Разница между хранилищем данных и киоском данных
В наши дни платформы данных являются важным компонентом успеха в бизнесе. Организации, которые более широко используют свои данные, имеют значительное преимущество перед конкурентами. Легче сказать, чем сделать использование данных. Кроме того, внедрение платформы данных — это денежная дыра, которая, если ее не сделать правильно, может привести к полному краху компании. Когда дело доходит до хранилищ данных, выбор между хранилищем данных и витриной данных становится сложной задачей.
Хранилища данных и витрины данных — два неоднозначных слова, которые часто встречаются в дискуссиях о создании платформы данных. Выбор правильного влечет за собой принятие правильных решений в различных точках.
Хранилище данных служит хранилищем больших данных для всех данных вашей компании и используется, чтобы помочь организации принимать обоснованные решения. С другой стороны, витрины данных — это подмножества хранилищ данных, ориентированные на определенную сферу бизнеса.
В этом информативном блоге представлен полный анализ обеих единиц хранения и показаны ключевые различия между ними, что поможет вам легко обсудить хранилища данных и витрины данных. Это также дает вам быстрый обзор обоих контейнеров для хранения. Продолжайте читать, чтобы узнать, как выбрать лучшее хранилище для вашего бизнеса.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Что такое хранилище данных?
Итак, хранилище данных — это консолидированное хранилище всех данных организации, хранящихся в удобном для анализа виде. Хранилище данных может включать в себя что угодно: от данных клиента до данных сторонних облачных приложений. Он действует как универсальный магазин организации для поиска любого типа информационных активов.
Хранилище данных также упрощает анализ всех этих данных и служит основой для всего бизнес-анализа и интеллектуального анализа данных, которые выполняют компании.
Хранилище данных отличается от базы данных тем, что оно ориентировано на чтение и предназначено для аналитических операций. Типичное хранилище данных может содержать информацию из нескольких баз данных. Периодические операции, которые извлекают данные из реальных источников данных, таких как базы данных и облачные приложения, создают хранилище данных. Хранилище данных также может время от времени извлекать данные из озера данных.
Что такое витрина данных?
Проще говоря, витрина данных — это консолидированное хранилище информации, относящейся к определенной теме или предмету в организации. Например, корпорация может построить витрину данных для своего отдела продаж и финансового отдела. Он ориентирован на определенную аудиторию и не включает в себя все данные организации. Витрины данных часто охватывают конкретную тему и помогают в обработке данных, связанных с этой темой.
Витрина данных также специализирована и предназначена для аналитических целей. Он может содержать данные из многочисленных баз данных или источников, если все они относятся к целевой области. Витрины данных существуют для того, чтобы аналитики не отвлекались на данные всей организации, и чтобы они могли легко получить доступ к данным из своей области.
Хранилище данных против витрины данных: сравнительный анализ
Теперь, когда вы имеете фундаментальное представление об обеих технологиях, давайте попытаемся понять разницу между хранилищем данных и витриной данных. Здесь не существует универсального решения, и решение должно приниматься в зависимости от требований, параметров и бюджета компании, перечисленных ниже. Основными элементами сравнения хранилищ данных и витрин данных являются следующие:
Параметр | Хранилище данных | Витрина данных |
Определение | Он работает как центральное хранилище данных для фирмы. | Это логическое подмножество хранилища данных, в котором данные хранятся на недорогих серверах для конкретных приложений ведомства. |
Использование | Это помогает в принятии стратегического решения для фирмы. | Это помогает принимать тактические решения для всего бизнеса. |
Природа | Он ориентирован на данные. | Это проектно-ориентированное. |
Цель | Служить консолидированным хранилищем данных для каждого направления бизнеса и отдела внутри компании. | Это хранилище информации или данных для одного направления бизнеса или отдела. |
Проектирование | Он разработан с использованием структуры снежинки, звезды, созвездия фактов или галактики. | При разработке таблиц он использует звездообразную схему. |
Моделирование | Часто это плоская структура необработанных данных, не требующая какой-либо процедуры моделирования. | Обычно он создается с использованием хорошей базы данных, соответствующей требованиям ACID, и, следовательно, может использовать множество стратегий моделирования. |
Обработка данных | Из-за огромного объема данных обработка данных занимает довольно много времени. | Сравнительно занимает меньше времени, поскольку обрабатывает очень небольшой объем данных. |
Фокус | Для хранения всех данных, связанных с компанией. | Содержит данные, предназначенные для одного отдела. |
Предметная область | Он используется для хранения информации или данных для многих предметных областей. | Он хранит информацию об определенном отделе, например маркетинге, финансах или HR. |
Хранение данных | Специально разработан для отслеживания данных о решениях на уровне предприятия. | Проектирование звездообразной схемы и многомерное моделирование используются для повышения производительности доступа. |
Тип данных | Он хранит данные в наиболее полной форме. | Он содержит данные в обобщенном виде. |
Значение данных | ||
Объем | Многочисленные направления деятельности | Многофункциональный отдел или одно направление деятельности |
Источник | Это может быть что угодно: от облачного сервиса до транзакционной базы данных, которую фирма использует для ведения бизнеса. | Это зависит от способа реализации. Поскольку зависимые данные по сути являются логическим подмножеством хранилища данных, их источником также является хранилище данных. |
Размер | Его размер превышает 100 ГБ. | Его размер также превышает 100 ГБ. |
Расходы | Стоимость внедрения независимой витрины данных часто существенно ниже стоимости хранилища данных. | Стоимость зависимой витрины данных, где витрина данных является логическим подмножеством, будет выше, поскольку сначала необходимо создать полную архитектуру хранилища данных. |
Обслуживание | Это немного сложно из-за огромного хранилища и сложных данных. | Обслуживание довольно просто по сравнению с хранилищами данных. |
Время реализации | Для полного ознакомления с внедрением и использованием преимуществ локального хранилища данных может потребоваться много месяцев. Если вы выберете облачное хранилище данных, процесс ознакомления, импорта и настройки данных из ваших источников для дальнейшего анализа может занять от нескольких дней до недель. | Если вы хотите развернуть локальную витрину данных, время, необходимое для ее настройки, может варьироваться от недель до месяцев, что обычно меньше, чем время, необходимое для настройки хранилища данных, поскольку создание или настройка локального хранилища данных является сложной задачей. Использование облачной витрины данных может занять от нескольких дней до многих недель. |
Ключевые различия между хранилищами данных и витринами данных
Ниже приведены ключевые различия между хранилищами данных и витринами данных:
- В хранилище данных хранится значительное количество данных, полученных из многих источников, тогда как витрина данных просто включает точные данные из хранилища данных, необходимые организации для анализа.
- Хранилище данных содержит данные всех отделов компании, тогда как витрина данных содержит данные только из определенных отделов.
- Хранилище данных включает в себя большое количество данных, и из-за огромного объема данных выполнение операций с ними требует довольно много времени. С другой стороны, витрины данных содержат меньше данных, поэтому операции с данными в витринах данных требуют меньше времени.
- Процедура планирования хранилища данных сложна из-за многих типов сложных данных, но процесс проектирования витрины данных несложный.
- Хранилища данных обычно имеют объем хранилища от 100 ГБ до 1 ТБ и более, тогда как витрины данных имеют объем менее 100 ГБ.
- Развертывание хранилища данных часто занимает от месяца до года, а внедрение витрины данных обычно занимает несколько месяцев.
Изучите более дюжины инструментов и навыков обработки данных в рамках программы профессиональных сертификатов в области науки о данных и получите доступ к мастер-классам преподавателей Purdue. Зарегистрируйтесь сейчас и добавьте яркую звезду в свое резюме в области науки о данных!
Заключение
В этой статье представлен полный обзор двух известных модулей хранения данных, представленных сегодня на рынке: хранилищ данных и витрин данных. Здесь также дается краткое описание обеих единиц хранения базы данных. Также были указаны критерии оценки каждого из них.
В целом, выбор хранилища данных или витрины данных полностью зависит от целей фирмы и ресурсов, которыми она обладает. Благодаря своей универсальности и гибкости хранилища данных являются отличным решением практически в любой ситуации. Они могут предоставить хранилище для различных типов данных и помочь вам получить от них важную информацию.
Витрины данных — прекрасная альтернатива, когда вам нужно провести анализ определенного сегмента данных. Они предоставляют функциональность, сравнимую с хранилищами данных, но адаптируют ваши данные к конкретной проблеме, которую вы пытаетесь решить.
Вы готовы узнать больше о хранилищах данных и витринах данных и хотите работать в развивающейся области науки о данных? Если да, вам следует получить выдающуюся сертификацию по науке о данных, чтобы освоить основы хранилищ данных и витрин данных, чтобы вы могли правильно создавать и анализировать данные в своей фирме. Свяжитесь с Simplilearn, чтобы помочь вам начать карьеру в области науки о данных прямо сейчас!
Часто задаваемые вопросы
1. Каковы два преимущества витрины данных по сравнению с хранилищем данных?
Ниже перечислены два наиболее распространенных преимущества витрины данных перед хранилищем данных:
- Доступ к хранилищу данных будет ограничен. Напротив, витрина данных может быть создана и управляться одним отделом.
- Поскольку витрины данных содержат информацию о конкретном предмете или отделе, поиск и извлечение соответствующих данных упрощается, что экономит время и ресурсы.
2. Что такое витрина данных в хранилище данных?
Витрина данных обычно представляет собой подмножество хранилища данных, ориентированное на конкретное направление бизнеса, предметную область или отдел. Витрины данных делают специализированные данные доступными для определенной группы пользователей, позволяя им быстро получить важную информацию без необходимости тщательного анализа всего хранилища данных.
3. Каковы три основных типа хранилищ данных?
Тремя основными типами хранилищ данных являются EDW (корпоративное хранилище данных), ODS (хранилище операционных данных) и витрина данных.
4. Может ли быть витрина данных без хранилища данных?
Независимая витрина данных — это автономная система, созданная без помощи хранилища данных и концентрирующаяся на одном предмете или бизнес-функции.
5. Является ли Snowflake витриной данных?
Snowflake — это, по сути, хранилище данных, которое может заменить витрины данных.
6. Каковы 4 ключевых компонента хранилища данных?
Обычно хранилище данных состоит из четырех основных компонентов:
- Инструменты ETL (извлечение, преобразование, загрузка)
- Центральная база данных
- Инструменты доступа
- Метаданные
7. В чем разница между OLAP и OLTP?
Эти два слова кажутся синонимами, однако они относятся к разным типам систем. В режиме реального времени OLTP (онлайн-обработка транзакций) собирает, сохраняет и обрабатывает данные транзакций. Сложные запросы используются в PLAP (аналитическая онлайн-обработка) для оценки агрегированных исторических данных из OLTP-систем.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)