Diferencia entre Big Data y Data Warehouse
Data Warehousing es una de las palabras comunes de los últimos 10-20 años, mientras que Big Data es una tendencia popular durante los últimos 5-10 años. Ambos contienen una gran cantidad de datos, utilizados para informes, gestionados por un dispositivo de almacenamiento electrónico. Entonces, una idea común de la cantidad máxima de personas es que los grandes datos recientes reemplazarán el almacenamiento de datos antiguos muy pronto. Pero aún así, el big data y el almacenamiento de datos no son intercambiables, ya que se utilizaron totalmente para un propósito diferente. Entonces, comencemos a aprender Big Data y Data Warehouse en detalle en esta publicación.
Comparación cara a cara entre Big Data y Data Warehouse
A continuación se muestran las 8 principales diferencias entre Big Data y Data Warehouse
Diferencias clave entre Big Data y Data Warehouse
La diferencia entre Big Data y Data Warehouse se explica en los puntos que se presentan a continuación:
- Data Warehouse es una arquitectura de almacenamiento de datos o repositorio de datos. Mientras que Big Data es una tecnología para manejar grandes datos y preparar el repositorio.
- Cualquier tipo de datos DBMS aceptados por Data warehouse, mientras que Big Data acepta todo tipo de datos, incluidos datos transnacionales, datos de redes sociales, datos de maquinaria o cualquier dato DBMS.
- El almacén de datos solo maneja datos de estructura (relacionales o no relacionales), pero los datos grandes pueden manejar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
- Big Data normalmente usaba un sistema de archivos distribuido para cargar grandes datos de manera distribuida, pero el almacén de datos no tiene ese tipo de concepto.
- Desde el punto de vista comercial, dado que los grandes datos tienen muchos datos, los análisis serán muy fructíferos y el resultado será más significativo, lo que ayudará a tomar la decisión adecuada para esa organización. Mientras que el almacén de datos ayuda principalmente al análisis de información informada.
- El almacén de datos significa la base de datos relacional, por lo que almacenar y recuperar datos será similar a una consulta SQL normal. Y big data no está siguiendo la estructura de base de datos adecuada, necesitamos usar hive o spark SQL para ver los datos mediante una consulta específica de hive.
- El 100% de los datos cargados en el almacenamiento de datos se utilizan para informes analíticos. Pero cualquiera que sea la información cargada por Hadoop, el máximo 0.5% utilizado en informes analíticos hasta ahora. Otros datos se cargan en el sistema, pero en estado de no uso.
- Data Warehousing nunca puede manejar datos enormes (datos totalmente no estructurados). Big data (Apache Hadoop) es la única opción para manejar datos enormes.
- El tiempo de recuperación aumenta simultáneamente en el almacén de datos en función del volumen de datos. Significa que tomará poco tiempo para datos de bajo volumen y mucho tiempo para un gran volumen de datos al igual que DBMS. Pero en caso de grandes datos, tomará un pequeño período de tiempo obtener datos enormes (ya que está especialmente diseñado para manejar grandes datos), pero tomará mucho tiempo si de alguna manera tratamos de cargar o recuperar datos pequeños en HDFS mediante el uso de reducción de mapa .
Tabla de comparación de Big Data vs Data Warehouse
| BASE PARA COMPARAR | Almacén de datos | Big Data |
| Sentido | Data Warehouse es principalmente una arquitectura, no una tecnología. Extrae datos de fuentes de datos basados en SQL de variedades (principalmente bases de datos relacionales) y ayuda para generar informes analíticos. En términos de definición, el repositorio de datos, que se utiliza para cualquier informe analítico, se ha generado a partir de un proceso, que no es más que el almacén de datos. | Big Data es principalmente una tecnología que se basa en el volumen, la velocidad y la variedad de datos. Los volúmenes definen la cantidad de datos provenientes de diferentes fuentes, la velocidad se refiere a la velocidad del procesamiento de datos y las variedades se refieren al número de tipos de datos (principalmente soportan todo tipo de formato de datos). |
| Preferencias | Si una organización quiere saber alguna decisión informada (como lo que está sucediendo en su empresa, la planificación del próximo año basada en los datos de rendimiento del año actual, etc.), prefieren elegir el almacenamiento de datos, ya que para este tipo de informe necesitan información confiable o creíble datos de las fuentes. | Si la organización necesita compararse con una gran cantidad de Big Data, que contienen información valiosa y los ayuda a tomar una mejor decisión (como cómo generar más ingresos, más rentabilidad, más clientes, etc.), obviamente prefieren el enfoque de Big Data. |
| Fuente de datos aceptada | Se aceptaron una o más fuentes de datos homogéneas (todos los sitios usan el mismo producto DBMS) o heterogéneas (los sitios pueden ejecutar diferentes productos DBMS). | Aceptó cualquier tipo de fuentes, incluidas transacciones comerciales, redes sociales e información de datos específicos de sensores o máquinas. Puede provenir de un producto DBMS o no. |
| Tipo de formatos aceptados | Maneja principalmente datos estructurales (específicamente datos relacionales). | Aceptado todo tipo de formatos. Datos de estructura, datos relacionales y datos no estructurados, incluidos documentos de texto, correo electrónico, video, audio, datos de cotizaciones bursátiles y transacciones financieras. |
| Orientado a Sujetos | Un almacén de datos está orientado al tema porque en realidad proporciona información sobre el tema específico (como un producto, clientes, proveedores, ventas, ingresos, etc.) y no sobre la operación continua de la organización. No se centra en la operación en curso, se centra principalmente en el análisis o la visualización de datos que ayudan en la toma de decisiones. | Big Data también está orientado a temas, la principal diferencia es una fuente de datos, ya que Big Data puede aceptar y procesar datos de todas las fuentes, incluidas las redes sociales, sensores o datos específicos de la máquina. También se centra en proporcionar un análisis exacto de los datos específicamente orientados a temas. |
| Variante de tiempo | Los datos recopilados en un almacén de datos se identifican realmente por un período de tiempo particular. Como contiene principalmente datos históricos para un informe analítico. | Big Data tiene muchos enfoques para identificar datos ya cargados, un período de tiempo es uno de los enfoques en él. Los grandes datos procesan principalmente archivos planos, por lo que el archivo con fecha y hora será el mejor enfoque para identificar los datos cargados. Pero tiene la opción de trabajar con la transmisión de datos, por lo que no siempre contiene datos históricos. |
| No volátil | Los datos anteriores nunca se borran cuando se le agregan nuevos datos. Esta es una de las principales características de un almacén de datos. Como es totalmente diferente de una base de datos operativa, los cambios en una base de datos operativa no afectarán directamente a un almacén de datos. | Para Big data, nuevamente los datos anteriores nunca se borran cuando se le agregan nuevos datos. Se almacena como un archivo que representa una tabla. Pero aquí, a veces, en caso de transmisión, use directamente Hive o Spark como entorno operativo. |
| Sistema de archivos distribuido | El procesamiento de grandes datos en Data Warehousing lleva mucho tiempo y, a veces, se tardó un día completo en completar el proceso. | Esta es una de las grandes utilidades de Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System) se define principalmente para cargar grandes cantidades de datos en sistemas distribuidos mediante el uso de un programa de reducción de mapas. |
Conclusión
Según la explicación y la comprensión anteriores, podemos llegar a la siguiente conclusión:
- Big data y data warehouse no son lo mismo, por lo que no son intercambiables.
- Una organización puede seguir la solución Big Data y Data Warehouse según sus necesidades, no porque sean similares.
- Una organización puede seguir la combinación de big data y la solución de almacenamiento de datos según sus necesidades.
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