Differenza tra Data Lake e Data Warehouse in informatica

Differenza tra Data Lake e Data Warehouse in informatica

La principale differenza tra data lake e data warehouse è che data lake ottiene dati non relazionali e relazionali da dispositivi IoT (Internet of Things), siti web, app mobili, social media e applicazioni aziendali, mentre il data warehouse ottiene dati da sistemi transazionali, database operativi e line of business application.

Un data lake è un repository centralizzato che consente di archiviare dati strutturati e non strutturati su qualsiasi scala. Un data warehouse, al contrario, è un sistema che aiuta ad analizzare i dati, segnalarli e visualizzarli per prendere decisioni migliori.

Data Lake

Un data lake è un repository di archiviazione che contiene una grande quantità di dati grezzi nel suo formato nativo fino a quando non è necessario. Il data lake archivia dati relazionali da varie applicazioni aziendali e dati non relazionali ottenuti da dispositivi IoT, social media e app mobili. È possibile utilizzare varie tecniche come query SQL, analisi dei big data, analisi in tempo reale, apprendimento automatico per ottenere informazioni aziendali.

Inoltre, il data lake offre molteplici vantaggi. Può raccogliere dati da varie fonti e archiviarli nei loro formati originali. Pertanto, impedisce il tempo aggiuntivo necessario per definire strutture, schemi ed eseguire trasformazioni di dati. I data scientist e gli analisti aziendali possono anche analizzare i dati senza spostare i dati in un sistema di analisi separato. Inoltre, è possibile applicare tecniche di machine learning per ottenere risultati ottimali e prendere decisioni aziendali.

Inoltre, migliora l’innovazione, le interazioni con i clienti e l’efficienza operativa. D’altra parte, possono esserci dati senza alcuna supervisione dei contenuti. Pertanto, dovrebbero esserci meccanismi per catalogare e proteggere i dati.

Data warehouse

Un data warehouse è un sistema che migliora il processo di business intelligence. Converte i dati in informazioni preziose per analizzare il business. Pertanto, questo aiuta a monitorare lo stato attuale e a prendere decisioni future. Inoltre, i data warehouse sono orientati al soggetto, integrati, varianti temporali e non volatili. Ci sono data mart in un data warehouse. Questi data mart contengono dati per utenti specifici. Ad esempio, i reparti delle risorse umane e delle vendite hanno data mart separati. Aumenta l’integrità e la sicurezza dei dati.

Esistono varie origini dati in un’organizzazione. I dati da queste fonti vengono estratti, trasformati e caricati nel data warehouse. E questo processo è anche chiamato processo ETL. Quindi, i dati vengono integrati ed elaborati per acquisire utili informazioni aziendali. Prima di archiviare i dati, è necessario definire la struttura e lo schema del data warehouse. I risultati di un data warehouse consentono analisi e report operativi.

Differenza tra Data Lake e Data Warehouse in informatica

Differenza tra Data Lake e Data Warehouse

Definizione

Un data lake è un enorme archivio centralizzato e facilmente accessibile di grandi volumi di dati strutturati e non strutturati. Un data warehouse, al contrario, è una posizione centrale che archivia i dati consolidati da più origini dati. Quindi, questa è la principale differenza tra data lake e data warehouse.

Dati

Inoltre, il data lake ottiene dati non relazionali e relazionali da dispositivi IoT, siti Web, app mobili, social media e applicazioni aziendali. Al contrario, il data warehouse ottiene i dati da sistemi transazionali, database operativi e applicazioni line-of-business.

Risultati delle query

I risultati delle query sono un’altra differenza tra data lake e data warehouse. I data lake ottengono risultati di query rapidi utilizzando uno storage a basso costo, mentre i data warehouse ottengono risultati di query rapidi utilizzando uno storage a costi più elevati.

Metodi analitici

Inoltre, i data lake utilizzano machine learning, analisi predittiva, data discovery e profiling, mentre i data warehouse utilizzano report batch, business intelligence e visualizzazione. Quindi, questa è un’altra differenza tra data lake e data warehouse.

Utenti

Inoltre, i data scientist, gli sviluppatori di dati e gli analisti aziendali utilizzano i data lake, mentre gli analisti aziendali utilizzano principalmente i data warehouse.

Conclusioni

La principale differenza tra data lake e data warehouse è che il data lake ottiene dati non relazionali e relazionali da dispositivi IoT, siti Web, app mobili, social media e applicazioni aziendali mentre il data warehouse ottiene dati da sistemi transazionali, database operativi e linea delle applicazioni aziendali.

Pubblicato da Vito Lavecchia

Lavecchia Vito Ingegnere Informatico (Politecnico di Bari) Email: [email protected] Sito Web: https://vitolavecchia.altervista.org

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