternehmen von heute sind datenzentriert. Unternehmen finden Wege, um Daten aus verschiedenen Quellen effizient auszuwerten und zu analysieren und ihre Einnahmen und Gewinne 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.
What is a 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!
What is a 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
- Datentransformation und Analysetools zur Datenaufbereitung
- 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 z Künstliche Intelligenz und räumliche oder graphische Merkmale. Für eine bestimmte Domäne erstellte Data Warehouses werden als Data Marts bezeichnet.
Key differences between Data Lakes and 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.
Einige Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse sind:
| Datensee | Data Warehousing |
| Rohdaten oder verarbeitete Daten in jedem Format werden aus mehreren Quellen aufgenommen | Daten werden aus mehreren Quellen zur Analyse und Berichterstattung bezogen. Es ist strukturiert |
| Schema wird nach Bedarf on-the-fly erstellt (Schema-on-Read) | Vordefiniertes Schema beim Schreiben in das Warehouse (Schema-on-Write) |
| Neue Daten können einfach hinzugefügt werden | Die Daten sind nach der Verarbeitung fertig, sodass jede neue Änderung mehr Zeit und Aufwand erfordert. |
| Daten müssen aktualisiert und verwaltet werden, um relevant zu sein | Die Daten befinden sich bereits in ihrer besten Form und erfordern daher keine besondere Wartung |
| Es besteht aus riesigen Mengen an Big Data (Petabytes) | Die Datenmenge ist in der Regel geringer als im Data Lake (Terabyte). Ein Data Warehouse kann Betriebsdaten einer gesamten Organisation, analytische Daten oder Daten enthalten, die für eine bestimmte Domäne relevant sind |
| Wird von Data Scientists für verschiedene Zwecke wie Streaming Analytics, künstliche Intelligenz, Predictive Analytics und viele Anwendungsfälle verwendet. | Wird von Geschäftsanalysten für Transaktionsverarbeitung (OLTP), Betriebsanalyse (OLAP), Berichterstellung und Erstellung von Visualisierungen verwendet |
| Daten können über einen längeren Zeitraum gespeichert und archiviert werden, um jederzeit analysiert zu werden. | Daten müssen häufig gelöscht werden, um die neuesten Daten aufzunehmen |
| Die Lagerung ist kostengünstig. | Lagerung und Verarbeitung sind teuer und zeitaufwändig und sollten daher mit Bedacht geplant werden. |
| Datenwissenschaftler können neue Probleme und Lösungen entwickeln, indem sie sich die Daten ansehen. | Der Umfang der Daten ist auf ein konkretes Geschäftsproblem beschränkt. |
| Da Daten nicht auf eine bestimmte Weise organisiert sind, werden beide relationale und nicht relationale Datenbanken kann zum Speichern von Daten verwendet werden. | Data Warehouses verwenden normalerweise relationale Datenbanken, da die Daten in einem bestimmten Format vorliegen müssen. |
Use Cases for Data Lake and 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 Daten See sind wie folgt:
# 1. Lieferkette und Management
Die enorme Menge an große Datenmengen in Data Lakes helfen Predictive Analytics für Transport und Logistik. Anhand historischer und aktueller Daten können Unternehmen ihren täglichen Betrieb reibungslos planen und überprüfen Bestandsbewegung in Echtzeit und optimieren Kosten.
# 2. Gesundheitswesen
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 die 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 Vorlieben 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 von Berichten jeder Art als vertrauenswürdig eingestuft werden Visualisierung.
# 4. Migration von Daten aus Legacy-Systemen
Mithilfe der ETL-Fähigkeiten von Data Warehouses können Unternehmen Legacy-Systemdaten problemlos in ein brauchbareres Format umwandeln, das neue Systeme analysieren können. Dies hilft Unternehmen dabei, Einblicke in historische Trends zu gewinnen und genaue Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Examples of 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 z Apache Funken, BigQuery und andere Analysebeschleuniger.
- 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 so 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.
Examples of Data Warehouse tools
Einige der führenden Anbieter von Data-Warehouse-Lösungen sind:
- SAP – 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.
- KlickDaten – 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 – Eines der am weitesten verbreiteten Data Warehouses, das Redshift verwendet SQL um alle Arten von Daten zu analysieren, die in verschiedenen Datenbanken, Seen oder anderen Lagern 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.
Final Words
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.
