数据湖 vs 数据仓库:有何区别?
今天的企业以数据为中心。公司正在寻找有效地从各种来源挖掘和分析数据,并提高业务收益和利润的方法。 但是,存储和整合来自多个来源的数据并充分利用它的最安全的地方是什么? 数据湖和数据仓库都是管理大量大数据的流行方式。它们之间的区别在于组织如何摄入、存储和使用数据。继续阅读以了解更多信息。 什么是数据湖? 数据湖是指一个中央存储库,其中收到的来自多个来源的数据(以任何格式(结构化或非结构化))被存储。它就像是一个未知用途的原始数据池。企业通常将可能在未来分析中有用的数据存储在数据湖中。 数据湖的主要特点: 它包含有用和无用的数据,因此需要大量存储空间。 存储实时和批处理数据-例如,您可以存储来自物联网设备、社交媒体或云应用程序的实时数据,以及来自数据库或数据文件的批处理数据。 具有扁平的体系结构。 由于数据在需要进行分析之前不会被处理,因此需要进行良好的治理和维护;否则,它可能会变成数据沼泽。 那么,我们如何从如此庞大且看似混乱的存储库中快速检索数据呢?好吧,数据湖使用元数据标签和标识符来实现这个目的! 什么是数据仓库? 数据仓库是一个更有组织和结构化的存储库,其中包含准备好进行分析的数据。来自多个来源的结构化、半结构化或非结构化数据被摄入、整合、清洁、排序、转换,并使其适合使用。 数据仓库包含大量的历史和当前数据。通常,数据被处理用于解决特定的业务问题(分析)。业务智能(BI)系统通过查询这些信息进行分析、报告和洞察。 数据仓库通常包括以下内容: 用于存储和管理数据的数据库(SQL或NoSQL)…