Différence entre Big Data et Data Warehouse
L'entreposage de données est l'un des mots les plus courants depuis 10 à 20 ans, tandis que le Big Data est une tendance brûlante depuis 5 à 10 ans. Les deux détiennent de nombreuses données, utilisées pour les rapports, gérées par un dispositif de stockage électronique. Donc, une pensée commune du maximum de personnes que les mégadonnées récentes remplaceront très bientôt l'ancien entrepôt de données. Mais malgré tout, les mégadonnées et l'entreposage de données ne sont pas interchangeables, car ils étaient totalement utilisés à des fins différentes. Commençons donc à apprendre le Big Data et le Data Warehouse en détail dans cet article.
Comparaison directe entre Big Data et entrepôt de données
Vous trouverez ci-dessous la principale différence entre les Big Data et l'entrepôt de données
Différences clés entre Big Data et entrepôt de données
La différence entre Big Data et Data Warehouse est expliquée dans les points présentés ci-dessous:
- Data Warehouse est une architecture de stockage de données ou référentiel de données. Alors que le Big Data est une technologie permettant de traiter des données volumineuses et de préparer le référentiel.
- Tout type de données SGBD acceptées par l'entrepôt de données, tandis que les Big Data acceptent toutes sortes de données, y compris les données transnationales, les données de médias sociaux, les données de machines ou toutes les données SGBD.
- L'entrepôt de données ne gère que les données de structure (relationnelles ou non relationnelles), mais les mégadonnées peuvent gérer les données structurées, non structurées et semi-structurées.
- Les mégadonnées utilisaient normalement un système de fichiers distribué pour charger d'énormes données de manière distribuée, mais l'entrepôt de données n'a pas ce genre de concept.
- D'un point de vue commercial, comme les mégadonnées contiennent beaucoup de données, les analyses à ce sujet seront très fructueuses et le résultat sera plus significatif, ce qui aidera à prendre la bonne décision pour cette organisation. Alors que l'entrepôt de données permet principalement d'analyser des informations informées.
- L'entrepôt de données signifie la base de données relationnelle, donc le stockage et la récupération des données seront similaires à une requête SQL normale. Et les mégadonnées ne suivent pas la structure de base de données appropriée, nous devons utiliser hive ou spark SQL pour voir les données en utilisant une requête spécifique à la ruche.
- 100% des données chargées dans l'entrepôt de données utilisent pour les rapports d'analyse. Mais quelles que soient les données chargées par Hadoop, 0, 5% maximum utilisé sur les rapports d'analyse jusqu'à présent. D'autres données sont chargées dans le système, mais ne sont pas utilisées.
- L'entreposage de données n'a jamais été en mesure de traiter des données gigantesques (données totalement non structurées). Le Big Data (Apache Hadoop) est la seule option pour gérer des données gigantesques.
- Le délai de récupération augmente simultanément dans l'entrepôt de données en fonction du volume de données. Cela signifie qu'il faudra peu de temps pour les données à faible volume et beaucoup de temps pour un énorme volume de données, tout comme le SGBD. Mais en cas de données volumineuses, il faudra un peu de temps pour récupérer des données volumineuses (car il est spécialement conçu pour gérer des données volumineuses), mais cela prendra beaucoup de temps si nous essayons en quelque sorte de charger ou de récupérer de petites données dans HDFS en utilisant la réduction de carte .
Tableau de comparaison Big Data vs Data Warehouse
| BASE DE COMPARAISON | Entrepôt de données | Big Data |
| Sens | L'entrepôt de données est principalement une architecture, pas une technologie. Il extrait des données de variétés sources de données basées sur SQL (principalement une base de données relationnelle) et aide à générer des rapports analytiques. En termes de définition, le référentiel de données, qui utilise pour tous les rapports analytiques, a été généré à partir d'un processus, qui n'est rien d'autre que l'entrepôt de données. | Le Big Data est principalement une technologie qui repose sur le volume, la vitesse et la variété des données. Les volumes définissent la quantité de données provenant de différentes sources, la vitesse se réfère à la vitesse de traitement des données et les variétés se réfèrent au nombre de types de données (prennent principalement en charge tous les types de formats de données). |
| Préférences | Si une organisation veut connaître une décision éclairée (comme ce qui se passe dans sa société, la planification de l'année prochaine en fonction des données de performance de l'année en cours, etc.), elle préfère choisir l'entreposage de données, car pour ce type de rapport, elle a besoin d'être fiable ou crédible. les données des sources. | Si l'organisation a besoin de comparer avec un grand nombre de mégadonnées, qui contiennent des informations précieuses et les aident à prendre une meilleure décision (comme comment générer plus de revenus, plus de rentabilité, plus de clients, etc.), elles préfèrent évidemment l'approche Big Data. |
| Source de données acceptée | Accepté une ou plusieurs sources de données homogènes (tous les sites utilisent le même produit SGBD) ou hétérogènes (les sites peuvent exécuter des produits SGBD différents). | Accepté tout type de sources, y compris les transactions commerciales, les médias sociaux et les informations provenant des données spécifiques du capteur ou de la machine. Il peut provenir d'un produit SGBD ou non. |
| Type de formats acceptés | Gère principalement les données structurelles (en particulier les données relationnelles). | Accepté tous types de formats. Structurez les données, les données relationnelles et les données non structurées, y compris les documents texte, les e-mails, les vidéos, les fichiers audio, les données boursières et les transactions financières. |
| Orienté sujet | Un entrepôt de données est orienté sujet car il fournit en fait des informations sur le sujet spécifique (comme un produit, les clients, les fournisseurs, les ventes, les revenus, etc.) et non sur le fonctionnement continu de l'organisation. Il ne se concentre pas sur le fonctionnement en cours, il se concentre principalement sur l'analyse ou l'affichage des données qui aident à la prise de décision. | Le Big Data est également axé sur le sujet, la principale différence est une source de données, car le Big Data peut accepter et traiter les données de toutes les sources, y compris les médias sociaux, les données spécifiques aux capteurs ou aux machines. Il s'agit également de fournir une analyse exacte des données spécifiquement axées sur le sujet. |
| Variante temporelle | Les données collectées dans un entrepôt de données sont en fait identifiées par une période de temps particulière. Comme il contient principalement des données historiques pour un rapport analytique. | Le Big Data a beaucoup d'approches pour identifier les données déjà chargées, une période de temps est l'une des approches. Les mégadonnées traitant principalement des fichiers plats, l'archivage avec la date et l'heure sera la meilleure approche pour identifier les données chargées. Mais il a la possibilité de travailler avec des données en streaming, donc il ne contient pas toujours des données historiques. |
| Non volatile | Les données précédentes ne sont jamais effacées lorsque de nouvelles données y sont ajoutées. C'est l'une des principales fonctionnalités d'un entrepôt de données. Comme elle est totalement différente d'une base de données opérationnelle, toute modification d'une base de données opérationnelle n'aura pas d'impact direct sur un entrepôt de données. | Pour les Big Data, les données précédentes ne sont jamais effacées lorsque de nouvelles données y sont ajoutées. Il est stocké sous forme de fichier qui représente une table. Mais ici, parfois, en cas de streaming, utilisez directement Hive ou Spark comme environnement d'opération. |
| Système de fichiers distribués | Le traitement d'énormes données dans l'entrepôt de données prend beaucoup de temps et il a parfois fallu une journée entière pour terminer le processus. | C'est l'un des gros utilitaires du Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System) principalement défini pour charger d'énormes données dans des systèmes distribués à l'aide du programme de réduction de carte. |
Conclusion
Selon l'explication et la compréhension ci-dessus, nous pouvons arriver à la conclusion suivante:
- Le Big Data et l'entrepôt de données ne sont pas identiques, il n'est donc pas interchangeable.
- Une organisation peut suivre la solution Big Data et Data Warehouse en fonction de leurs besoins, et non parce qu'ils sont similaires.
- Une organisation peut suivre la combinaison des mégadonnées et de la solution d'entrepôt de données selon leurs besoins.
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