Data Lake vs. Data Warehouse

Quando si tratta di archiviare big data, le due opzioni più popolari sono i data lake e i data warehouse. I data warehouse sono usati per analizzare dati strutturati archiviati, mentre i data lake servono a conservare big data di ogni tipo di struttura.

In questo post analizzeremo le differenze tra i due. La tabella qui sotto scompone le loro differenze in cinque categorie.

Tipo di dati

Pulire i dati è una competenza chiave perché i dati, per natura, arrivano in forme disordinate e imperfette. I dati grezzi che non sono stati puliti si chiamano dati non strutturati—che costituiscono la maggior parte dei dati al mondo, come foto, chat e file PDF. I dati non strutturati che sono stati puliti per adattarsi a uno schema, organizzati in tabelle e definiti da tipi di dato e relazioni, si chiamano dati strutturati. Questa è la differenza fondamentale tra lake e warehouse.

I data lake archiviano dati da una vasta gamma di fonti come dispositivi IoT, flussi di social media in tempo reale, dati degli utenti e transazioni di applicazioni web. A volte questi dati sono strutturati, ma spesso sono piuttosto disordinati perché vengono acquisiti direttamente dalla fonte. I data warehouse, invece, contengono dati storici che sono stati puliti per adattarsi a uno schema relazionale.

Scopo

I data lake sono usati per l'archiviazione conveniente di grandi quantità di dati provenienti da molte fonti. Consentire dati di qualsiasi struttura riduce i costi perché i dati sono più flessibili e scalabili, dato che non devono adattarsi a uno schema specifico. Tuttavia, i dati strutturati sono più facili da analizzare perché sono più puliti e hanno uno schema uniforme da interrogare. Limitando i dati a uno schema, i data warehouse sono molto efficienti per analizzare dati storici a supporto di decisioni specifiche.

Potresti notare che data lake e data warehouse si completano a vicenda in un flusso di lavoro dei dati. I dati aziendali acquisiti vengono archiviati subito in un data lake. Se emerge una domanda di business specifica, una parte dei dati ritenuta rilevante viene estratta dal lake, pulita ed esportata in un data warehouse.

Utenti

Data lake e data warehouse sono utili per utenti diversi. I data analyst e i business analyst lavorano spesso all'interno di data warehouse che contengono dati esplicitamente pertinenti e già processati per il loro lavoro. I data warehouse richiedono un livello inferiore di competenze di programmazione e data science per essere utilizzati.

I data lake vengono configurati e mantenuti dai data engineer, che li integrano nelle pipeline dei dati. I data scientist lavorano più a stretto contatto con i data lake, poiché contengono dati con un'ampiezza e un'attualità maggiori.

Attività

I data engineer usano i data lake per archiviare i dati in arrivo. Tuttavia, i data lake non si limitano all'archiviazione. Ricorda, i dati non strutturati sono più flessibili e scalabili, il che spesso è migliore per i big data analytics. Le analisi su big data possono essere eseguite sui data lake usando servizi come Apache Spark e Hadoop. Questo vale in particolare per il deep learning, che richiede scalabilità con l'aumentare della quantità di dati di training.

I data warehouse sono di solito impostati in sola lettura per gli analyst, che principalmente leggono e aggregano i dati per ottenere insight. Poiché i dati sono già puliti e archiviati, di solito non c'è bisogno di inserire o aggiornare dati.

Dimensioni

Non sorprende che i data lake siano molto più grandi, perché conservano tutti i dati che potrebbero essere rilevanti per un'azienda. I data lake spesso raggiungono i petabyte—cioè 1.000 terabyte! I data warehouse sono molto più selettivi su quali dati archiviare.

Conclusione

Quando devi scegliere tra un data lake o un data warehouse, passa in rassegna queste categorie e vedi quale si adatta meglio al tuo caso d'uso. Se ti interessa approfondire le loro differenze o imparare a progettare data warehouse, dai un'occhiata al nostro corso Database Design!

Non dimenticare che a volte serve una combinazione di entrambe le soluzioni di archiviazione. Questo è particolarmente vero quando si costruiscono pipeline di dati. Puoi vederlo in azione nei nostri corsi Introduction to Data Engineering e Building Data Engineering Pipelines in Python.