Разница между хранилищем данных и витриной данных
В наши дни платформы данных являются неотъемлемой составляющей успеха бизнеса. Организации, которые более эффективно используют свои данные, имеют значительное преимущество перед своими конкурентами. Использовать данные легче сказать, чем сделать. Кроме того, внедрение платформы данных — это дыра в деньгах, 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 — сложная задача.
Хранилища данных и витрины данных — два неоднозначных слова, которые часто встречаются в обсуждениях создания платформы данных. Выбор правильного слова подразумевает принятие правильных решений на разных этапах.
Хранилище данных служит в качестве большой единицы хранения данных для всех данных вашей компании, и оно используется для помощи организации в принятии обоснованных решений. С другой стороны, витрины данных являются подмножествами хранилищ данных, которые фокусируются на определенной линии бизнеса.
Этот информативный блог дает полный анализ обоих устройств хранения и показывает ключевые различия между ними, чтобы помочь вам легко провести обсуждение хранилища данных против витрины данных. Он также дает вам краткий обзор обоих контейнеров хранения. Продолжайте читать, чтобы узнать, как выбрать лучшее устройство хранения для вашего бизнеса.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Что такое хранилище данных?
Ну, хранилище данных — это консолидированное хранилище всех данных организации, хранящихся в подходящем для анализа виде. Хранилище данных может включать в себя все, от клиентских данных до данных из сторонних облачных приложений. Оно действует как единый магазин организации для поиска любого типа актива данных.
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 создать витрину данных для своего отдела продаж и финансового отдела. Она рассчитана на определенную аудиторию и не включает все данные организации. Витрины данных часто охватывают определенную тему и помогают в обработке данных, связанных с этой темой.
Витрина данных также специализирована и приспособлена для аналитических целей. Она может содержать данные из многочисленных баз данных или источников, если все они имеют отношение 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 у вас есть фундаментальное понимание обеих технологий, давайте попробуем решить разницу между хранилищем данных и витриной данных. Здесь нет универсального решения, и решение должно быть принято в зависимости от требований компании, параметров и бюджета, перечисленных ниже. Основные элементы, определяющие сравнение хранилища данных и витрины данных, следующие:
Параметр | Хранилище данных | Магазин данных |
Определение | Он работает как центральное хранилище данных для фирмы. | Это логическое подмножество хранилища данных, в котором данные хранятся на недорогих серверах для конкретных ведомственных приложений. |
Использование | Это помогает фирме принять стратегическое решение. | Он помогает принимать тактические решения для всего бизнеса. |
Природа | Он ориентирован на данные. | Он ориентирован на проект. |
Цель | Служить консолидированным хранилищем данных для каждого направления деятельности и отдела компании. | Это хранилище информации или данных для отдельного направления деятельности или отдела. |
Проектирование | Он разработан с использованием структуры снежинки, звезды, созвездия или галактики. | При проектировании таблиц используется схема «звезда». |
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 многочисленные стратегии моделирования. |
Обработка данных | Из-за огромного объема данных их обработка занимает довольно много времени. | Сравнительно быстро, так как обрабатывается совсем небольшой объем данных. |
Фокус | Для хранения всех данных, связанных с компанией. | Содержит данные, относящиеся к одному отделу. |
Предметная область | Он используется для хранения информации или данных по многим предметным областям. | Он хранит информацию об определенном отделе, например, маркетинге, финансах или кадрах. |
Хранение данных | Разработано специально для отслеживания данных о решениях на уровне предприятия. | Для повышения производительности доступа используются схема «звезда» и пространственное моделирование. |
Тип данных | Он хранит данные в наиболее полной форме. | Он содержит данные в обобщенном виде. |
Значение данных | ||
Объем | Многочисленные направления бизнеса | Многофункциональный отдел или одно направление бизнеса |
Источник | Это может быть что угодно: от облачного сервиса до транзакционной базы данных, которую фирма использует для ведения бизнеса. | Он опирается на способ, которым он был реализован. Поскольку зависимые данные по сути являются логическим подмножеством хранилища данных, их источником также является хранилище данных. |
Размер | Его размер превышает 100 ГБ. | Его размер превышает 100 ГБ. |
Расходы | Стоимость внедрения независимой витрины данных зачастую 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 объема хранилища и сложной структуры данных. | Обслуживание довольно простое по сравнению с хранилищами данных. |
Время реализации | Внедрение и использование преимуществ локального хранилища данных может занять много месяцев, чтобы полностью ознакомиться с ним. Если вы выберете хранилище данных на базе облака, процесс ознакомления, импорта и настройки данных из ваших источников для дальнейшего анализа может занять от нескольких дней до нескольких недель. | Если вы хотите развернуть локальную витрину данных, время, необходимое для ее настройки, может варьироваться от нескольких недель до месяцев, что обычно меньше времени, необходимого 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 основные различия между хранилищами данных и витринами данных:
- Хранилище данных хранит значительный объем данных, полученных из многих источников, тогда как витрина данных просто включает в себя точные данные из хранилища данных, необходимые организации для анализа.
- Хранилище данных содержит данные из всех отделов компании, тогда как витрина данных содержит данные только из определенных отделов.
- Хранилище данных содержит много данных, и из-за огромного объема данных проведение операций с данными в нем занимает 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 множества типов сложных данных, но процесс проектирования витрины данных несложен.
- Хранилища данных обычно имеют объем хранения от 100 ГБ до 1 ТБ+, 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 науки о данных с помощью Программы профессионального сертификата в науке о данных и получите доступ к мастер-классам преподавателей Пердью. Зарегистрируйтесь сейчас и добавьте яркую звезду в свое резюме по науке о данных!
Заключение
В этой статье представлен полный обзор двух основных единиц хранения баз данных на рынке сегодня: хранилищ данных и витрин данных. В ней также дается краткое описание обеих единиц хранения баз данных. Также в ней указаны критерии оценки каждой из них.
В целом, выбор хранилища данных или витрины данных полностью зависит от цели компании и ресурсов, которыми она располагает. Благодаря своей универсальности и гибкости хранилища данных являются отличным решением практически в любой ситуации. Они могут предоставлять хранилище для различных видов данных и помогать вам получать из них важные сведения.
Data marts — это замечательная альтернатива, когда вам нужно провести анализ определенного сегмента данных. Они предоставляют сопоставимую с хранилищами данных функциональность, но они подгоняют ваши данные под точную проблему, 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 овладеть основами 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 науке о данных прямо сейчас!
Часто задаваемые вопросы
1. Каковы два преимущества витрины данных по сравнению с хранилищем данных?
Ниже перечислены два наиболее распространенных преимущества, которые имеет витрина данных по сравнению с 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 субъекте или отделе, поиск и извлечение соответствующих данных упрощается, что экономит время и ресурсы.
2. Что такое витрина данных в хранилище данных?
Витрина данных — это, как правило, подмножество хранилища данных, концентрирующееся на определенной линии бизнеса, предметной области или отделе. Витрины данных предоставляют специализированные данные определенной группе пользователей, позволяя им быстро получать важные сведения без необходимости просеивать все хранилище данных.
3. Каковы три основных типа хранилищ данных?
Тремя основными типами хранилищ данных являются EDW (корпоративное хранилище данных), ODS (операционное хранилище данных) и киоск данных.
4. Может ли быть киоск данных без хранилища данных?
Независимая витрина данных — это самодостаточная система, созданная без помощи хранилища данных, которая концентрируется на одной теме или бизнес-функции.
5. Является ли Snowflake хранилищем данных?
Snowflake — это по сути хранилище данных, которое может заменить витрины данных.
6. Каковы 4 основных 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 (обработка транзакций в режиме онлайн) собирает, сохраняет и обрабатывает данные транзакций. Сложные запросы используются в PLAP (аналитическая обработка в режиме онлайн) для оценки агрегированных исторических данных из систем OLTP.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
