Diferença entre Big Data e Data Warehouse
Data Warehousing é uma das palavras mais comuns nos últimos 10 a 20 anos, enquanto o Big Data é uma tendência quente nos últimos 5 a 10 anos. Ambos contêm muitos dados, usados para geração de relatórios, gerenciados por um dispositivo de armazenamento eletrônico. Portanto, um pensamento comum sobre o número máximo de pessoas que big data recente substituirá o armazenamento de dados antigo muito em breve. Mas, ainda assim, o big data e o data warehousing não são intercambiáveis, pois são usados totalmente para uma finalidade diferente. Então, comecemos a aprender Big Data e Data Warehouse em detalhes nesta postagem.
Comparação direta entre Big Data e Data Warehouse
Abaixo está a diferença dos 8 principais entre Big Data e Data Warehouse
Principais diferenças entre Big Data e Data Warehouse
A diferença entre Big Data e Data Warehouse é explicada nos pontos apresentados abaixo:
- O Data Warehouse é uma arquitetura de armazenamento ou repositório de dados. Considerando que o Big Data é uma tecnologia para lidar com grandes dados e preparar o repositório.
- Qualquer tipo de dados DBMS aceito pelo data warehouse, enquanto o Big Data aceita todos os tipos de dados, incluindo dados transnacionais, mídias sociais, dados de máquinas ou quaisquer dados DBMS.
- O data warehouse lida apenas com dados de estrutura (relacionais ou não relacionais), mas o big data pode manipular dados de estrutura, sem estrutura e semiestruturados.
- O big data normalmente usava um sistema de arquivos distribuído para carregar grandes dados de maneira distribuída, mas o data warehouse não tem esse tipo de conceito.
- Do ponto de vista comercial, como o big data possui muitos dados, a análise será muito proveitosa e o resultado será mais significativo, o que ajudará a tomar a decisão apropriada para essa organização. Considerando que o data warehouse ajuda principalmente a analisar informações informadas.
- Data warehouse significa que o banco de dados relacional, portanto, armazenar e buscar dados será semelhante a uma consulta SQL normal. E o big data não segue a estrutura apropriada do banco de dados, precisamos usar o hive ou o spark para ver os dados usando a consulta específica do hive.
- 100% dos dados carregados no data warehousing estão sendo usados para relatórios analíticos. Mas, independentemente dos dados carregados pelo Hadoop, no máximo 0, 5% usados nos relatórios de análise até agora. Outros dados são carregados no sistema, mas não no status de uso.
- O Data Warehousing nunca é capaz de lidar com dados enormes (dados totalmente não estruturados). Big data (Apache Hadoop) é a única opção para manipular dados enormes.
- O tempo de busca aumenta simultaneamente no armazém de dados com base no volume de dados. Significa que levará pouco tempo para dados de baixo volume e muito tempo para um enorme volume de dados, como o DBMS. Porém, no caso de big data, levará um pequeno período de tempo para buscar grandes dados (especialmente projetados para lidar com grandes volumes de dados), mas demorará muito tempo se tentarmos, de alguma forma, carregar ou buscar pequenos dados no HDFS usando a redução de mapa .
Tabela de comparação Big Data x Data Warehouse
| BASE DE COMPARAÇÃO | Armazém de dados | Big Data |
| Significado | O Data Warehouse é principalmente uma arquitetura, não uma tecnologia. Ele extrai dados de diversas fontes de dados baseadas em SQL (principalmente banco de dados relacional) e ajuda na geração de relatórios analíticos. Em termos de definição, o repositório de dados, usado para qualquer relatório analítico, foi gerado a partir de um processo, que nada mais é do que o armazém de dados. | O Big Data é principalmente uma tecnologia que se baseia em volume, velocidade e variedade de dados. Os volumes definem a quantidade de dados provenientes de diferentes fontes, a velocidade refere-se à velocidade do processamento de dados e as variedades referem-se ao número de tipos de dados (principalmente suportam todos os tipos de formato de dados). |
| Preferências | Se uma organização deseja conhecer alguma decisão informada (como o que está acontecendo em sua corporação, o planejamento do próximo ano com base nos dados de desempenho do ano atual etc.), prefere escolher o data warehousing, pois, para esse tipo de relatório, eles precisam de confiança ou credibilidade. dados das fontes. | Se a organização precisar comparar com muitos big data, que contêm informações valiosas e os ajuda a tomar uma decisão melhor (como gerar mais receita, mais lucratividade, mais clientes etc.), obviamente eles preferem a abordagem de big data. |
| Fonte de dados aceita | Uma ou mais fontes de dados homogêneas (todos os sites usam o mesmo produto DBMS) ou heterogêneas (sites podem executar diferentes produtos DBMS). | Aceitou qualquer tipo de fonte, incluindo transações comerciais, mídias sociais e informações de dados específicos de sensores ou máquinas. Pode vir de um produto DBMS ou não. |
| Tipos de formatos aceitos | Manipula principalmente dados estruturais (especificamente dados relacionais). | Aceito todos os tipos de formatos. Estruture dados, dados relacionais e dados não estruturados, incluindo documentos de texto, email, vídeo, áudio, dados de cotações de ações e transações financeiras. |
| Orientado ao assunto | Um data warehouse é orientado ao assunto, porque na verdade fornece informações sobre um assunto específico (como um produto, clientes, fornecedores, vendas, receita etc.) que não estão em operação contínua da organização. Ele não se concentra na operação em andamento, mas principalmente na análise ou exibição de dados que ajudam na tomada de decisão. | O Big Data também é orientado ao assunto, a principal diferença é uma fonte de dados, pois o Big Data pode aceitar e processar dados de todas as fontes, incluindo mídias sociais, dados específicos de sensores ou máquinas. Também fornece análises exatas sobre dados especificamente orientados ao assunto. |
| Tempo variável | Os dados coletados em um data warehouse são realmente identificados por um período de tempo específico. Como ele contém principalmente dados históricos para um relatório analítico. | O Big Data possui muitas abordagens para identificar os dados já carregados, um período é uma das abordagens. O Big Data processa principalmente arquivos simples, portanto, arquivar com data e hora será a melhor abordagem para identificar os dados carregados. Mas ele tem a opção de trabalhar com dados de streaming, por isso nem sempre mantém dados históricos. |
| Não volátil | Os dados anteriores nunca são apagados quando novos dados são adicionados a eles. Esse é um dos principais recursos de um data warehouse. Como é totalmente diferente de um banco de dados operacional, qualquer alteração em um banco de dados operacional não afetará diretamente um data warehouse. | Para Big Data, novamente os dados anteriores nunca são apagados quando novos dados são adicionados a eles. Ele é armazenado como um arquivo que representa uma tabela. Mas aqui, às vezes, no caso de streaming, use diretamente o Hive ou Spark como um ambiente de operação. |
| Sistema de Arquivos Distribuídos | O processamento de grandes dados no Data Warehousing consome muito tempo e às vezes levava um dia inteiro para concluir o processo. | Esse é um dos grandes utilitários do Big Data. HDFS (Sistema de arquivos distribuídos do Hadoop), definido principalmente para carregar enormes dados em sistemas distribuídos usando o programa de redução de mapas. |
Conclusão
Conforme explicação e entendimento acima, podemos chegar abaixo da conclusão:
- Big data e data warehouse não são iguais, portanto, não são intercambiáveis.
- Uma organização pode seguir a solução de Big Data e Data Warehouse com base em suas necessidades, não por serem semelhantes.
- Uma organização pode seguir a combinação de big data e de solução de data warehouse conforme sua necessidade.
Artigo recomendado
Este foi um guia para Big Data x Data Warehouse, seu significado, comparação cara a cara, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Big Data vs Data Science - Como são diferentes?
- 5 Melhor diferença entre Big Data e Machine Learning
- 10 ferramentas e tecnologias populares de data warehouse
- 5 melhores coisas que você deve saber sobre Business Intelligence vs Data Warehouse