16 december 2021
Data magazijnen en data meren zijn beide data opslagplaatsen die zijn ontworpen voor het opslaan van grote hoeveelheden data die traditionele relationele databases niet aankunnen, maar ze verschillen in
vijf hoofdgebieden. In dit gedeelte zullen we de verschillen uitleggen, maar welke past het beste bij uw behoeften? Laat het ons weten!
1. Data Soorten
Data magazijnen slaan gestructureerde processen op data uit een paar specifieke bronnen, zoals transactiesystemen, operationele databases en applicaties. Data lakes slaan zowel
gestructureerde en ongestructureerde data uit meer bronnen, waaronder sensoren, websites, bedrijfsapps en mobiele apps.
2. Doel.
Data warehouses slaan data op, klaar voor analyse, zoals in business intelligence, batchrapportage en data visualisatie.
Goed geschikt voor gebruikers met beperkte technische kennis. Data lakes slaan big data analytics op voor machine learning, predictive analytics en data discovery, een goede pasvorm voor
data wetenschappers en experts in analyse.
3. Data Vastleggen.
Warehouses leggen data vast uit meerdere relationele bronnen, terwijl meren data vastleggen uit meerdere bronnen die verschillende vormen van data bevatten.
4. Data normalisatie.
Zowel data warehouses als lakes gebruiken gedenormaliseerde schema's. Maar warehouses gebruiken schema on right terwijl lakes schema on read gebruiken. Schema bij schrijven is hun
maar data wordt steeds meer gedeeld door mensen met verschillende rollen en interesses. Er wordt meer nadruk gelegd op de
flexibeler schema bij lezen.
5. Voordelen.
Data magazijnen slaan historische data van vele bronnen op één plaats op, en data is geclassificeerd met de gebruiker in gedachten voor toegankelijkheid. Data meren behoudt data in zijn
native formaat, wat data wetenschappers flexibiliteit geeft bij data analyse en modelontwikkeling.
