Różnica między Big Data a hurtownią danych
Hurtownie danych to jedno z powszechnych słów z ostatnich 10-20 lat, podczas gdy Big Data to gorący trend z ostatnich 5-10 lat. Oba przechowują wiele danych wykorzystywanych do raportowania, zarządzanych przez elektroniczne urządzenie pamięci masowej. Jedna powszechna opinia maksymalnej liczby osób, że najnowsze duże zbiory danych wkrótce zastąpią starą hurtownię danych. Ale nadal duże zbiory danych i hurtownia danych nie są wymienne, ponieważ zostały całkowicie wykorzystane do innych celów. Zacznijmy więc uczyć się Big Data i hurtowni danych w szczegółach w tym poście.
Bezpośrednie porównanie między Big Data a hurtownią danych
Poniżej znajduje się 8 najważniejszych różnic między Big Data a hurtownią danych
Kluczowe różnice między Big Data a hurtownią danych
Różnica między Big Data a hurtownią danych wyjaśniono w punktach przedstawionych poniżej:
- Hurtownia danych to architektura przechowywania danych lub repozytorium danych. Natomiast Big Data to technologia do obsługi ogromnych danych i przygotowania repozytorium.
- Wszelkie dane DBMS akceptowane przez hurtownię danych, podczas gdy Big Data akceptują wszelkiego rodzaju dane, w tym dane transnarodowe, dane z mediów społecznościowych, dane maszynowe lub dowolne dane DBMS.
- Hurtownia danych obsługuje tylko dane strukturalne (relacyjne lub nierelacyjne), ale duże zbiory danych mogą obsługiwać dane strukturalne, niestrukturalne i częściowo ustrukturyzowane.
- Duże dane zwykle używały rozproszonego systemu plików do ładowania dużych danych w sposób rozproszony, ale hurtownia danych nie ma takiej koncepcji.
- Z biznesowego punktu widzenia, ponieważ duże zbiory danych zawierają wiele danych, analizy na ten temat będą bardzo owocne, a wynik będzie bardziej znaczący, co pomoże podjąć właściwą decyzję dla tej organizacji. Natomiast hurtownia danych pomaga głównie w analizie informacji na podstawie informacji.
- Hurtownia danych oznacza relacyjną bazę danych, więc przechowywanie i pobieranie danych będzie podobne do normalnego zapytania SQL. A duże zbiory danych nie mają odpowiedniej struktury bazy danych, musimy użyć gałęzi lub Spark SQL, aby zobaczyć dane za pomocą zapytania specyficznego dla gałęzi.
- 100% danych załadowanych do hurtowni danych wykorzystuje do raportów analitycznych. Ale niezależnie od danych załadowanych przez Hadoop, maksymalnie 0, 5% wykorzystywane jest w raportach analitycznych do tej pory. Inne dane są ładowane do systemu, ale nie są używane.
- Hurtownia danych nigdy nie jest w stanie poradzić sobie z ogromnymi danymi (dane całkowicie nieustrukturyzowane). Big data (Apache Hadoop) to jedyna opcja do obsługi ogromnych danych.
- Czas pobierania rośnie jednocześnie w hurtowni danych w oparciu o ilość danych. Oznacza to, że dane o niskim wolumenie zajmą niewiele czasu, a duże - tak jak DBMS, dużo czasu. Ale w przypadku dużych danych pobranie dużych danych zajmie trochę czasu (ponieważ jest to specjalnie zaprojektowane do obsługi dużych danych), ale zajęło dużo czasu, jeśli w jakiś sposób spróbujemy załadować lub pobrać małe dane w HDFS przy użyciu mapowania .
Tabela porównawcza Big Data a hurtownia danych
| PODSTAWA DO PORÓWNANIA | Hurtownia danych | Big Data |
| Znaczenie | Hurtownia danych to głównie architektura, a nie technologia. Wyodrębnia dane z różnych źródeł danych opartych na SQL (głównie relacyjnych baz danych) i pomaga w generowaniu raportów analitycznych. Pod względem definicji repozytorium danych, które korzysta z dowolnych raportów analitycznych, zostało wygenerowane z jednego procesu, który jest niczym innym jak hurtownią danych. | Big Data to głównie technologia, która opiera się na objętości, prędkości i różnorodności danych. Objętości określają ilość danych pochodzących z różnych źródeł, prędkość odnosi się do prędkości przetwarzania danych, a odmiany odnoszą się do liczby rodzajów danych (głównie obsługują wszystkie rodzaje formatów danych). |
| Preferencje | Jeśli organizacja chce poznać jakąś świadomą decyzję (np. Co dzieje się w jej korporacji, planowanie w przyszłym roku w oparciu o dane dotyczące wyników w bieżącym roku itp.), Woli wybrać hurtownię danych, ponieważ do tego rodzaju raportów potrzebują wiarygodnego lub wiarygodnego dane ze źródeł. | Jeśli organizacja musi porównać z dużą ilością dużych zbiorów danych, które zawierają cenne informacje i pomagają im podjąć lepszą decyzję (np. Jak zwiększyć przychody, zwiększyć rentowność, więcej klientów itp.), Najwyraźniej wolą podejście oparte na Big Data. |
| Zaakceptowane źródło danych | Zaakceptowano jedno lub więcej jednorodnych (wszystkie strony używają tego samego produktu DBMS) lub heterogenicznych (strony mogą działać z innym produktem DBMS) źródeł danych. | Akceptowane są wszelkiego rodzaju źródła, w tym transakcje biznesowe, media społecznościowe oraz informacje pochodzące z danych czujnika lub maszyny. Może pochodzić z produktu DBMS lub nie. |
| Akceptowany typ formatów | Obsługuje głównie dane strukturalne (w szczególności dane relacyjne). | Akceptowane wszystkie typy formatów. Struktura danych, dane relacyjne i dane nieustrukturyzowane, w tym dokumenty tekstowe, e-mail, wideo, audio, dane giełdowe i transakcje finansowe. |
| Zorientowany tematycznie | Hurtownia danych jest zorientowana tematycznie, ponieważ faktycznie dostarcza informacji na określony temat (takich jak produkt, klienci, dostawcy, sprzedaż, przychody itp.), A nie na temat bieżącej działalności organizacji. Nie koncentruje się na bieżącym działaniu, koncentruje się głównie na analizie lub wyświetlaniu danych, które pomagają w podejmowaniu decyzji. | Big Data jest również zorientowana tematycznie, główna różnica polega na źródle danych, ponieważ big data może akceptować i przetwarzać dane ze wszystkich źródeł, w tym mediów społecznościowych, danych czujnika lub maszyny. Polega ona również na zapewnieniu dokładnej analizy danych, szczególnie na temat tematów. |
| Wariant czasowy | Dane zgromadzone w hurtowni danych są faktycznie identyfikowane według określonego okresu. Ponieważ zawiera głównie dane historyczne do raportu analitycznego. | Big Data ma wiele podejść do identyfikacji już załadowanych danych, jednym z nich jest okres czasu. Duże dane przetwarzają głównie pliki płaskie, więc archiwizacja z datą i godziną będzie najlepszym podejściem do identyfikacji załadowanych danych. Ale ma opcję pracy z danymi przesyłanymi strumieniowo, więc nie zawsze zawiera dane historyczne. |
| Nielotny | Poprzednie dane nigdy nie są usuwane po dodaniu do nich nowych danych. Jest to jedna z głównych cech hurtowni danych. Ponieważ całkowicie różni się od operacyjnej bazy danych, wszelkie zmiany w operacyjnej bazie danych nie będą miały bezpośredniego wpływu na hurtownię danych. | W przypadku dużych zbiorów danych poprzednie dane nigdy nie są usuwane po dodaniu do nich nowych danych. Jest przechowywany jako plik reprezentujący tabelę. Ale czasami w przypadku przesyłania strumieniowego bezpośrednio użyj Hive lub Spark jako środowiska operacyjnego. |
| Rozproszony system plików | Przetwarzanie ogromnych danych w hurtowni danych jest naprawdę czasochłonne, a czasem proces ten zajmuje cały dzień. | Jest to jedno z dużych narzędzi Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System) zdefiniowany głównie do ładowania ogromnych danych w systemach rozproszonych za pomocą programu do zmniejszania map. |
Wniosek
Zgodnie z powyższym wyjaśnieniem i zrozumieniem możemy dojść do następujących wniosków:
- Big data i hurtownia danych nie są takie same, więc nie można ich zamieniać.
- Organizacja może stosować rozwiązania Big Data i hurtowni danych w zależności od potrzeb, a nie dlatego, że są do siebie podobne.
- Organizacja może śledzić kombinację zarówno dużych zbiorów danych, jak i rozwiązania hurtowni danych, zgodnie ze swoimi potrzebami.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Big Data vs. Data Warehouse, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Big Data vs Data Science - czym się różnią?
- 5 Najlepsza różnica między uczeniem maszynowym Big Data a maszyną
- 10 popularnych narzędzi i technologii hurtowni danych
- 5 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć o Business Intelligence kontra Data Warehouse