Πολλές επιτυχημένες επιχειρήσεις προκειμένου να αντιμετωπίσουν τις καθημερινές προκλήσεις, έχουν ενσωματώσει στο δυναμικό τους ομάδες δεδομένων που μεταξύ άλλων ασχολούνται με την συλλογή, ανάλυση και επεξεργασία των δεδομένων.

Ωστόσο, μιας και τα δεδομένα που συλλέγονται είναι πολλαπλά και από πολλές και διαφορετικές πηγές, δημιουργείται συχνά η ανάγκη για την ενσωμάτωση επιπλέον συστημάτων για την διαχείριση και αποθήκευση τους.

Δύο δημοφιλή συστήματα αποθήκευσης δεδομένων που χρησιμοποιούνται σε ένα ευρύ φάσμα τομέων είναι το Data Lake και το Data Warehouse.

Σε αυτό λοιπόν το άρθρο θα δούμε αναλυτικά:

 Τι Είναι το Data Lake

 Τι Είναι το Data Warehouse

 Ποιες είναι οι μεταξύ τους διαφορές

Ας ξεκινήσουμε με τον ορισμό του Data Lake.

 Τι Είναι το Data Lake

Το Data Lake (λίμνη δεδομένων) αποτελεί ένα μεγάλο αποθετήριο ακατέργαστων, μη δομημένων και ημι-δομημένων data, που μπορούν να προέρχονται από πολλαπλές πηγές, συμπεριλαμβανομένων των JSON, CSV και Parquet.

Η έννοια του data lake προέκυψε ως απάντηση στις προκλήσεις που έχει δημιουργήσει η ανάγκη για διαχείριση και επεξεργασία των big data που είναι πολλές φορές δαπανηρά και με δυσκολίες στην αποθήκευση σε ένα απλό database.

Όταν βέβαια τα δεδομένα είναι πιο ακατέργαστα (raw data) είναι λογικό η ανάλυση τους πιθανότατα να απαιτήσει την εμπειρία επαγγελματιών όπως developers, data scientists και data engineers.

Χρησιμοποιώντας το data lake, οι data analysts μπορούν να αποθηκεύουν όλους τους τύπους δεδομένων, σε ένα ενιαίο αποθετήριο, με μεγαλύτερη ευκολία και ευελιξία στην ανάλυση και εξαγωγή πληροφοριών από μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Επίσης, η αποθήκευση των δεδομένων μπορεί να γίνει σε ένα κατανεμημένο σύστημα αρχείων, όπως είναι το Apache Hadoop.

Πλέον φυσικά, με την συνεχή αύξηση της ροής των data υποστηρίζονται και data lakes στο cloud, συνδυάζοντας τη μηχανή επεξεργασίας του Apache Spark και τις υπηρεσίες αποθήκευσης αντικειμένων cloud.

Αφού είδαμε τι είναι το data lake, ας συνεχίσουμε βλέποντας τι είναι το data warehouse.

 Τι Είναι το Data Warehouse

Το Data Warehouse (αποθήκη δεδομένων) αποτελεί ένα κεντρικό αποθετήριο δομημένων δεδομένων που έχουν υποβληθεί σε επεξεργασία, μετασχηματισμό και μοντελοποίηση για την κάλυψη κάποιας συγκεκριμένης επιχειρηματικής ανάγκης.

Καθώς τα δεδομένα σε ένα Data Warehouse έχουν υποβληθεί πρωτύτερα σε επεξεργασία όπως data cleaning, είναι σχετικά εύκολο να πραγματοποιηθεί ανάλυση υψηλού επιπέδου.

Το data warehouse συνήθως αποθηκεύει δεδομένα από ποικίλες πηγές και λειτουργικά συστήματα, όπως συστήματα συναλλαγών και συστήματα διαχείρισης σχέσεων πελατών (CRM).

Επίσης, διαθέτει βελτιστοποιημένες προδιαγραφές για γρήγορη υποβολή ερωτημάτων και ανάλυση από επιχειρηματικούς αναλυτές, προσφέροντας υψηλή απόδοση, επεκτασιμότητα και αξιοπιστία.

Συνήθως, η αποθήκευση γίνεται σε στήλες και πραγματοποιείται μαζική παράλληλη επεξεργασία (MPP) για ταχύτερη απόδοση ερωτημάτων σε μεγάλους όγκους δεδομένων.

Συνεχίζοντας, ας δούμε μερικές από τις βασικές διαφορές ανάμεσα στο data lake και data warehouse.

 Data Lake vs Data Warehouse: 3 Βασικές Διαφορές

Το data lake και το data warehouse έχουν ως κοινό σκοπό ότι προσφέρουν υψηλού επιπέδου αποθήκευση δεδομένων.

Ωστόσο, παρουσιάζουν κάποιες βασικές διαφορές μεταξύ τους οι οποίες είναι οι εξής:

   Χρήση

Το Data Lake μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών μηχανικής μάθησης, ανάλυσης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο καθώς και για προγνωστική ανάλυση.

Ένα Data Warehouse σχεδιάζεται συνήθως με γνώμονα ένα συγκεκριμένο επιχειρηματικό σκοπό, όπως οι πωλήσεις και το μάρκετινγκ.

Παρέχει μια προβολή των ιστορικών δεδομένων και δίνει τη δυνατότητα ανάλυσης τάσεων, εντοπισμό μοτίβων και ορθή λήψη σημαντικών αποφάσεων.

Σε ένα Data Lake χρειάζονται πολλές φορές οι εξειδικευμένες γνώσεις ενός data scientist ή ενός data engineer που θα είναι σε θέση να ερμηνεύουν και να οργανώνουν μη επεξεργασμένα δεδομένα πριν από την ανάλυσή τους.

Αντίθετα, ένα Data Warehouse μπορεί συνήθως να δημιουργηθεί και να ερμηνευτεί από έναν αναλυτή δεδομένων ή επιχειρηματικό αναλυτή (BI), υπό την προϋπόθεση φυσικά ότι έχει τις απαραίτητες γνώσεις για την εκάστοτε περίπτωση raw data.

   Δομή

Σε ένα Data Lake, τα δεδομένα δεν έχουν ακόμη υποβληθεί σε επεξεργασία για κάποιο καθορισμένο σκοπό και συνεπώς είναι πιο εύπλαστα και με μεγάλη ευελιξία.

Ωστόσο, χρειάζεται συνήθως πολύ μεγαλύτερη χωρητικότητα αποθήκευσης από ότι αντίστοιχα σε ένα data warehouse όπως επίσης και λήψη κατάλληλων μέτρων ποιότητας και διαχείρισης των δεδομένων.

Αντίθετα, σε ένα data warehouse, όπου τα data είναι ήδη επεξεργασμένα εξοικονομείται χώρος αποθήκευσης καθώς δεν διατηρούνται δεδομένα για μελλοντική χρήση που μπορεί ακόμη και ποτέ να μην χρησιμοποιηθούν.

   Μέθοδοι

Οι μέθοδοι επεξεργασίας δεδομένων σε ένα Data Lake και ένα data warehouse διαφέρουν λόγω της αρχιτεκτονικής και της δομής των data που προαναφέραμε.

Σε ένα data warehouse, τα δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία χρησιμοποιώντας τη μέθοδο ETL (Extract, Transform, Load).

Στο ETL, τα δεδομένα εξάγονται από διάφορες πηγές, μετασχηματίζονται σε ένα προκαθορισμένο σχήμα και έπειτα πραγματοποιείται η αποθήκευσή τους.

Στη συνέχεια, τα δεδομένα μπορούν να αναλυθούν μέσω εργαλείων BI.

Σε ένα Data Lakee, χρησιμοποιείται συχνά η μέθοδος ELT (Extract, Load, Transform).

Στο ELT, τα δεδομένα πρώτα αποθηκεύονται και μετά μετασχηματίζονται ανάλογα τις εκάστοτε ανάγκες.

Τα δεδομένα μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας διάφορα frameworks επεξεργασίας δεδομένων, όπως το Hadoop και το Spark.

Επίσης, τα δεδομένα σε ένα data lake αποθηκεύονται στην εγγενή τους μορφή, και έτσι μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία χρησιμοποιώντας μια ποικιλία γλωσσών προγραμματισμού όπως Python, R και Java.

 Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν αναλυτικά για το είναι το Data Lake και το Data Warehouse, καθώς και για κάποιες από τις βασικές τους διαφορές.

Η επιστήμη των δεδομένων είναι μια πολύ ενδιαφέρουσα επιλογή με πολλές προοπτικές και ευκαιρίες καριέρας.

Αν αποτελεί το μονοπατι που θέλεις να ακολουθήσεις και να εξελιχθείς, τότε στην Big Blue θα βρεις την ευκαιρία που ψάχνεις.

Ανακάλυψε το Date Engineering Bootcamp και γίνε πιστοποιημένος Date Engineer ξεκινώντας δυναμικά την επαγγελματική σου καριέρα!