डेटा लेक बनाम डेटा वेयरहाउस: क्या अंतर है?

डेटा लेक बनाम डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर पर इस ट्यूटोरियल में, हम डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा लेक के बीच महत्वपूर्ण अंतर पर चर्चा करेंगे। लेकिन अंतर पर चर्चा करने से पहले, आइए पहले जानें कि "डेटा वेयरहाउस क्या है?"।

डेटा वेयरहाउस क्या है?

डेटा वेयरहाउस डेटा के रणनीतिक उपयोग के लिए प्रौद्योगिकियों और घटकों का एक मिश्रण है। यह विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करता है और सार्थक व्यापारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह लेनदेन प्रसंस्करण के बजाय क्वेरी और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन की गई जानकारी की एक बड़ी मात्रा का इलेक्ट्रॉनिक भंडारण है। यह डेटा को सूचना में बदलने की एक प्रक्रिया है।

डेटा लेक क्या है?

एक डाटा झील एक संग्रहण भंडार है कि के संरचित, अर्द्ध संरचित एक बड़ी राशि है, और असंरचित डेटा स्टोर कर सकते हैं है। यह अपने मूल प्रारूप में हर प्रकार के डेटा को स्टोर करने के लिए एक जगह है जहां खाता आकार या फ़ाइल पर कोई निश्चित सीमा नहीं है। यह विश्लेषणात्मक प्रदर्शन और देशी एकीकरण के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की मात्रा प्रदान करता है।

डेटा झील एक बड़े कंटेनर की तरह है जो वास्तविक झील और नदियों के समान है। जैसे एक झील में, आपके पास कई सहायक नदियाँ आती हैं; इसी तरह, एक डेटा झील में संरचित डेटा, असंरचित डेटा, मशीन से मशीन, वास्तविक समय में बहने वाले लॉग होते हैं।

डेटा वेयरहाउस अवधारणा:

डेटा वेयरहाउस डेटा को फ़ाइलों या फ़ोल्डरों में संग्रहीत करता है जो रणनीतिक निर्णय लेने के लिए डेटा को व्यवस्थित और उपयोग करने में मदद करता है। यह भंडारण प्रणाली परमाणु और सारांश डेटा का एक बहुआयामी दृश्य भी देती है। प्रदर्शन करने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण कार्य हैं:

डेटा निकालना
डेटा की सफाई
डेटा परिवर्तन
डेटा लोडिंग और रिफ्रेशिंग

अगला, हम एज़्योर डेटा लेक बनाम डेटा वेयरहाउस के बीच महत्वपूर्ण अंतर सीखेंगे।

कुंजी प्रसार

डेटा लेक स्रोत और इसकी संरचना के बावजूद सभी डेटा को संग्रहीत करता है जबकि डेटा वेयरहाउस अपनी विशेषताओं के साथ मात्रात्मक मैट्रिक्स में डेटा संग्रहीत करता है।
डेटा लेक एक स्टोरेज रिपॉजिटरी है जो विशाल संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा को संग्रहीत करता है जबकि डेटा वेयरहाउस प्रौद्योगिकियों और घटक का सम्मिश्रण करता है जो डेटा के रणनीतिक उपयोग की अनुमति देता है।
डेटा संग्रहीत करने के बाद डेटा लेक स्कीमा को परिभाषित करता है जबकि डेटा वेयरहाउस डेटा को संग्रहीत करने से पहले स्कीमा को परिभाषित करता है।
डेटा वेअर ईटीटी (एक्स्ट्रेक्ट लोड ट्रांसफ़ॉर्म) प्रक्रिया का उपयोग करते हैं जबकि डेटा वेयरहाउस ईटीएल (एक्सट्रैक्ट ट्रांसफ़ॉर्म लोड) प्रक्रिया का उपयोग करते हैं।
डेटा झील बनाम वेयरहाउस की तुलना करना, डेटा लेक उन लोगों के लिए आदर्श है जो गहन विश्लेषण चाहते हैं, जबकि डेटा वेयरहाउस परिचालन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है।

डेटा लेक अवधारणा:

डेटा लेक एक बड़े आकार का स्टोरेज रिपॉजिटरी है जो अपने मूल प्रारूप में उस समय तक कच्चे डेटा की एक बड़ी मात्रा को रखता है जब तक इसकी आवश्यकता नहीं होती है। डेटा झील में प्रत्येक डेटा तत्व को एक विशिष्ट पहचानकर्ता दिया जाता है और विस्तारित मेटाडेटा टैग के एक सेट के साथ टैग किया जाता है। यह विश्लेषणात्मक क्षमताओं की व्यापक किस्में प्रदान करता है।

डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस के बीच महत्वपूर्ण अंतर

यहां डेटा लेक बनाम डेटा वेयरहाउस के बीच महत्वपूर्ण अंतर हैं:

मापदंडों	डेटा लेक	डेटा वेयरहाउस
भंडारण	डेटा झील में, सभी डेटा स्रोत और इसकी संरचना के बावजूद रखे जाते हैं। डेटा को उसके कच्चे रूप में रखा जाता है। इसे केवल तब ही रूपांतरित किया जाता है जब यह उपयोग के लिए तैयार हो।	एक डेटा वेयरहाउस में डेटा शामिल होगा जो ट्रांसेक्शनल सिस्टम या डेटा से निकाला जाता है जिसमें उनकी विशेषताओं के साथ मात्रात्मक मैट्रिक्स होते हैं। डेटा को साफ और बदल दिया जाता है
इतिहास	डेटा झीलों में उपयोग की जाने वाली बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियां अपेक्षाकृत नई हैं।	डेटा गोदाम अवधारणा, बड़े डेटा के विपरीत, दशकों से उपयोग किया गया था।
डेटा कैप्चरिंग	स्रोत प्रणालियों से अपने मूल रूप में सभी प्रकार के डेटा और संरचनाओं, अर्ध-संरचित और असंरचित को कैप्चर करता है।	संरचित जानकारी को कैप्चर करता है और उन्हें डेटा वेयरहाउस उद्देश्यों के लिए परिभाषित स्कीमा में व्यवस्थित करता है
डाटा टाइमलाइन	डेटा झीलों सभी डेटा को बनाए रख सकते हैं। इसमें केवल वह डेटा शामिल नहीं है जो उपयोग में है बल्कि भविष्य में उपयोग होने वाला डेटा भी शामिल है। इसके अलावा, डेटा सभी समय के लिए रखा जाता है, समय में वापस जाने और एक विश्लेषण करने के लिए।	डेटा वेयरहाउस विकास प्रक्रिया में, विभिन्न डेटा स्रोतों का विश्लेषण करने में महत्वपूर्ण समय व्यतीत होता है।
उपयोगकर्ताओं	डेटा झील उन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है जो गहन विश्लेषण करते हैं। ऐसे उपयोगकर्ताओं में डेटा वैज्ञानिक शामिल होते हैं, जिन्हें भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग और सांख्यिकीय विश्लेषण जैसी क्षमताओं के साथ उन्नत विश्लेषणात्मक उपकरणों की आवश्यकता होती है।	अच्छी तरह से संरचित होने के कारण, उपयोग करने और समझने में आसान होने के कारण परिचालन उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा वेयरहाउस आदर्श है।
भंडारण लागत	बड़ी डेटा तकनीकों में डेटा स्टोर करना अपेक्षाकृत सस्ता है फिर डेटा वेयरहाउस में डेटा स्टोर करना।	डेटा वेयरहाउस में डेटा स्टोर करना महंगा और समय लेने वाला है।
टास्क	डेटा झीलों में सभी डेटा और डेटा प्रकार शामिल हो सकते हैं; यह उपयोगकर्ताओं को रूपांतरित, साफ़ और संरचित की प्रक्रिया से पहले डेटा तक पहुंचने का अधिकार देता है।	डेटा वेयरहाउस पूर्व-परिभाषित डेटा प्रकारों के लिए पूर्व-परिभाषित प्रश्नों में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।
प्रोसेसिंग समय	डेटा झीलों को बदलने, साफ करने और संरचित करने से पहले उपयोगकर्ताओं को डेटा तक पहुंचने का अधिकार देता है। इस प्रकार, यह उपयोगकर्ताओं को पारंपरिक डेटा वेयरहाउस की तुलना में अधिक तेज़ी से अपने परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है।	डेटा वेयरहाउस पूर्व-परिभाषित डेटा प्रकारों के लिए पूर्व-परिभाषित प्रश्नों में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। इसलिए, डेटा वेयरहाउस में किसी भी बदलाव के लिए अधिक समय की आवश्यकता होती है।
स्कीमा की स्थिति	आमतौर पर, स्कीमा को डेटा संग्रहीत करने के बाद परिभाषित किया जाता है। यह उच्च चपलता और डेटा कैप्चर में आसानी प्रदान करता है, लेकिन प्रक्रिया के अंत में काम करने की आवश्यकता होती है	आमतौर पर स्कीमा को डेटा संग्रहीत करने से पहले परिभाषित किया जाता है। प्रक्रिया की शुरुआत में काम की आवश्यकता होती है, लेकिन प्रदर्शन, सुरक्षा और एकीकरण प्रदान करता है।
डाटा प्रासेसिंग	डेटा एलटीटी (एक्स्ट्रेक्ट लोड ट्रांसफॉर्म) प्रक्रिया का उपयोग करता है।	डेटा वेयरहाउस एक पारंपरिक ईटीएल (एक्सट्रैक्ट ट्रांसफॉर्म लोड) प्रक्रिया का उपयोग करता है।
शिकायत	डेटा को उसके कच्चे रूप में रखा जाता है। इसे केवल तब ही रूपांतरित किया जाता है जब यह उपयोग के लिए तैयार हो।	डेटा गोदामों के खिलाफ मुख्य शिकायत अक्षमता है, या उन में बदलाव करने की कोशिश करते समय समस्या का सामना करना पड़ा है।
प्रमुख लाभ	वे पूरी तरह से नए प्रश्नों के साथ आने के लिए विभिन्न प्रकार के डेटा को एकीकृत करते हैं क्योंकि ये उपयोगकर्ता डेटा वेयरहाउस का उपयोग करने की संभावना नहीं रखते हैं क्योंकि उन्हें इसकी क्षमताओं से परे जाने की आवश्यकता हो सकती है।	किसी संगठन में अधिकांश उपयोगकर्ता क्रियाशील होते हैं। इस प्रकार के उपयोगकर्ता केवल रिपोर्ट और प्रमुख प्रदर्शन मीट्रिक के बारे में परवाह करते हैं।