Datamagazijnen en datameren zijn beide datarepository's die zijn ontworpen voor het huisvesten van enorme hoeveelheden gegevens die traditionele relationele databases niet aankunnen, maar ze verschillen in vijf hoofdgebieden.
In deze blogpost leggen we de verschillen uit, maar welke past het beste bij uw behoeften?
Laten we het samen ontdekken!
1. Data Types
Datawarehouses slaan gestructureerde procesgegevens op van enkele specifieke bronnen, zoals transactionele systemen, operationele databases en applicaties. Datameren slaan zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens op uit meer bronnen, waaronder sensoren, websites, zakelijke apps en mobiele apps.
2. Purpose
Data warehouses slaan gegevens op die klaar zijn voor analyse, zoals in business intelligence, batchrapportage en datavisualisatie. Zeer geschikt voor gebruikers met beperkte technische kennis. Datameren slaan big data-analyse op voor machine learning, voorspellende analyses en data-ontdekking, goed geschikt voor datawetenschappers en analyse-experts.
3. Data Capture
Warehouses vangen gegevens op van meerdere relationele bronnen, terwijl meren gegevens vastleggen uit meerdere bronnen die verschillende vormen van gegevens bevatten.
4. Data normalization
Zowel data warehouses als lakes gebruiken gedenormaliseerde schema's. Magazijnen gebruiken echter het schema aan de rechterkant, terwijl meren het leesschema gebruiken. Schema over schrijven is hun traditionele one size fits all-benadering, maar gegevens worden steeds meer gedeeld tussen mensen met verschillende rollen en interesses. Er wordt meer nadruk gelegd op het flexibelere leesschema.
5. Benefits
Datawarehouses slaan historische gegevens van veel bronnen op één plaats op en gegevens worden geclassificeerd met de gebruiker in gedachten voor gemakkelijke toegankelijkheid. Datameren bewaren gegevens in hun oorspronkelijke formaat, wat datawetenschappers flexibiliteit geeft in data-analyse en modelontwikkeling.
