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 les meilleurs Banque de données/stockage et pipeline de données et solution d’intégration de donnéesqui répond aux besoins uniques de l’entreprise. Actuellement, Magasin de données, lac de données, et Données Entrepôt 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.

Alors si vous voulez :

• Comprendre le lac de données
• Comprendre l’entrepôt de données
• Comprendre le magasin de données
• Comparaison entre Data Lake, Data Warehouse et Data Mart

Alors vous êtes au bon endroit.

Commençons.

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, le Entrepôt de données captera 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.

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.

La Magasin de données se décline en trois types différents :

Datamarts dépendants

Le dépendant Magasin de données 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.

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

Ci-dessous sont donnés la clé différences entre un Data Mart, un Data Warehouse et un Data Lake.

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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