Mis vahe on DWH ja Data Lake vahel?

Andmehoidla (DWH) ja Andmejärv (Data Lake) on kaks erinevat lähenemisviisi andmete salvestamisele ja töötlemisele:

• Andmehoidla (DWH) — struktureeritud andmehoidla, optimeeritud analüütika ja aruandluse jaoks. DWH-s on andmed tavaliselt puhastatud, teisendatud ja korraldatud skeemide järgi (näiteks tähe- või lumehelveskeem). See võimaldab kiiresti keerulisi päringuid teha ja aruandeid koostada.

• Andmejärv — koht, kus andmed salvestatakse nende toorvormis, ilma eelneva töötlemiseta. Andmejärves võib salvestada struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid (logid, pildid, videod jne). See on paindlik lahendus suurte ja mitmekesiste andmete salvestamiseks.

Peamised erinevused:

Omadus	Andmehoidla (DWH)	Andmejärv
Andmete formaat	Struktureeritud, puhastatud	Toor, igas vormingus
Eesmärk	Analüüs, aruandlus	Salvestamine, andmete ettevalmistus ML ja analüüsiks
Salvestuskulud	Tavaliselt kõrgem töötlemise tõttu	Tavaliselt odavam, kuna salvestab toorandmeid

Valik sõltub ülesannetest: klassikalise ärilise analüüsi jaoks on parem DWH, suure ja mitmekesise andmestiku jaoks — Andmejärv.