Data warehouse və data lake nədir?

Data Warehouse (məlumat anbarı) və Data Lake (məlumat gölü) məlumatların saxlanması və emalı üçün iki fərqli yanaşmadır:

• Data Warehouse: strukturlaşdırılmış məlumat anbarı, analitika və hesabat üçün optimallaşdırılmışdır. Buraya müxtəlif mənbələrdən təmizlənmiş, çevrilmiş və təşkil olunmuş məlumatlar yüklənir. Adətən, məlumatlar aydın sxemli cədvəllərdə saxlanılır (schema-on-write). Bu, mürəkkəb sorğuları tez yerinə yetirməyə və hesabatlar hazırlamağa imkan verir.

• Data Lake: burada məlumatlar xam formada, əvvəlcədən işlənmədən və sərt sxemasız (schema-on-read) saxlanılır. Data Lake-də strukturlaşdırılmış, yarı strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatlar (loglar, şəkillər, videolar və s.) saxlamaq mümkündür. Bu, müxtəlif məlumat növlərini böyük həcmdə saxlamaq və lazım olduqda analiz və emal etmək üçün elastik həll yoludur.

Əsas fərqlər:

Xüsusiyyət	Data Warehouse	Data Lake
Məlumatların formatı	Strukturlaşdırılmış, sxemli	Hər cür, xam formada
Sxema	Schema-on-write (yazarkən)	Schema-on-read (oxuyarkən)
İstifadə	Analiz, hesabatlar	Maşın öyrənməsi, tədqiqatlar
Saxlama qiyməti	Adətən daha bahalı	Adətən daha ucuz

Nümunə: bir şirkət Data Warehouse-dan satış hesabatları üçün istifadə edə bilər, və Data Lake-də bütün müştəri məlumatlarını, loglar, şəkillər və mətn fayllarını saxlayaraq, sonradan analiz və modelləşdirmə üçün istifadə edə bilər.