ποια είναι η διαφορά μεταξύ της λίμνης δεδομένων και της αποθήκης δεδομένων;

Μια λίμνη δεδομένων βασίζεται στον συνδυασμό της έννοιας της αποθήκης δεδομένων, της λάκας δεδομένων και εν μέρει επίσης μιας λειτουργικής βάσης δεδομένων. Ολόκληρη η αρχιτεκτονική βασίζεται σε τεχνολογίες όπως Snowflake, Spark, Hadoop και σε συνδυασμό άλλων εργαλείων cloud. Σήμερα, η έννοια της λίμνης δεδομένων διατίθεται στο εμπόριο σε όλες τις εταιρείες ως σύγχρονος αντικαταστάτης μιας αποθήκης δεδομένων. Επομένως, οι λίμνες δεδομένων αποκτούν και αποθηκεύουν μη επεξεργασμένα δεδομένα για συγκεκριμένο σκοπό. Τα δεδομένα σε μια λίμνη δεδομένων δεν ορίζονται μέχρι να εκτελεστεί ένα ερώτημα που τη περιλαμβάνει.

Η μεγάλη καινοτομία έγκειται στη δυνατότητα αρχειοθέτησης δεδομένων με πολύ διαφορετικές μορφές χωρίς την ανάγκη τυποποίησης και «κανονικοποίησης» τους. Αυτό επιτρέπει την εξαγωγή δεδομένων από οποιαδήποτε πηγή πληροφοριών χωρίς να είναι οργανωμένη ως σχεσιακή βάση δεδομένων, οργανωμένη σε πίνακες με δομές και χαρακτηριστικά καθορισμένα εκ των προτέρων.

Για να επιτύχουν οι πωλητές να φέρουν την Data Lake ή υποκατάστατη τεχνολογία στην εταιρεία, η ευαισθησία στις ευκαιρίες που μπορεί να προκύψουν από την ανάπτυξη νέων αναλύσεων δεδομένων πρέπει να αυξηθεί στις εταιρείες: πόσο διαφέρει η τελευταία από την παραδοσιακή Business Intelligence, ποιες δεξιότητες είναι απαραίτητο να αποκτηθούν και, τελικά, να εντοπιστούν οι ευκαιρίες ενός έργου Big Data.

Μερικές φορές ο όρος λίμνη δεδομένων χρησιμοποιείται επίσης εσφαλμένα με την έννοια «ας μεταναστεύσουμε στο σύννεφο». Αυτό μπορεί να οφείλεται στο γεγονός ότι σήμερα έχουμε περισσότερες επιλογές υλοποίησης. Τεχνικά, μπορούμε να δημιουργήσουμε το datalake είτε σε Snowflake, Hadoop είτε μπορούμε να επιλέξουμε μία από τις διαθέσιμες υπηρεσίες cloud όπως Micros of Azure Data Lake, AWS S3 ή Google Cloud Storage.

Διαφορές μεταξύ λίμνης δεδομένων και αποθήκης δεδομένων

Ο σκοπός της λίμνης δεδομένων είναι επομένως να καταστήσει διαθέσιμη μια προβολή των δεδομένων που δεν είναι απαραίτητα βελτιωμένη για να υποστηρίξει δραστηριότητες ανακάλυψης δεδομένων, μια δυνατότητα που την καθιστά κατάλληλη για έμπειρους χρήστες.

Αντίθετα, η αποθήκη δεδομένων (DWH) στοχεύει να καταστήσει διαθέσιμο, μέσω επιχειρηματικών εργαλείων και ανάλυσης μεγάλων δεδομένων, ένα όραμα δεδομένων που υποβάλλονται σε επεξεργασία για συγκεκριμένο σκοπό ή/και επιχειρηματική διαδικασία.

Στο σημείο αυτό πρέπει να γίνει μια διευκρίνιση σχετικά με τους χρήστες των δεδομένων. Είδαμε ότι οι χρήστες που προσεγγίζουν μια λίμνη δεδομένων πρέπει να είναι χρήστες με γνώσεις δεδομένων, πιο γνωστοί ως επιστήμονες δεδομένων, ενώ οι χρήστες DWH μπορεί να είναι λιγότερο έμπειροι χρήστες. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι η διαδικασία DWH χαρακτηρίζεται από μια προκαταρκτική φάση τυποποίησης πληροφοριών και μοντελοποίησης δεδομένων μέσω διαδικασιών ETL (εξαγωγή, μετασχηματισμός και φόρτωση), και ως εκ τούτου τα δεδομένα είναι «έτοιμα» να γίνουν αποδεκτά στον πίνακα εργαλείων και οι αναφορές έχουν ήδη καθοριστεί ότι η Ο τελικός χρήστης μπορεί να ξεκινήσει και να αναλύσει. Επομένως, δεν χρειάζεται να σκεφτείτε και να διαμορφώσετε την αναφορά τη στιγμή της ανάλυσης και οι πληροφορίες που αναζητάτε έχουν ήδη διαμορφωθεί ανάντη κατά τη διαδικασία.

Γι’ αυτό αν ψάχνετε για εφαρμογή του Data Lake στην επιχείρησή σας, τότε πρέπει να το κάνετε Απομακρυσμένη υποστήριξη Snowflake από μια έμπειρη και επαγγελματική ομάδα που εργάζεται στον τομέα της ανάλυσης δεδομένων εδώ και χρόνια. Η Ducima Analytics είναι ένας από τους καλύτερους συμβούλους India Snowflake που σας παρέχει τις κορυφαίες λύσεις δεδομένων Snowflake.