Jaka jest różnica między DWH a Data Lake?

Data Warehouse (DWH) i Data Lake to dwa różne podejścia do przechowywania i przetwarzania danych:

• Data Warehouse (DWH) — uporządkowane przechowalnie danych, zoptymalizowane pod kątem analiz i raportowania. W DWH dane są zazwyczaj oczyszczone, przekształcone i zorganizowane według schematów (np. gwiazdy lub płatka śniegu). Umożliwia to szybkie wykonywanie złożonych zapytań i tworzenie raportów.

• Data Lake — to miejsce, gdzie dane są przechowywane w surowej formie, bez wcześniejszej obróbki. W Data Lake można przechowywać dane strukturalne, półstrukturalne i niestrukturalne (logi, obrazy, filmy itp.). To elastyczne rozwiązanie do przechowywania dużych ilości różnorodnych danych.

Główne różnice:

Charakterystyka	Data Warehouse	Data Lake
Format danych	Uporządkowane, oczyszczone	Surowe, dowolne formaty
Cel	Analiza, raportowanie	Przechowywanie, przygotowanie danych do ML i analizy
Koszt przechowywania	Zazwyczaj wyższy ze względu na przetwarzanie	Zazwyczaj tańszy, ponieważ przechowuje surowe dane

Wybór zależy od zadań: dla klasycznej analityki biznesowej lepiej DWH, dla elastycznej pracy z dużymi i różnorodnymi danymi — Data Lake.