რა არის data warehouse და data lake?

Data Warehouse (მონაცემთა საწყობი) და Data Lake (მონაცემთა ტბა) ორი განსხვავებული მიდგომაა მონაცემების შენახვისა და დამუშავებისთვის:

• Data Warehouse: სტრუქტურირებული მონაცემთა საცავი, ოპტიმიზირებული ანალიტიკისა და ანგარიშგებისთვის. მასში იწერება გაწმენდილი, ტრანსფორმირებული და ორგანიზებული მონაცემები სხვადასხვა წყაროებიდან. ჩვეულებრივ, მონაცემები ინახება ცხრილებში მკაფიო სქემით (schema-on-write). ეს საშუალებას აძლევს სწრაფად შეასრულოს რთული შეკითხვები და შექმნას ანგარიშები.

• Data Lake: ეს არის საცავი, სადაც მონაცემები ინახება მათი ნედლ ფორმაში, წინასწარი დამუშავების გარეშე და მოქნილი სქემით (schema-on-read). Data Lake-ში შეიძლება ინახებოდეს სტრუქტურირებული, ნახევრადსტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემები (ლოგები, სურათები, ვიდეოები და ა.შ.). ეს არის მოქნილი გადაწყვეტა დიდი მოცულობის სხვადასხვა მონაცემების შენახვისთვის, რომლებიც საჭიროებისამებრ შეიძლება იქნას ანალიზი და დამუშავება.

ძირითადი განსხვავებები:

მახასიათებელი	Data Warehouse	Data Lake
მონაცემთა ფორმატი	სტრუქტურირებული, სქემით	ნებისმიერი, ნედლ ფორმაში
სქემა	Schema-on-write (წერის დროს)	Schema-on-read (კითხვის დროს)
გამოყენება	ანალიტიკა, ანგარიშები	მანქანური სწავლება, კვლევა
შენახვის ღირებულება	ჩვეულებრივ უფრო ძვირი	ჩვეულებრივ იაფი

მაგალითი: კომპანია შეიძლება გამოიყენოს Data Warehouse რეგულარული გაყიდვების ანგარიშებისთვის, ხოლო Data Lake - ყველა მომხმარებლის მონაცემების შენახვისთვის, მათ შორის ლოგები, სურათები და ტექსტური ფაილები, შემდგომი ანალიზისა და მოდელირების მიზნით.