Verschil tussen Big Data en Data Warehouse
Data Warehousing is een van de veel voorkomende woorden voor de afgelopen 10-20 jaar, terwijl Big Data een trend is voor de laatste 5-10 jaar. Beiden bevatten veel gegevens, gebruikt voor rapportage, beheerd door een elektronisch opslagapparaat. Dus een veelgehoorde gedachte van maximale mensen dat recente big data oude data warehousing binnenkort zal vervangen. Maar toch, big data en datawarehousing zijn niet uitwisselbaar omdat ze volledig voor een ander doel werden gebruikt. Laten we daarom Big Data en Data Warehouse in detail in dit bericht leren.
Head to Head-vergelijking tussen Big Data versus Data Warehouse
Hieronder staat het top 8-verschil tussen big data versus datawarehouse
Belangrijkste verschillen tussen Big Data versus Data Warehouse
Het verschil tussen big data versus datawarehouse wordt uitgelegd in de onderstaande punten:
- Data Warehouse is een architectuur voor gegevensopslag of gegevensrepository. Terwijl Big Data een technologie is om enorme gegevens te verwerken en de repository voor te bereiden.
- Elke vorm van DBMS-gegevens die door Datawarehouse worden geaccepteerd, terwijl Big Data alle soorten gegevens accepteert, waaronder transnationale gegevens, sociale mediagegevens, machinegegevens of DBMS-gegevens.
- Datawarehouse verwerkt alleen structuurgegevens (relationeel of niet relationeel), maar big data kan omgaan met structurele, niet-structurele, semi-gestructureerde gegevens.
- Big data gebruikte normaal gesproken een gedistribueerd bestandssysteem om enorme gegevens op een gedistribueerde manier te laden, maar datawarehouse heeft niet zo'n concept.
- Vanuit zakelijk oogpunt, omdat big data veel data heeft, zullen analyses daarover zeer vruchtbaar zijn en zal het resultaat betekenisvoller zijn, wat helpt om de juiste beslissing voor die organisatie te nemen. Terwijl Datawarehouse vooral helpt bij het analyseren van geïnformeerde informatie.
- Datawarehouse betekent de relationele database, dus het opslaan en ophalen van gegevens is vergelijkbaar met een normale SQL-query. En big data volgt niet de juiste databasestructuur, we moeten bijenkorf gebruiken of SQL activeren om de gegevens te bekijken met behulp van bijenkorfspecifieke query.
- 100% data geladen in datawarehousing wordt gebruikt voor analyserapporten. Maar welke gegevens ook door Hadoop worden geladen, tot nu toe werd maximaal 0, 5% gebruikt voor analyserapporten. Andere gegevens worden in het systeem geladen, maar hebben de status Niet gebruiken.
- Data Warehousing kan nooit gigantische data verwerken (totaal ongestructureerde data). Big data (Apache Hadoop) is de enige optie om gigantische data te verwerken.
- De timing van ophalen wordt gelijktijdig verhoogd in het datawarehouse op basis van het datavolume. Dit betekent dat het weinig tijd kost voor gegevens met een laag volume en veel tijd voor een enorme hoeveelheid gegevens, net als DBMS. Maar in het geval van big data, duurt het een korte tijd om enorme data op te halen (omdat het speciaal is ontworpen voor het verwerken van enorme data), maar het kostte enorm veel tijd als we op een of andere manier proberen om kleine data in HDFS te laden of op te halen met behulp van map reduce .
Vergelijkingstabel big data versus datawarehouse
| BASIS VOOR VERGELIJKING | Data Warehouse | Big Data |
| Betekenis | Data Warehouse is vooral een architectuur, geen technologie. Het haalt gegevens uit variëteiten op SQL gebaseerde gegevensbron (voornamelijk relationele database) en helpt bij het genereren van analytische rapporten. Wat de definitie betreft, is de gegevensrepository, die wordt gebruikt voor analytische rapporten, gegenereerd vanuit één proces, dat niets anders is dan het gegevensmagazijn. | Big Data is vooral een technologie die staat voor volume, snelheid en verscheidenheid aan gegevens. Volumes bepalen de hoeveelheid gegevens die uit verschillende bronnen komt, snelheid verwijst naar de snelheid van gegevensverwerking en variëteiten verwijzen naar het aantal gegevenstypen (ondersteunen hoofdzakelijk alle soorten gegevensindelingen). |
| voorkeuren | Als een organisatie een weloverwogen beslissing wil weten (zoals wat er gaande is in hun bedrijf, planning volgend jaar op basis van de prestatiegegevens van het lopende jaar, enz.), Kiezen ze liever voor data warehousing, omdat ze voor dit soort rapporten betrouwbare of geloofwaardige informatie nodig hebben gegevens uit de bronnen. | Als organisaties moeten vergelijken met veel big data, die waardevolle informatie bevatten en hen helpen om een betere beslissing te nemen (zoals hoe ze meer omzet, meer winstgevendheid, meer klanten, enz. Kunnen leiden), hebben ze uiteraard de voorkeur gegeven aan Big Data-aanpak. |
| Geaccepteerde gegevensbron | Geaccepteerde een of meer homogene (alle sites gebruiken hetzelfde DBMS-product) of heterogene (sites kunnen verschillende DBMS-producten gebruiken) gegevensbronnen. | Geaccepteerd elke vorm van bronnen, inclusief zakelijke transacties, sociale media en informatie van sensor- of machinespecifieke gegevens. Het kan afkomstig zijn van een DBMS-product of niet. |
| Geaccepteerde type formaten | Verwerkt hoofdzakelijk structurele gegevens (specifiek relationele gegevens). | Alle soorten formaten geaccepteerd. Structuurgegevens, relationele gegevens en ongestructureerde gegevens, waaronder tekstdocumenten, e-mail, video, audio, aandelenkoersen en financiële transactie. |
| Vakgerichte | Een datawarehouse is onderwerpsgericht omdat het feitelijk informatie geeft over het specifieke onderwerp (zoals een product, klanten, leveranciers, verkoop, omzet, etc.) en niet over de lopende activiteiten van de organisatie. Het richt zich niet op de lopende operatie, het richt zich vooral op de analyse of het weergeven van gegevens die helpen bij de besluitvorming. | Big Data is ook onderwerpsgericht, het belangrijkste verschil is een gegevensbron, omdat big data gegevens van alle bronnen kan accepteren en verwerken, inclusief sociale media, sensor- of machinespecifieke gegevens. Het is ook belangrijk om een exacte analyse te bieden van gegevens die specifiek zijn gericht op het onderwerp. |
| Tijd variant | De gegevens die in een datawarehouse worden verzameld, worden in feite geïdentificeerd door een bepaalde periode. Omdat het voornamelijk historische gegevens bevat voor een analytisch rapport. | Big Data heeft veel benaderingen om reeds geladen gegevens te identificeren, een tijdsperiode is een van de benaderingen daarop. Big data verwerkt voornamelijk platte bestanden, dus archiveren met datum en tijd is de beste manier om geladen gegevens te identificeren. Maar het heeft de optie om met streaming data te werken, dus het bevat niet altijd historische data. |
| Niet-vluchtig | Eerdere gegevens worden nooit gewist wanneer er nieuwe gegevens aan worden toegevoegd. Dit is een van de belangrijkste kenmerken van een datawarehouse. Omdat het totaal verschilt van een operationele database, hebben wijzigingen in een operationele database dus geen directe gevolgen voor een datawarehouse. | Voor Big data worden eerdere gegevens nooit gewist wanneer er nieuwe gegevens aan worden toegevoegd. Het is opgeslagen als een bestand dat een tabel vertegenwoordigt. Maar hier soms in geval van streaming direct Hive of Spark gebruiken als een werkomgeving. |
| Gedistribueerd bestandssysteem | Verwerking van enorme gegevens in Data Warehousing is echt tijdrovend en soms duurde het een hele dag om het proces te voltooien. | Dit is een van de grote hulpprogramma's van Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System), voornamelijk gedefinieerd om enorme gegevens in gedistribueerde systemen te laden met behulp van het programma Map verkleinen |
Conclusie
Zoals hierboven uitgelegd en begrepen, kunnen we onder de conclusie komen:
- Big data en datawarehouse zijn niet hetzelfde, dus niet uitwisselbaar.
- Een organisatie kan Big Data en Data Warehouse-oplossing volgen op basis van hun behoefte, niet omdat ze vergelijkbaar zijn.
- Een organisatie kan de combinatie van zowel big data als datawarehouse-oplossingen volgen volgens hun behoefte.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Big Data versus Data Warehouse, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Big Data versus Data Science - Hoe zijn ze anders?
- 5 Beste verschil tussen Big Data versus machinaal leren
- 10 Populaire tools en technologieën voor datawarehouse
- 5 Het beste dat u moet weten over Business Intelligence versus Data Warehouse