Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Mart

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

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

Elke onderneming moet gegevens verwerken om betere operationele beslissingen te kunnen nemen. En daarvoor moeten ze de beste selecteren data bank/opslag en oplossing voor gegevenspijplijn en gegevensintegratiedie voldoet aan de unieke behoeften van de onderneming. Momenteel, Data Mart, Data Lake, En Gegevens Magazijn zijn de beste beschikbare oplossingen. Factoren zoals gegevenstype, bereik, services enz. kunnen echter bepalen welke oplossing voor u de beste is.

Dus hier zullen we bespreken wat elk van deze oplossingen vertegenwoordigt en wat hun capaciteiten zijn. 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:

Begrijp Data Lake
Begrijp het datawarehouse
Begrijp Datamart
Vergelijking tussen Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Mart

Dan ben je hier aan het goede adres.

Laten we beginnen.

Data Lake begrijpen

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

Daarnaast werkt Data Lake veel sneller dan traditionele databases op het gebied van data-analyse. Door het in te bedden in een Massively Parallel Processor Infrastructure kan een bedrijf dus sneller en efficiënter gegevens monitoren.

Belangrijke punten om op te merken over Data Lake

Het verzamelt gedurende een langere periode gegevens uit verschillende gegevensbronnen.
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.

Gegevensopslag begrijpen

Een datawarehouse wordt gebruikt om gegevens op te slaan die vooraf zijn gestructureerd en gemodelleerd. Het werkt als een kernanalysekader 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 point-of-sales, klantgegevens, online activiteiten en HR-gegevens ondersteunen, kan het datawarehouse 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 Data Warehouse-opslag voor.

Belangrijke punten om op te merken over Data Warehouse

Slaat enorme hoeveelheden historische gegevens op en voorkomt dat oude gegevens worden gewist op het moment dat er 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 gebruikmaken van inzichten uit datawarehouses.

Datamart begrijpen

Datamart is gedefinieerd als een subcategorie van het datawarehouse. Het is gebouwd voor een specifieke bedrijfs- of afdelingsfunctie. Aangezien Data Mart het verzamelen van gegevens voor een bepaalde afdeling vergemakkelijkt, verzekert het een geïsoleerd beveiligingskenmerk. Het ontkent elke onbedoelde toegang tot gegevens. Door de geïsoleerde kenmerken worden performance management en communicatie efficiënt uitgevoerd binnen de afdeling. Er is dus geen probleem met analytische workloads.

De Data Mart is er in drie verschillende soorten:

Afhankelijke datamarts

De afhankelijke Data Mart verwijst naar een raamwerk dat voortbouwt op een reeds bestaand datawarehouse. Het volgt een top-downbenadering voor het beheer van gegevens. Het gebruikt een gecentraliseerde 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 wordt 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 Datamart. Hier wordt het bewaard 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-downtechniek.

Belangrijke punten om op te merken over Data Mart

Richt zich uitsluitend op één enkele bedrijfseenheid 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 soortgelijke structuur.

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

Hieronder vindt u de sleutel verschillen tussen een Data Mart, Data Warehouse en Data Lake.

Datamart versus datawarehouse

Functie	Datamart	Data Magazijn
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.
Toegang	Data Mart onderhoudt een opslagplaats met belangrijke inzichten voor een hele subgroep.	Data Warehouse biedt slechts toegang aan een paar gebruikers.
overhead	Data Marts hebben minder overhead nodig.	Deze hebben relatief meer overhead nodig.
Snelheid	Deze zijn sneller omdat ze alleen op het onderwerp gebaseerde gegevens opslaan.	In vergelijking zijn deze langzamer omdat de opslag een breed scala aan gegevens bevat die zijn verkregen uit de verschillende bedrijfsgebieden.
Bron	Ze krijgen gegevens 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 bevat over verschillende bedrijfseenheden. Het heeft de neiging om een grotere reikwijdte te hebben.

Data Lake versus Data Mart

Functies	Datameer	Datamart
Type gegevensopslag.	Het bevat allerlei soorten ruwe en ongefilterde gegevens die uit een bedrijf zijn gehaald.	Een datamart 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 vs. Data Lake

Functies	Data Magazijn	Datameer
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 soorten hardware 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 gegevens. 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, haalt het de resultaten sneller op.

Samenvatting

Elke onderneming is uniek; ze hebben specifieke uitdagingen die ze moeten overwinnen, middelen die ze moeten gebruiken en doelen die ze moeten 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.

Dus of u nu een kmo of een groot bedrijf bent, het bijhouden van gegevens is de sleutel tot het succes van uw bedrijf. Plan een gesprek van 30 minuten en leer meer over Zuci’sDiensten voor data-engineering om een single source of truth-systeem te creëren voor real-time data-analyse, bedrijfsrapportage, optimalisatie en analyse.

Als u op zoek bent naar een technologiepartner voor een 360-graden datagestuurde transformatie, je bent 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.

Lees volgende: