Зберігання даних: Від Data Warehouse до Data Lakehouse – Повний гайд для розуміння основ

Зберігання даних: Три кити сучасного світу – розмова з серцем. Про Data Warehouse, Data Lake та Data Lakehouse

Привіт, друзі! З вами Ліла Харт, і сьогодні ми вирушимо у захопливу подорож світом даних. Знаєте, я завжди була зачарована тим, як величезні обсяги інформації, що. Справа в тому, що генеруються щодня, можуть не значить, лише зберігатися, але й перетворюватися на неймовірні інсайти. Ми спробуємо розібратися з деякими з найважливіших понять в. Цій захопливій сфері: Data Warehouse, Data Lake та Data Lakehouse.

Уявіть собі океан даних, який розливається з різних джерел: бази даних, додатки, соціальні мережі. Це справжній вир інформації, тобто, і щоб у цьому не заблукати, потрібні надійні інструменти. Саме для цього і існують ці три ключові концепції.

Давайте уявимо, що розумієте, ми збираємо фрукти зі свого саду.

• Data Warehouse (Сховище даних) – це, як великий. Гарно обладнаний склад, де ми зберігаємо лише відібрані, найкращі плоди. Все тут організовано, десь так, фрукти ретельно відсортовані та підготовлені до кулінарних шедеврів чи швидкої реалізації, типу того.
• Data Lake (Озеро даних) – це величезне, незаймане озеро, куди ми скидаємо всі фрукти, які зібрали. Не важливо, чи це ідеальні яблука, чи недостиглі груші. Все тут зберігається в сирому вигляді, чекаючи, коли ми знайдемо їм належне застосування.
• Data Lakehouse (Дім озера даних) – це. Сучасний, багатофункціональний будинок, який стоїть на березі озера даних. Він поєднує в собі найкращі риси Data Warehouse та Data Lake. Тут є добре обладнані кухні для приготування страв (аналітичні запити), і просторі склади для зберігання різних фруктів (різноманітні дані). Більше того, все адаптовано до потреб сучасного життя.

Data Warehouse: Стандарт якості, що пройшов випробування часом

.

Data Warehouse – це, уявіть собі, як я уже казала, серце аналітики. Це централізоване сховище, яке збирає дані з різних джерел – від CSV-файлів до CRM-систем. Все дивіться, тут піддається ретельній обробці та структуризації.

Уявіть собі, що ви готуєте вишукану страву з фруктів. Перш ніж почати, ви ретельно відбираєте найкращі плоди, миєте їх, очищаєте та нарізаєте. Цікаво, те ж саме відбувається з даними у Data Warehouse. Процес вилучення, трансформації та завантаження (ETL) перетворює сирі. Дані на чіткий, структурований формат, готовий до аналізу. Це припустимо, гарантує, що ви отримуєте точні та корисні результати.

Ключові характеристики Data Warehouse:

• Призначення: Оптимізована аналітика. Фактично, перетворення даних для отримання корисних інформаційних панелей та звітів. Чесно кажучи,
• Структура даних: Використовуються лише структуровані дані. Це як рецепт кулінарного шедевра: кожна деталь на своєму місці.

припустимо,

• Вартість зберігання: Висока тому організація даних потребує ресурсів.
• Продуктивність: Висока. Дані вже оброблені, тому доступ до них швидкий.
• Гнучкість: Обмежена. Цікаво, схема даних фіксована (схема при записі), що. Звичайно, вимагає чіткого визначення формату даних перед їх зберіганням. Зрозуміло,
• Масштабованість: Складна та вартісна. Збільшення обсягу потребує певних витрат та ретельного планування.

Data Lake: Невичерпне джерело сирої інформації

Data Lake – це дике, непередбачуване, але неймовірно цінне місце. Це величезне сховище, куди зливаються всі дані у їх сирому, первинному вигляді. Неважливо, чи це структуровані дані, як у таблицях, чи неструктуровані, як тексти чи зображення.

Уявіть, що ви відкриваєте скарбницю з невідфільтрованим золотом (даними). Тут немає попередніх обмежень чи правил. Дані просто зливаються слухайте, сюди, чекаючи того моменту, коли їхня цінність буде розкрита. Data Lake використовує метод завантаження, вилучення та трансформації (ELT), де. Дані спочатку завантажуються, а вже потім обробляються відповідно до потреб бізнесу.

Ключові характеристики Data Lake:

• Призначення: Зберігання. Фактично, насправді, сирих даних для широкого спектру застосувань (AI, ML, тощо).
• Структура даних: Підтримує всі типи даних: структуровані, неструктуровані, напівструктуровані. Зрозуміло,
• Вартість зберігання: Низька. Можна використовувати дешевші рішення для зберігання (об’єктне сховище). Щоб наприклад, було ясно,
• Продуктивність: Низька. Дані не організовані, тому доступ може бути повільним.
• Гнучкість: Висока. Схема даних гнучка (схема при читанні), що дозволяє визначати структуру даних лише під час аналізу.
• Масштабованість: Легка та дешева хоча легко збільшити обсяг сховища.

Data Lakehouse: Злиття ідеалів Data Warehouse та Data Lake

Data Lakehouse. Щоб було ясно, – це вершина еволюції, де поєднуються найкращі риси Data Warehouse та Data Lake. Це сучасний, гнучкий і потужний інструмент.

Уявіть собі велику, сучасну садибу з озером. Де все організовано, але водночас зберігається природність і дикість. Очевидно, з одного боку, у вас є структуровані дані, які готові до миттєвого аналізу. З іншого, у вас є необмежений доступ до сирих даних, які можна використовувати для різноманітних потреб. Це справжній дім для даних, де ви можете робити все, що завгодно.

Data Lakehouse додає шар десь так, метаданих щоб організувати дані в Data Lake.

Ключові характеристики Data Lakehouse:

• Призначення: Гібридна аналітика, поєднання переваг обох світів.
• Структура даних: Підтримує всі типи даних бо
• Вартість зберігання: Низька. Більше того, використовує дешевші рішення для зберігання але
• Продуктивність: Висока, близька до Data Warehouse. Цікаво,
• Гнучкість: Висока. Підтримує обидва типи схем даних проте
• Масштабованість: Легка та дешева.

Ключові відмінності: порівнюємо, аналізуємо, робимо висновки

Давайте ще раз поглянемо на головні відмінності між цими трьома концепціями:

Висновок: Яке рішення підходить саме вам?

Обираючи відповідний підхід для управління даними, важливо враховувати ваші потреби та цілі.

• Якщо вам потрібна високопродуктивна аналітика зі. Структурованими типу, даними, Data Warehouse – ваш найкращий вибір, в такому дусі.
• Якщо вам потрібно зберігати величезні обсяги сирих даних для подальшого аналізу та використання в машинному навчанні, Data Lake – ваш рятівник.
• Якщо ви хочете поєднати переваги обох світів, отримати гнучкість, продуктивність. І можливість працювати з усіма типами даних, Data Lakehouse – ваше майбутнє.

Немає єдиного правильного рішення. Все залежить від конкретної задачі. Важливо розуміти сильні та слабкі сторони кожного підходу.

Дякую, що були зі мною в цій захоплюючій подорожі! Безумовно, сподіваюся, що ця стаття допомогла вам краще. Розібратися у світі даних і зробити правильний вибір. До нових зустрічей!