Mi az a data warehouse és a data lake közötti különbség?

Data Warehouse (adatok tároló) és Data Lake (adatok tava) két különböző megközelítés az adatok tárolására és feldolgozására:

• Data Warehouse: strukturált adattár, optimalizált elemzésre és jelentéskészítésre. Ide töltődnek be tisztított, átalakított és szervezett adatok különböző forrásokból. Általában, az adatok egyértelmű sémával (schema-on-write) tárolódnak táblákban. Ez lehetővé teszi összetett lekérdezések gyors végrehajtását és jelentések készítését.

• Data Lake: olyan tároló, ahol az adatok nyers formában, előzetes feldolgozás nélkül és rugalmas sémával (schema-on-read) kerülnek tárolásra. A Data Lake-ben strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatok (naplók, képek, videók stb.) tárolhatók. Ez egy rugalmas megoldás nagy mennyiségű változatos adat tárolására, amelyeket szükség szerint lehet elemezni és feldolgozni.

Fő különbségek:

Jellemző	Data Warehouse	Data Lake
Adatformátum	Strukturált, sémával rendelkező	Bármilyen, nyers formában
Séma	Schema-on-write (íráskor)	Schema-on-read (olvasáskor)
Használat	Elemzés, jelentések	Gépi tanulás, kutatás
Tárolási költség	Általában drágább	Általában olcsóbb

Példa: egy vállalat Data Warehouse-t használhat rendszeres értékesítési jelentésekhez, míg Data Lake-et az összes ügyféladat tárolására, beleértve a naplókat, képeket és szövegfájlokat, későbbi elemzés és modellezés céljából.