डेटा लेक्स बनाम डेटा वेयरहाउस

बिग डेटा को संग्रहीत करने की बात आए तो दो सबसे लोकप्रिय विकल्प डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस हैं। डेटा वेयरहाउस का उपयोग संग्रहीत संरचित डेटा के विश्लेषण के लिए किया जाता है, जबकि डेटा लेक का उपयोग सभी प्रकार की संरचनाओं वाले बिग डेटा को संग्रहीत करने के लिए होता है।

इस पोस्ट में, हम इनके बीच के अंतर को खोलकर समझेंगे। नीचे दी गई तालिका में उनके अंतर को पाँच श्रेणियों में विभाजित किया गया है।

डेटा का प्रकार

डेटा साफ़ करना एक महत्वपूर्ण डेटा कौशल है क्योंकि डेटा स्वाभाविक रूप से बिखरे और अपूर्ण रूपों में आता है। जिसे साफ़ नहीं किया गया है, ऐसे कच्चे डेटा को असंरचित डेटा कहा जाता है—जो दुनिया के अधिकांश डेटा का हिस्सा है, जैसे फ़ोटो, चैट लॉग, और PDF फ़ाइलें। जिस असंरचित डेटा को किसी स्कीमा में फिट होने के लिए साफ़ किया गया है, तालिकाओं में व्यवस्थित किया गया है, और डेटा प्रकारों व संबंधों द्वारा परिभाषित किया गया है, उसे संरचित डेटा कहते हैं। यही लेक और वेयरहाउस के बीच का मूलभूत अंतर है।

डेटा लेक IoT डिवाइस, रियल-टाइम सोशल मीडिया स्ट्रीम, उपयोगकर्ता डेटा, और वेब एप्लिकेशन लेनदेन जैसे विस्तृत स्रोतों से डेटा संग्रहीत करते हैं। कभी-कभी यह डेटा संरचित होता है, लेकिन अक्सर यह काफ़ी अव्यवस्थित होता है क्योंकि डेटा सीधे स्रोत से लिया जा रहा होता है। दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउस में ऐतिहासिक डेटा होता है जिसे रिलेशनल स्कीमा में फिट करने के लिए साफ़ किया गया है।

उद्देश्य

डेटा लेक का उपयोग कई स्रोतों से आने वाली बड़ी मात्रा में डेटा के कम-लागत भंडारण के लिए किया जाता है। किसी भी संरचना के डेटा की अनुमति देने से लागत कम होती है क्योंकि डेटा अधिक लचीला और स्केलेबल रहता है—उसे किसी विशेष स्कीमा में फिट होने की आवश्यकता नहीं होती। हालाँकि, संरचित डेटा का विश्लेषण करना आसान होता है क्योंकि वह साफ़ होता है और क्वेरी के लिए एक समान स्कीमा होता है। डेटा को स्कीमा तक सीमित करके, डेटा वेयरहाउस विशिष्ट व्यावसायिक निर्णयों के लिए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने में अत्यंत कुशल होते हैं।

आप देखेंगे कि डेटा वर्कफ़्लो में डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस एक-दूसरे के पूरक हैं। इनजेस्ट किया गया कंपनी डेटा तुरंत डेटा लेक में संग्रहीत किया जाता है। यदि कोई विशिष्ट व्यावसायिक प्रश्न सामने आता है, तो प्रासंगिक मानी गई डेटा की एक हिस्से को लेक से निकाला जाता है, साफ़ किया जाता है, और डेटा वेयरहाउस में निर्यात किया जाता है।

उपयोगकर्ता

डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगी हैं। डेटा विश्लेषक और बिज़नेस विश्लेषक अक्सर उन डेटा वेयरहाउस में काम करते हैं जिनमें उनके काम के लिए स्पष्ट रूप से प्रासंगिक और प्रोसेस किया हुआ डेटा होता है। डेटा वेयरहाउस का उपयोग करने के लिए प्रोग्रामिंग और डेटा साइंस का अपेक्षाकृत कम स्तर का ज्ञान आवश्यक होता है।

डेटा लेक को डेटा इंजीनियर सेट अप करते हैं और डेटा पाइपलाइनों में एकीकृत कर उनका रखरखाव करते हैं। डेटा वैज्ञानिक डेटा लेक के साथ अधिक निकटता से काम करते हैं क्योंकि इनमें व्यापक और अधिक ताज़ा दायरे का डेटा होता है।

कार्य

डेटा इंजीनियर आने वाला डेटा संग्रहीत करने के लिए डेटा लेक का उपयोग करते हैं। हालाँकि, डेटा लेक केवल भंडारण तक सीमित नहीं हैं। ध्यान रखें, असंरचित डेटा अधिक लचीला और स्केलेबल होता है, जो अक्सर बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए बेहतर होता है। Apache Spark और Hadoop जैसी सेवाओं का उपयोग करके डेटा लेक पर बिग डेटा एनालिटिक्स चलाया जा सकता है। यह विशेष रूप से डीप लर्निंग के लिए सही है, जिसे बढ़ती प्रशिक्षण डेटा मात्रा में स्केलेबिलिटी की आवश्यकता होती है।

डेटा वेयरहाउस आमतौर पर विश्लेषक उपयोगकर्ताओं के लिए केवल-पढ़ने योग्य होते हैं, जो मुख्य रूप से इनसाइट्स के लिए डेटा को पढ़ते और समेकित करते हैं। चूँकि डेटा पहले से साफ़ और अभिलेखीय होता है, आम तौर पर डेटा को इन्सर्ट या अपडेट करने की आवश्यकता नहीं होती।

आकार

यह आश्चर्य की बात नहीं होनी चाहिए कि डेटा लेक आकार में कहीं बड़े होते हैं क्योंकि वे वह सारा डेटा बनाए रखते हैं जो किसी कंपनी के लिए प्रासंगिक हो सकता है। डेटा लेक अक्सर पेटाबाइट्स के आकार के होते हैं—यानी 1,000 टेराबाइट्स! डेटा वेयरहाउस इस बात पर कहीं अधिक चयनात्मक होते हैं कि कौन-सा डेटा संग्रहीत किया जाए।

निष्कर्ष

जब आप डेटा लेक या डेटा वेयरहाउस में से किसी एक का चयन कर रहे हों, तो इन श्रेणियों से गुज़रें और देखें कि आपकी उपयोग स्थिति के लिए कौन-सा बेहतर बैठता है। यदि आप इनके अंतरों में और गहराई से रुचि रखते हैं या डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन करना सीखना चाहते हैं, तो हमारा Database Design कोर्स देखें!

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