Dữ liệu lớn so với kho dữ liệu: Cái nào tốt hơn?

. Nhiều người nghĩ rằng dữ liệu lớn sẽ thay thế kho dữ liệu cũ hơn, một lý do khác để nghĩ rằng điều này là chúng có nhiều điểm tương đồng. Cả hai đều chứa một lượng dữ liệu khổng lồ có thể được sử dụng để báo cáo và cũng được quản lý bởi các thiết bị lưu trữ điện tử.Tuy nhiên, Kho dữ liệu lớn và dữ liệu không thể thay thế cho nhau. Một trong những khác biệt chính giữa hai là Kho dữ liệu là một khái niệm kiến ​​trúc trong điện toán dữ liệu trong khi Giải pháp dữ liệu lớn là công nghệ .

Một công ty có thể có các kết hợp khác nhau của kho Dữ liệu và Dữ liệu lớn tùy thuộc vào bốn yếu tố xem xét như Dữ liệu phi cấu trúc, Cấu trúc dữ liệu, Khối lượng dữ liệu, Lược đồ khi đọc.

Chúng tôi đã đề cập đến sự khác biệt và tương đồng giữa Dữ liệu lớn và EDW và minh họa chúng bằng ví dụ về Trường hợp sử dụng.

Kho dữ liệu

DW đang trích xuất dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn dữ liệu không đồng nhất và đồng nhất, chuyển đổi và tải nó vào kho lưu trữ dữ liệu để phân tích dữ liệu nhằm đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn nhằm cải thiện hiệu suất và báo cáo tốt hơn. Kho dữ liệu được tạo này không là gì ngoài kho dữ liệu.

Dữ liệu được chuyển đổi này được làm sạch, tăng cường và áp dụng các quy tắc kinh doanh; phân tích được thực hiện trong giai đoạn ELT / ETL để tải nó vào dạng có cấu trúc. Nó lưu trữ dữ liệu lịch sử, bản sao dữ liệu giao dịch thường được cấu trúc để phân tích và truy vấn.

Việc hợp nhất dữ liệu hữu hình đang chuyển sang logic một và dữ liệu thời gian thực cũng đi kèm với nó. Nếu việc thiết kế kho dữ liệu được thực hiện đúng cách, nó cho phép chúng tôi phân tích truy cập và báo cáo dữ liệu đó từ tất cả các góc độ có thể và có liên quan, thông tin được điều khiển là chính xác và nhất quán.

Dữ liệu lớn

Công nghệ phát triển phần mềm tùy chỉnh này lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc từ một số nguồn, quản lý khối lượng dữ liệu lớn trong Zettabyte và Exabyte. Dữ liệu lớn có thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc và cấu trúc có văn bản, âm thanh, video, v.v., với việc sử dụng các thiết bị lưu trữ rẻ hơn.

Nếu bạn cần để tất cả hồ sơ vào 1 catalog thì nó sẽ vướng, Thay vì việc giới thiệu sản phẩm bằng từng tờ rơi lẻ tẻ hay từng cái card visit thì sao không dùng dịch vụ in kẹp file. Nếu bạn sử dụng kẹp file bạn sẽ gom hết vào và tối giản việc đựng sản phẩm. Dịch vụ in hồ sơ của Công ty In Hà Nội sẽ giúp ích cho bạn

Để xử lý nhanh hơn, dữ liệu được phân phối và phân cấp trên nhiều máy chủ, dữ liệu này được lưu trữ ở định dạng gốc, các quy tắc được áp dụng và báo cáo được tạo. Khối lượng, Vận tốc và Sự đa dạng là ba chìa khóa 3 Vs của Dữ liệu lớn.

Sự khác biệt giữa Kho dữ liệu và Dữ liệu lớn

  • Bảo mật: DW được bảo mật cao và Dữ liệu lớn có bảo mật nguồn mở không ngừng phát triển
  • Kiểu dữ liệu: DW lưu trữ cấu trúc, dạng dữ liệu sơ đồ và Dữ liệu lớn chứa dữ liệu phi cấu trúc như video, nhật ký, âm thanh, v.v.
  • Chất lượng: DW cung cấp dữ liệu được chuyển đổi trong khi Dữ liệu lớn cung cấp dữ liệu thô
  • Chi phí: Chi phí lưu trữ tương đối cao ở DW và rẻ hơn trong Dữ liệu lớn
  • Lưu trữ: DW lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ và Dữ liệu lớn lưu trữ khối lượng khổng lồ

Ngày nay, dữ liệu rất lớn và tăng nhanh, cũng được đặc trưng bởi Velocity, Variety, Volume và Veracity, nó đã thay đổi cách dữ liệu được ngấu nghiến triệt để.

Ví dụ – Theo báo cáo của Facebook, khoảng 2,5 tỷ mặt hàng được chia sẻ hoặc trao đổi mỗi ngày; dữ liệu của họ cũng đang tăng nhanh với tốc độ 500TB mỗi ngày. Họ cũng tuyên bố sẽ nắm bắt mọi nhấp chuột của người dùng trong cơ sở dữ liệu của họ.

Do những nhu cầu ngày càng tăng này, thách thức trích xuất và lưu trữ dữ liệu giá trị xuất hiện; nó liên quan đến chất lượng, độ chính xác, chi phí và bảo trì.

Kho dữ liệu hoặc dữ liệu lớn – đâu là lựa chọn đúng đắn

Kho dữ liệu: Để đưa ra quyết định đúng đắn và sáng suốt, các tổ chức cần DW. Để biết chính xác những gì đang diễn ra trong tổ chức của bạn, bạn cần có dữ liệu đáng tin cậy và đáng tin cậy có thể truy cập được cho tất cả mọi người.

Dữ liệu lớn: Rất nhiều tập đoàn có dữ liệu khổng lồ mong muốn sử dụng Dữ liệu lớn. Tổ chức có thể đưa ra quyết định tốt hơn, kiếm được nhiều lợi nhuận, doanh thu và nhiều khách hàng hơn nếu dữ liệu này được mở khóa đúng cách và có thể chứa nhiều thông tin có giá trị hơn. Đây chính xác là những gì hầu hết các tập đoàn muốn.

Cả hai đều trông giống nhau nhưng có sự khác biệt rõ ràng, Big Data là kho lưu trữ dữ liệu khổng lồ nhưng không chắc chúng tôi muốn làm gì với nó, trong khi kho dữ liệu được thiết kế đặc biệt với ý định đưa ra quyết định sáng suốt. Hơn nữa, Dữ liệu lớn có thể được sử dụng cho mục đích lưu trữ dữ liệu.

Ví dụ ca sử dụng

Một công ty dịch vụ tài chính tạo dữ liệu có cấu trúc (lịch sử giao dịch và nhân khẩu học của khách hàng) và dữ liệu phi cấu trúc (hành vi của khách hàng) trên phương tiện truyền thông xã hội và trang web. Trong một số trường hợp, nơi các công ty phụ thuộc vào phân tích dữ liệu nhạy cảm với thời gian, cơ sở dữ liệu truyền thống DWH là lựa chọn tốt hơn cho lịch sử giao dịch có cấu trúc và nhân khẩu học của khách hàng. Trong trường hợp hiệu suất nhanh không quan trọng, phân tích Dữ liệu lớn hoàn toàn phù hợp cho dữ liệu hành vi hoặc dữ liệu hành vi của khách hàng không có cấu trúc và có cấu trúc.

EDW và Dữ liệu lớn / Hadoop có thể chia sẻ cùng một chiếc ô không?

Các tổ chức biết yêu cầu kết hợp kinh doanh của họ với kho dữ liệu truyền thống, với các nguồn dữ liệu lớn và ít cấu trúc ở một bên và nguồn dữ liệu kinh doanh lịch sử của họ ở phía bên kia. Một mô hình lai hỗ trợ dữ liệu lớn và các nguồn truyền thống có thể đạt được các mục tiêu kinh doanh này.

Dữ liệu vận hành có cấu trúc cao và được tối ưu hóa nằm trong DW được kiểm soát hoàn hảo trong khi dữ liệu phân tán cao thay đổi theo thời gian thực được xử lý bởi cơ sở hạ tầng Hadoop. Ứng dụng nhúng dữ liệu lớn và xử lý phân tích SQL để cho phép hiểu sâu hơn về các nguồn dữ liệu đa cấu trúc với khả năng mở rộng và hiệu suất cao là Công cụ phân tích lớn Teradata Aster.

Với cách tiếp cận Hybrid, các công ty cũng đảm bảo đầu tư vào cơ sở hạ tầng DWH của riêng mình và mở rộng để phù hợp với môi trường Dữ liệu lớn. Hadoop được tạo ra với một nhóm các sản phẩm, mỗi sản phẩm có nhiều khả năng.

Một số khu vực trong kiến ​​trúc kho dữ liệu như Lưu trữ dữ liệu, Phân đoạn dữ liệu, Tính linh hoạt của lược đồ, v.v., các sản phẩm của Hadoop có thể đóng góp. Hadoop với tư cách là một nền tảng dữ liệu hấp dẫn hơn để lưu trữ và thu thập dữ liệu lớn trong môi trường DW, để xử lý dữ liệu đó cho mục đích phân tích trên các nền tảng khác.

Cách tiếp cận để tăng cường DWH trong một tổ chức có cụm Hadoop / Dữ liệu lớn là:

  • Tiếp tục lưu trữ các hệ thống văn phòng và dữ liệu có cấu trúc từ OLTP vào DWH.
  • Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc (tất cả các thông tin liên lạc với khách hàng, tức là phản hồi của khách hàng, nhật ký điện thoại, vị trí GPS, email, tin nhắn văn bản hình ảnh, tweet) vào Hadoop / NoQuery.
  • Liên kết dữ liệu từ cả cụm DWH và Hadoop để hiểu rõ hơn về sản phẩm, thiết bị, khách hàng, v.v. Bây giờ, đối với điều này, các tổ chức có thể chạy phân tích quảng cáo, nhắm mục tiêu và phân cụm dữ liệu trong Hadoop, đó là khá chuyên sâu tính toán.

Kết luận

Chiến lược hiện đại hóa cho việc lưu trữ dữ liệu, công nghệ Dữ liệu lớn tập trung vào phân tích nâng cao; Kho dữ liệu được xây dựng cho OLAP, quản lý hiệu suất và báo cáo. Do đó, Dữ liệu lớn và DW, không giống nhau và do đó không thể thay thế cho nhau. Một tổ chức có thể sử dụng chúng tùy thuộc vào nhu cầu kinh doanh .

Hadoop có thể thay thế một nền tảng dữ liệu tương đương như hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ và không phải là kho dữ liệu vì nền tảng và dữ liệu là các lớp không tương đương trong kiến ​​trúc DW.

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy chia sẻ nó:

Đăng bởi: Igor

Cảm ơn bạn đã ở đây. Tôi hy vọng bạn tìm thấy bài viết này hữu ích. Khi tôi không làm việc ở đây, tôi sẽ chụp ảnh cho Fancycrave.com, một trang web nơi chúng tôi tặng những bức ảnh có chất lượng cao miễn phí.

Dữ liệu lớn so với kho dữ liệu: Cái nào tốt hơn?

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Chuyển lên trên