Unterschied zwischen Big Data und Data Warehouse
Data Warehousing ist eines der gebräuchlichsten Wörter in den letzten 10 bis 20 Jahren, während Big Data in den letzten 5 bis 10 Jahren ein heißer Trend ist. Beide enthalten eine Vielzahl von Daten, die für die Berichterstellung verwendet werden und von einem elektronischen Speichergerät verwaltet werden. Ein verbreiteter Gedanke von maximaler Anzahl von Personen ist, dass die neuesten Big Data sehr bald die alten Data Warehouses ersetzen werden. Dennoch sind Big Data und Data Warehousing nicht austauschbar, da sie vollständig für einen anderen Zweck verwendet wurden. Lassen Sie uns daher in diesem Beitrag ausführlich auf Big Data und Data Warehouse eingehen.
Head to Head Vergleich zwischen Big Data und Data Warehouse
Nachfolgend finden Sie die Top-8-Unterschiede zwischen Big Data und Data Warehouse
Hauptunterschiede zwischen Big Data und Data Warehouse
Der Unterschied zwischen Big Data und Data Warehouse wird in den folgenden Punkten erläutert:
- Data Warehouse ist eine Architektur zur Datenspeicherung oder zum Datenrepository. Während Big Data eine Technologie ist, um große Datenmengen zu verarbeiten und das Repository vorzubereiten.
- Jede Art von DBMS-Daten, die vom Data Warehouse akzeptiert werden, während Big Data alle Arten von Daten akzeptiert, einschließlich transnationaler Daten, Social Media-Daten, Maschinendaten oder DBMS-Daten.
- Data Warehouse verarbeitet nur Strukturdaten (relational oder nicht relational), aber Big Data kann strukturierte, nicht strukturierte und semi-strukturierte Daten verarbeiten.
- Big Data verwendete normalerweise ein verteiltes Dateisystem, um große Datenmengen verteilt zu laden, aber Data Warehouse hat ein solches Konzept nicht.
- Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist die Analyse von Big Data mit einer Vielzahl von Daten sehr fruchtbar, und das Ergebnis ist aussagekräftiger, um die richtigen Entscheidungen für diese Organisation zu treffen. Während Data Warehouse hauptsächlich zur Analyse informierter Informationen beiträgt.
- Data Warehouse ist die relationale Datenbank. Das Speichern und Abrufen von Daten erfolgt also ähnlich wie bei einer normalen SQL-Abfrage. Und Big Data folgt nicht der richtigen Datenbankstruktur. Wir müssen Hive- oder Spark-SQL verwenden, um die Daten mithilfe einer Hive-spezifischen Abfrage anzuzeigen.
- 100% der in Data Warehousing geladenen Daten werden für Analyseberichte verwendet. Unabhängig von den von Hadoop geladenen Daten wurden bisher maximal 0, 5% für Analyseberichte verwendet. Andere Daten werden in das System geladen, aber nicht verwendet.
- Data Warehousing kann niemals mit riesigen Datenmengen umgehen (völlig unstrukturierte Daten). Big Data (Apache Hadoop) ist die einzige Möglichkeit, mit riesigen Datenmengen umzugehen.
- Der Zeitpunkt des Abrufs nimmt im Data Warehouse auf der Grundlage des Datenvolumens gleichzeitig zu. Dies bedeutet, dass es für Daten mit geringem Datenvolumen nur wenig Zeit und für Daten mit großem Datenvolumen wie bei DBMS sehr viel Zeit braucht. Bei großen Datenmengen dauert das Abrufen großer Datenmengen (wie sie speziell für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurden) jedoch nur eine kurze Zeit, wenn wir versuchen, kleine Datenmengen mithilfe von Map Reduce in HDFS zu laden oder abzurufen .
Vergleichstabelle zwischen Big Data und Data Warehouse
| VERGLEICHSGRUNDLAGE | Data Warehouse | Große Daten |
| Bedeutung | Data Warehouse ist hauptsächlich eine Architektur, keine Technologie. Es extrahiert Daten aus SQL-basierten Datenquellen (hauptsächlich relationale Datenbanken) und hilft bei der Erstellung von Analyseberichten. Definitionsgemäß wurde das Datenrepository, das für Analyseberichte verwendet wird, aus einem einzigen Prozess generiert, der nichts anderes als das Data Warehouse ist. | Big Data ist hauptsächlich eine Technologie, die sich auf Volumen, Geschwindigkeit und Datenvielfalt bezieht. Volumes definieren die Datenmenge, die aus verschiedenen Quellen stammt, Velocity bezieht sich auf die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung und Varietäten auf die Anzahl der Datentypen (unterstützen hauptsächlich alle Arten von Datenformaten). |
| Einstellungen | Wenn ein Unternehmen eine fundierte Entscheidung treffen möchte (z. B. was in seinem Unternehmen vor sich geht, die Planung für das nächste Jahr auf der Grundlage der Leistungsdaten für das aktuelle Jahr usw.), wählt es lieber Data Warehousing, da für diese Art von Bericht zuverlässige oder glaubwürdige Informationen benötigt werden Daten aus den Quellen. | Wenn Unternehmen mit einer Vielzahl von Big Data vergleichen müssen, die wertvolle Informationen enthalten und ihnen helfen, eine bessere Entscheidung zu treffen (z. B. wie sie mehr Umsatz, mehr Rentabilität, mehr Kunden usw. erzielen können), bevorzugen sie offensichtlich den Big Data-Ansatz. |
| Akzeptierte Datenquelle | Akzeptiert eine oder mehrere homogene (alle Sites verwenden dasselbe DBMS-Produkt) oder heterogene (Sites können unterschiedliche DBMS-Produkt-) Datenquellen. | Akzeptierte alle Arten von Quellen, einschließlich Geschäftstransaktionen, sozialer Medien und Informationen von sensor- oder maschinenspezifischen Daten. Es kann von einem DBMS-Produkt stammen oder nicht. |
| Akzeptierte Formattypen | Behandelt hauptsächlich strukturelle Daten (insbesondere relationale Daten). | Akzeptiert alle Arten von Formaten. Strukturdaten, relationale Daten und unstrukturierte Daten, einschließlich Textdokumente, E-Mail, Video, Audio, Börsenticker und Finanztransaktionen. |
| Subjektorientiert | Ein Data Warehouse ist themenorientiert, da es Informationen zu einem bestimmten Thema (z. B. ein Produkt, Kunden, Lieferanten, Verkäufe, Einnahmen usw.) liefert, die nicht den laufenden Betrieb der Organisation betreffen. Es konzentriert sich nicht auf den laufenden Betrieb, sondern hauptsächlich auf die Analyse oder Anzeige von Daten, die bei der Entscheidungsfindung helfen. | Big Data ist auch themenorientiert, der Hauptunterschied liegt in der Datenquelle, da Big Data Daten aus allen Quellen einschließlich sozialer Medien, sensor- oder maschinenspezifischer Daten aufnehmen und verarbeiten kann. Es geht auch hauptsächlich darum, genaue Analysen zu Daten bereitzustellen, die spezifisch themenorientiert sind. |
| Zeitunterschied | Die in einem Data Warehouse gesammelten Daten werden tatsächlich durch einen bestimmten Zeitraum identifiziert. Da es hauptsächlich historische Daten für einen analytischen Bericht enthält. | Big Data hat viele Ansätze, um bereits geladene Daten zu identifizieren. Ein Zeitraum ist einer der Ansätze dafür. Big Data verarbeitet hauptsächlich flache Dateien. Daher ist die Archivierung mit Datum und Uhrzeit der beste Ansatz, um geladene Daten zu identifizieren. Es besteht jedoch die Möglichkeit, mit Streaming-Daten zu arbeiten, sodass nicht immer historische Daten gespeichert werden. |
| Nicht flüchtig | Vorherige Daten werden nie gelöscht, wenn neue Daten hinzugefügt werden. Dies ist eines der Hauptmerkmale eines Data Warehouse. Da es sich von einer operativen Datenbank völlig unterscheidet, wirken sich Änderungen an einer operativen Datenbank nicht direkt auf ein Data Warehouse aus. | Bei Big Data werden vorherige Daten nie gelöscht, wenn neue Daten hinzugefügt werden. Es wird als Datei gespeichert, die eine Tabelle darstellt. Aber hier manchmal im Falle von Streaming direkt Hive oder Spark als Betriebsumgebung verwenden. |
| Verteiltes Dateisystem | Die Verarbeitung großer Datenmengen in Data Warehousing ist sehr zeitaufwendig und manchmal dauerte es einen ganzen Tag, bis der Vorgang abgeschlossen war. | Dies ist einer der großen Vorteile von Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System) wurde hauptsächlich zum Laden großer Datenmengen in verteilten Systemen mithilfe eines Programms zur Kartenreduzierung definiert. |
Fazit
Nach der obigen Erklärung und dem obigen Verständnis können wir zu folgendem Schluss kommen:
- Big Data und Data Warehouse sind nicht dasselbe, daher nicht austauschbar.
- Ein Unternehmen kann die Big Data- und Data Warehouse-Lösung je nach Bedarf verwenden, nicht weil sie ähnlich sind.
- Ein Unternehmen kann die Kombination sowohl von Big Data- als auch von Data Warehouse-Lösungen nach Bedarf verfolgen.
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