什麼是資料倉儲(Data Warehouse)?資料湖泊與資料倉儲的 5 大差異比較

在本文章中,我們將針對資料湖泊與資料倉儲這兩個被視為大數據儲存領域「流行用語」的名詞進行說明。

資料倉儲(Data Warehouse)與資料湖泊的5大差異  

現在,企業每天處理大量資料,依據自身擁有的資料類型採用適當的儲存方式,是目前必要的資料趨勢,也正是您必須瞭解兩者之間差異的原因。舉例來說,若要仰賴資料進行可靠的商業決策並提升績效,必須蒐集、儲存,並進一步處理您應用程式、網站、感測器或其他來源的訪客活動。決定何種資料儲存概念最適合您的企業,是徹底釋放資料力量最優先且可能最為關鍵的步驟。這也正說明了為何瞭解資料湖泊與資料倉儲之間的差異如此重要。現在,讓我們進一步深入探討:

簡單來說,資料湖泊是指儲存所有結構化、非結構化及其他類型的大量資料來源。然而,資料倉儲則是常用於商業深入解析的資料庫。也就是說,資料倉儲以企業活動為關注焦點,藉以提升組織的績效表現。資料倉儲中的資料通常為結構化的歷史資料,但除此之外,也可能包含非結構化的資料。 

現在,就讓我們找出兩種資料儲存類型的幾項主要差異。

  1. 資料類型

    如上所述,資料湖泊會儲存所有結構化、非結構化及其他多樣化的資料輸入。
    資料倉儲則會儲存歷史資料,以便生成報表並用於商業分析。這種類型的資料稱為結構化資料。 
  2. 目的

    資料湖泊的目的是提供符合成本效益的大數據儲存空間,資料倉儲的目的則在分析資料,以資料為基礎進行商業決策。
  3. 使用者身分

    資料湖泊適合資料科學家及工程師使用。資料倉儲則更為商業導向,因此商業分析師及資料分析師為最適合的使用者。
  4. 任務

    資料湖泊中包含許多未排序的資料,這樣的特性帶來更多彈性,適合進行機器學習以及大量資料分析。因此,有了資料湖泊,您便可以儲存大數據 (我是指真正「大量」的資料),並運用深度學習和其他機器學習模型。相反地,資料倉儲則旨在幫助分析師從已排序的歷史資料中更加深入地進行解析,因此您可以透過資料倉儲彙總並摘要資料。
  5. 大小 (資料量)

    資料湖泊會儲存所有類型的資料,以備不時之需。您可以把它想像成一個黑洞,無論什麼類型的資料都涵蓋其中。資料倉儲則僅會儲存與分析有關的資料。若企業不打算分析資料屬性或來源,那麼這些資料就不會包含在內。

資料倉儲與資料湖泊比較表

  資料湖泊 資料倉儲
資料類型 所有資料類型,包括結構化與非結構化 結構化的歷史資料
目的 低成本大數據儲存 以資料為基礎,透過資料分析進行商業決策
使用者身分 資料工程師及科學家 商業及資料分析師
任務 機械學習、深度學習及其他大數據分析 摘要及彙總資料
大小 (資料量) 可儲存任何類型的資料,儲存容量高達 PB 級 僅有分析價值,且能據此進行商業決策的資料

資料倉儲(Data Warehouse)概念解析與應用

清楚說明差異後,現在,讓我們來進一步談談資料倉儲的概念,因為這個概念會與企業的營運與績效直接相關。如同我們先前提到的兩種資料儲存概念間的種種差異,資料倉儲會儲存結構化的資料(通常而言!),即預先定義且可直接進行分析的資料。

若想充分發揮資料分析的效用,藉以提升自身企業績效並幫助制定商業決策,在使用資料倉儲時必須遵守幾項重要步驟。這些步驟分別為:資料擷取、清理、轉換及重新載入。

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