Razlika između velikih podataka i skladišta podataka
Skladištenje podataka jedna je od najčešćih riječi zadnjih 10-20 godina, dok je Big Data vruć trend zadnjih 5-10 godina. Oboje imaju puno podataka, koji se koriste za izvještavanje, a upravlja ih elektroničkim uređajem za pohranu podataka. Tako je jedna uobičajena misao maksimalnih ljudi da će nedavni veliki podaci uskoro zamijeniti staro skladištenje podataka. No, skladištenje velikih podataka i podataka nije zamjenjivo jer su se koristili u potpuno različite svrhe. Dakle, započnite detaljno učiti Big Data i skladište podataka u ovom postu.
Usporedba između velikih podataka i skladišta podataka
Ispod je 8 najboljih razlika između velikih podataka i skladišta podataka
Ključne razlike između velikih podataka i skladišta podataka
Razlika između velikih podataka i skladišta podataka, objašnjena je u donjim točkama:
- Data Warehouse je arhitektura pohrane podataka ili skladišta podataka. Dok je Big Data tehnologija za obradu ogromnih podataka i pripremu spremišta.
- Sve vrste DBMS podataka prihvaćene od skladišta podataka, dok Big Data prihvaćaju sve vrste podataka uključujući transnacionalne podatke, podatke o društvenim medijima, strojne podatke ili bilo koje DBMS podatke.
- Skladište podataka obrađuje samo strukturne podatke (relacijske ili ne relacijske), ali veliki podaci mogu obraditi strukturne, ne-strukturne, polustrukturirane podatke.
- Veliki podaci obično koriste distribuirani datotečni sustav za učitavanje ogromnih podataka na distribuirani način, ali skladište podataka nema takav koncept.
- S poslovnog stajališta, kako veliki podaci imaju puno podataka, analitika o tome bit će vrlo plodna, a rezultat će biti značajniji koji će pomoći donošenju ispravne odluke za tu organizaciju. Dok skladište podataka uglavnom pomaže pri analiziranju informiranih informacija.
- Skladište podataka znači relacijsku bazu podataka, pa će spremanje, dohvaćanje podataka biti slično uobičajenom SQL upitu. A veliki podaci ne slijede pravilnu strukturu baze podataka, moramo koristiti košnicu ili iskriviti SQL da bismo vidjeli podatke pomoću specifičnih upita košnice.
- 100% podaci učitani u skladište podataka koriste se za analitička izvješća. Ali bez obzira na podatke koje je Hadoop učitao, do sad se koristi maksimalno 0, 5% u analitičkim izvješćima. Ostali se podaci učitavaju u sustav, ali ne koriste se.
- Skladištenje podataka nikad ne može podnijeti humongous podatke (potpuno nestrukturirani podaci). Veliki podaci (Apache Hadoop) jedina su opcija za obradu humongous podataka.
- Vrijeme dohvaćanja istodobno se povećava u skladištu podataka na temelju volumena podataka. Znači, trebat će malo vremena za podatke s malim volumenom i veliko vrijeme za ogromnu količinu podataka, baš kao što je i DBMS. Ali u slučaju velikih podataka, trebat će malo vremena da se dokopaju ogromni podaci (kao što je posebno dizajnirano za rukovanje ogromnim podacima), ali potrebno je ogromno vrijeme ako nekako pokušamo učitati ili dohvatiti male podatke u HDFS pomoću smanjivanja mapa,
Tabela usporedbe velikih podataka i skladišta podataka
| OSNOVA USPOREDBE | Skladište podataka | Veliki podaci |
| Značenje | Skladište podataka uglavnom je arhitektura, a ne tehnologija. Dobivanje podataka iz izvora podataka zasnovanih na SQL-u (uglavnom relacijska baza podataka) i pomoć za generiranje analitičkih izvještaja. U smislu definicije, spremište podataka, koje se koristi za bilo koja analitička izvješća, stvoreno je iz jednog procesa, koji nije ništa drugo nego skladište podataka. | Big Data je uglavnom tehnologija koja stoji na količini, brzini i raznolikosti podataka. Količine definiraju količinu podataka koja dolazi iz različitih izvora, brzina se odnosi na brzinu obrade podataka, a varijante se odnose na broj vrsta podataka (uglavnom podržavaju sve vrste formata podataka). |
| Postavke | Ako organizacija želi znati neku informiranu odluku (poput onoga što se događa u njihovoj korporaciji, planiranje sljedeće godine na temelju podataka o uspješnosti u tekućoj godini itd.), Radije biraju skladištenje podataka, jer su za ovakav izvještaj potrebni pouzdani ili vjerodostojni podaci iz izvora. | Ako se organizacija mora uspoređivati s puno velikih podataka koji sadrže vrijedne informacije i pomažu im da donesu bolju odluku (poput povećanja prihoda, veće profitabilnosti, više kupaca itd.), Očito su preferirali Big Data pristup. |
| Prihvaćen izvor podataka | Prihvaćeni jedan ili više homogenih (sve web lokacije koriste isti DBMS proizvod) ili heterogeni (web mjesta mogu pokrenuti različite DBMS proizvode) izvora podataka. | Prihvaćen od bilo koje vrste izvora, uključujući poslovne transakcije, društvene medije i informacije iz senzorskih ili strojno određenih podataka. Može doći iz DBMS proizvoda ili ne. |
| Prihvaćena vrsta formata | Rukuje uglavnom strukturnim podacima (posebno relacijskim podacima). | Prihvaćene su sve vrste formata. Podaci o strukturi, relacijski podaci i nestrukturirani podaci, uključujući tekstualne dokumente, e-poštu, video, audio, podatke o dionicama i financijsku transakciju. |
| Predmet-Oriented | Skladište podataka orijentirano je na subjekte jer zapravo pruža informacije o određenom predmetu (poput proizvoda, kupaca, dobavljača, prodaje, prihoda itd.), A ne o radu organizacije u tijeku. Ne usredotočuje se na operaciju u tijeku, već se uglavnom fokusira na analizu ili prikazivanje podataka koji pomažu u odlučivanju. | Big Data je također subjektivno orijentiran, glavna razlika je izvor podataka, jer veliki podaci mogu prihvatiti i obrađivati podatke iz svih izvora, uključujući podatke s društvenih medija, senzora ili računala. Glavno je također pružiti točnu analizu podataka, posebno o subjektima. |
| Vremenski promjenljivi | Podaci prikupljeni u skladištu podataka zapravo su identificirani u određenom vremenskom razdoblju. Kako uglavnom sadrži povijesne podatke za analitičko izvješće. | Big Data ima puno pristupa identificiranim već učitanim podacima, a vremenski period jedan je od pristupa na njima. Veliki podaci uglavnom obrađuju ravne datoteke, pa će arhiviranje s datumom i vremenom biti najbolji pristup identificiranju učitanih podataka. Ali ima mogućnost rada s streamingom podataka, tako da ne drži uvijek povijesne podatke. |
| Neizbrisivu | Prethodni se podaci nikad ne brišu kad im se dodaju novi podaci. Ovo je jedno od glavnih obilježja skladišta podataka. Kako se potpuno razlikuje od operativne baze podataka, tako da svaka promjena operativne baze podataka neće izravno utjecati na skladište podataka. | Za velike podatke, prethodni se podaci nikad ne brišu kad im se dodaju novi podaci. Spremljen je kao datoteka koja predstavlja tablicu. Ali ovdje ponekad u slučaju strujanja izravno koristite Hive ili Spark kao radno okruženje. |
| Distribuirani datotečni sustav | Obrada ogromnih podataka u Skladištu podataka doista zahtijeva mnogo vremena i ponekad je bio potreban cijeli dan da se postupak dovrši. | Ovo je jedna od najvećih korisnosti Big Data-a. HDFS (Hadoop Distributed File System) uglavnom je definiran za učitavanje ogromnih podataka u distribuirane sustave pomoću programa za smanjenje karte. |
Zaključak
Prema gornjem objašnjenju i razumijevanju, možemo doći ispod zaključka:
- Veliki podaci i skladište podataka nisu isti, tako da nije zamjenjivo.
- Organizacija može slijediti rješenja Big Data i Data Warehouse na temelju njihovih potreba, a ne zato što su slična.
- Organizacija može pratiti kombinaciju kako velikih podataka, tako i rješenja skladišta podataka, prema njihovim potrebama.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za skladištenje velikih podataka u odnosu na skladište podataka, njihovo značenje, usporedba podataka, ključ razlika, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Veliki podaci u odnosu na znanost podataka - u čemu se razlikuju?
- 5 najboljih razlika između velikih podataka prema strojnom učenju
- 10 Popularni alati i tehnologije skladišta podataka
- 5 najboljih stvari koje morate znati o poslovnoj inteligenciji vs skladištu podataka