डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक में क्या फर्क है?

Data Warehousing Concepts

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Database

• रो और कॉलम में स्ट्रक्चर्ड डेटा
• ट्रांजैक्शनल डेटाबेस लेन-देन स्टोर करते हैं

Data warehouse

• डेटा इकट्ठा करें, इंटीग्रेट करें, और विश्लेषण हेतु उपलब्ध कराएँ
• कई इनपुट डेटा सोर्स
• स्ट्रक्चर्ड डेटा स्टोर करता है
• बदलना जटिल होता है
  • अपस्ट्रीम और डाउनस्ट्रीम प्रभावों पर विचार जरूरी
• आमतौर पर >100 GB आकार

डेटा वेयरहाउस क्यों?

• बड़े डेटा पर क्वेरी कितनी तेजी से चलेगी
• ट्रांजैक्शनल डेटाबेस को धीमा होने से बचाएँ

Data marts

• विश्लेषण हेतु एक रिलेशनल डेटाबेस
• डेटा एक विषय-क्षेत्र पर केंद्रित
• कम इनपुट डेटा सोर्स
• आमतौर पर <100 GB आकार

Data lake

• पूरे संगठन का डेटा स्टोर
  • कई विभागों का डेटा शामिल
  • कई डेटा इनपुट सोर्स
  • आमतौर पर >100 GB आकार
• स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा स्टोर करता है
  • उदाहरण: वीडियो, ऑडियो, और डॉक्यूमेंट्स

Data lake

• बदलाव करना कम जटिल
  • कम अपस्ट्रीम/डाउनस्ट्रीम प्रभाव
• डेटा स्टोर करने का उद्देश्य स्पष्ट न भी हो सकता है
  • कम व्यवस्थित

सारांश

Feature	Data Warehouse	Data Mart	Data Lake
Data structure	Structured	Structured	Structured & Unstructured
Complexity to change	Complex	Complex	Less complex
Purpose of data	Known	Known	May not be known
Coverage of departments	Covers many	Covers only one	Covers many
Data sources	Many source systems	Few sources	Many source systems
Typical size	>100 GB	<100 GB	>100 GB

अभ्यास करते हैं!

Data Warehousing Concepts