Rozdíl mezi velkými daty a datovými sklady
Data Warehousing je jedním z běžných slov za posledních 10-20 let, zatímco Big Data je horkým trendem za posledních 5-10 let. Oba mají mnoho dat, která se používají pro hlášení, spravovaná elektronickým paměťovým zařízením. Jedna společná myšlenka maximálního počtu lidí na to, že nedávná velká data velmi brzy nahradí staré datové sklady. Velké datové a datové sklady však stále nejsou zaměnitelné, protože byly použity úplně pro jiný účel. Začněme se tedy v tomto příspěvku učit podrobně Big Data a Data Warehouse.
Srovnání Head to Head mezi Big Data vs Data Warehouse
Níže je osm největších rozdílů mezi velkými daty a datovými sklady
Klíčové rozdíly mezi velkými daty a datovými sklady
Rozdíl mezi velkými daty a datovými sklady je vysvětlen v následujících bodech:
- Data Warehouse je architektura ukládání dat nebo úložiště dat. Zatímco Big Data je technologie pro zpracování obrovských dat a přípravu úložiště.
- Jakýkoli druh dat DBMS přijatých datovým skladem, zatímco společnost Big Data přijímá všechny druhy dat včetně nadnárodních dat, dat ze sociálních médií, strojních dat nebo jakýchkoli dat DBMS.
- Datový sklad zpracovává pouze strukturální data (relační nebo ne relační), ale velká data dokážou zpracovat strukturovaná, nestrukturovaná a polostrukturovaná data.
- Velká data obvykle používají distribuovaný souborový systém k načtení obrovských dat distribuovaným způsobem, ale datový sklad takový koncept nemá.
- Z obchodního hlediska, protože velká data mají spoustu dat, bude analytika o tom velmi plodná a výsledek bude smysluplnější, což pomůže přijmout správné rozhodnutí pro tuto organizaci. Vzhledem k tomu, že datový sklad pomáhá především při analýze informací.
- Datový sklad znamená relační databázi, takže ukládání a načítání dat bude podobné jako u běžného dotazu SQL. A velká data nesledují správnou strukturu databáze, pro zobrazení dat pomocí dotazu specifického pro úl potřebujeme použít úl nebo jiskru SQL.
- 100% data načtená do datového skladu se používají pro analytické zprávy. Ale bez ohledu na data načtená společností Hadoop, doposud bylo v analytických zprávách maximálně 0, 5%. Jiná data jsou načtena do systému, ale nejsou ve stavu použití.
- Data Warehousing nikdy nedokáže zpracovat humongous data (zcela nestrukturovaná data). Big data (Apache Hadoop) je jedinou možností, jak zpracovat humongous data.
- Načasování načítání roste současně v datovém skladu na základě objemu dat. Znamená to, že to bude vyžadovat malý čas pro data s nízkým objemem a velký čas pro obrovský objem dat, stejně jako DBMS. Ale v případě velkých dat bude trvat malou dobu, než se načtou obrovská data (protože je speciálně navržena pro zpracování obrovských dat), ale zabralo by to obrovský čas, pokud se nějak pokusíme načíst nebo načíst malá data v HDFS pomocí zmenšení mapy .
Tabulka pro porovnání velkých dat a datových skladů
| ZÁKLAD PRO POROVNÁNÍ | Datový sklad | Velká data |
| Význam | Data Warehouse je hlavně architektura, ne technologie. Získává data z různých zdrojů dat založených na SQL (hlavně relační databáze) a pomáhá při vytváření analytických sestav. Pokud jde o definici, úložiště dat, které se používá pro jakékoli analytické zprávy, bylo vygenerováno z jednoho procesu, který není ničím jiným než datovým skladem. | Big Data je hlavně technologie, která stojí na objemu, rychlosti a rozmanitosti dat. Svazky definují množství dat pocházejících z různých zdrojů, rychlost se týká rychlosti zpracování dat a odrůdy se týkají počtu typů dat (hlavně podporují všechny typy datových formátů). |
| Preference | Pokud chce organizace znát nějaké informované rozhodnutí (jako například to, co se děje v jejich společnosti, plánování příštího roku na základě údajů o výkonnosti běžného roku atd.), Raději si vyberou datové sklady, protože pro tento druh zprávy potřebují spolehlivé nebo věrohodné data ze zdrojů. | Pokud organizace potřebuje srovnávat se spoustou velkých dat, která obsahují cenné informace a pomáhají jim lépe se rozhodovat (například jak vést více výnosů, větší ziskovost, více zákazníků atd.), Zřejmě preferovali přístup Big Data. |
| Přijatý zdroj dat | Byl přijat jeden nebo více homogenních zdrojů (všechny weby používají stejný produkt DBMS) nebo heterogenní (weby mohou provozovat různé produkty DBMS). | Přijímány jakékoli zdroje, včetně obchodních transakcí, sociálních médií a informací ze senzorových nebo strojově specifických dat. Může pocházet z produktu DBMS nebo ne. |
| Akceptovaný typ formátů | Zpracovává hlavně strukturální data (konkrétně relační data). | Přijato všechny typy formátů. Strukturujte data, relační data a nestrukturovaná data včetně textových dokumentů, e-mailu, videa, zvuku, dat burzovních údajů a finančních transakcí. |
| Předmět-orientovaný | Datový sklad je zaměřen na předmět, protože ve skutečnosti poskytuje informace o konkrétním subjektu (jako je produkt, zákazníci, dodavatelé, prodej, tržby atd.), Nikoli o probíhajícím provozu organizace. Nezaměřuje se na probíhající provoz, ale hlavně na analýzu nebo zobrazování údajů, které pomáhají při rozhodování. | Big Data je také zaměřena na subjekt, hlavním rozdílem je zdroj dat, protože velká data mohou přijímat a zpracovávat data ze všech zdrojů, včetně sociálních médií, senzorů nebo strojově specifických dat. Rovněž se zaměřuje na poskytování přesné analýzy údajů specificky zaměřených na subjekt. |
| Časová varianta | Data shromážděná v datovém skladu jsou skutečně identifikována podle konkrétního časového období. Protože obsahuje hlavně historická data pro analytickou zprávu. | Big Data má mnoho přístupů k identifikovaným již načteným datům, jedním z přístupů je časové období. Velká data zpracovávají převážně ploché soubory, takže archiv s datem a časem bude nejlepším přístupem k identifikaci načtených dat. Má však možnost pracovat s datovými proudy, takže ne vždy uchovává historická data. |
| Non-volatile | Předchozí data se nikdy nevymažou, když k nim budou přidána nová data. Toto je jedna z hlavních vlastností datového skladu. Protože se zcela liší od operační databáze, žádné změny v operační databázi nebudou mít přímý dopad na datový sklad. | U velkých dat se předchozí data znovu nevymažou, pokud k nim budou přidána nová data. Je uložen jako soubor, který představuje tabulku. Ale zde někdy v případě streamování přímo použijte Hive nebo Spark jako provozní prostředí. |
| Distribuovaný systém souborů | Zpracování obrovských dat v Data Warehousing je opravdu časově náročné a někdy to trvalo celý den. | Toto je jeden z velkých nástrojů Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System) definovaný hlavně pro načtení obrovských dat v distribuovaných systémech pomocí programu redukce map. |
Závěr
Podle výše uvedeného vysvětlení a porozumění můžeme dojít k závěru:
- Velké datové a datové sklady nejsou stejné, takže nejsou zaměnitelné.
- Organizace může sledovat řešení Big Data a Data Warehouse na základě jejich potřeby, ne proto, že jsou podobné.
- Organizace může podle svých potřeb sledovat kombinaci velkých dat i řešení datových skladů.
Doporučený článek
Toto byl průvodce po velkých datech a datových skladech, jejich význam, srovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Big Data vs Data Science - Jak se liší?
- 5 nejlepších rozdílů mezi strojem Big Data Vs Machine Learning
- 10 Populární nástroje a technologie pro datový sklad
- 5 nejlepších věcí, které musíte vědět o Business Intelligence vs Data Warehouse