Data Warehouse, Big Data, Data Lake
„Data Warehouse“, „Big Data“ und „Data Lake“ sind Begriffe, die im Kontext der Datenspeicherung und -analyse in der Informationstechnologie (IT) und Datenwissenschaft genutzt werden.
Data Warehouse
Ein Data Warehouse ist eine zentralisierte Datenbank, die dazu dient, Daten aus verschiedenen Quellen zu speichern, zu organisieren und zu analysieren. Es handelt sich um eine strukturierte Datenbank, die Daten in einem formatierten, leicht abrufbaren Format speichert und für Analyse- und Berichtszwecke optimiert ist.
Struktur: Hochstrukturierte und organisierte Daten, oft in Tabellenform.
Zweck: Datenanalyse und Reporting.
Daten: In der Regel aggregierte, verarbeitete Daten aus verschiedenen Quellen.
Technologie: Beispiele sind Teradata, Oracle, Microsoft SQL Server.
Big Data
Big Data bezieht sich auf extrem große Datenmengen, die aufgrund ihres Volumens, ihrer Vielfalt und ihrer Geschwindigkeit schwierig zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren sind mit herkömmlichen Datenmanagement-Tools. Die 3 V’s von Big Data:
- Volumen: Enorme Mengen an Daten.
- Vielfalt: Unterschiedliche Datenformate (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert).
- Geschwindigkeit: Hohe Geschwindigkeit bei der Datenproduktion, -verarbeitung und -analyse.
Zweck: Erfassung, Verarbeitung und Analyse von massiven Datenmengen.
Technologie: Hadoop, Spark sind bekannte Technologien im Big Data-Bereich.
Data Lake
Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, das große Mengen von Rohdaten in ihrem nativen Format speichern kann, einschließlich strukturierter, semi-strukturierter und unstrukturierter Daten. Es bietet flexiblen, skalierbaren Speicherplatz und ermöglicht das Speichern von Big Data und die Möglichkeit, unterschiedliche Arten von Analyse-Tools und -Frameworke darauf anzuwenden.
Struktur: Kann strukturierte und unstrukturierte Daten speichern, oft in Rohformat.
Zweck: Daten zu speichern, die möglicherweise in der Zukunft analysiert werden und um eine flexible und kosteneffektive Speicherlösung zu bieten.
Daten: Rohdaten aus verschiedenen Quellen.
Technologie: Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage.
Ein Data Warehouse ist optimal für strukturierte Daten und für Szenarien, in denen schnelle, komplexe Abfragen auf verarbeiteten und oft aggregierten Daten erforderlich sind.
Big Data-Technologien sind darauf ausgelegt, mit sehr großen, diversen und sich schnell ändernden Datenmengen umzugehen.
Ein Data Lake ist eine gute Wahl, wenn eine große Menge roher Daten in nativem Format gespeichert und analysiert werden muss und wenn die Datenanforderungen nicht vollständig verstanden oder noch im Wandel sind.
Jeder dieser Ansätze hat seine eigene Rolle und Anwendung in der Datenstrategie einer Organisation und kann oft komplementär zueinander verwendet werden, abhängig von den spezifischen Anforderungen und dem Kontext des Unternehmens.
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