Data Lake vs Data Warehouse vs Data Mart: понимание основных различий
- Данные
- 13 июня 2025 г.
Если вы хотите понять, что такое Data Lake vs Data warehouse vs Data Mart, то, скорее всего, это связано с тем, что вы принимаете или скоро примете критическое решение о том, как ваша организация хранит, обрабатывает и анализирует данные. С такими терминами, как Data Lake, Data warehouse и Data Mart, которые часто используются взаимозаменяемо, выбор правильного архитектурного подхода может быть досадно неясен. Этот блог разбивает эти концепции технологии данных не с чисто технической точки зрения, а с точки зрения ценности бизнеса, гибкости и долгосрочной масштабируемости.
В современном мире, основанном на данных, компании собирают больше данных, чем когда-либо прежде, будь то транзакции с клиентами, взаимодействие в социальных сетях, показания датчиков или другие цифровые точки соприкосновения.
Но со всеми этими данными возникает большая проблема: как вы храните, управляете и понимаете все это?
Вот где Data Science решения При правильной современной стратегии данных организации могут не только управлять потоком информации, но и фактически превратить ее в реальную ценность для бизнеса. И в основе этой стратегии? Вы найдете Data Lakes, Data Warehouses и Data Marts.
Вы, наверное, слышали эти термины раньше, но что они означают? Что более важно, какой из них имеет наибольший смысл для вашего бизнеса?
В этом блоге мы разберем различия между этими тремя решениями для хранения данных в простых терминах, чтобы вы могли решить, какое решение для хранения данных лучше всего соответствует вашим целям и потребностям данных.
Что такое озеро данных?
Озеро данных — это централизованное хранилище, которое позволяет хранить все ваши структурированные и неструктурированные данные в любом масштабе. Вы можете хранить данные как есть, в нативном/сыром формате, в облачном объектном хранилище без необходимости его первой структурирования. Организация может затем использовать эти данные для аналитики, машинного обучения, обработки больших данных и многого другого.
Характеристики озера данных
- Предназначен для обработки больших объемов данных.
- Принимает данные из нескольких источников: IoT-устройств, журналов, социальных сетей, баз данных и т. Д.
- Поддерживает пакетное, в режиме реального времени и потоковое поступление данных.
- Структура данных применяется при чтении, а не при хранении данных, что обеспечивает большую гибкость и динамический анализ.
- Хранение и вычисления разделены, что позволяет каждому масштабироваться независимо (особенно в облачных озерах данных).
Некоторые из наиболее популярных инструментов для хранения данных — это Databricks Delta Lake, Snowflake, Azure Data Lake Storage (ADLS), Amazon S3, Google Cloud Platform (GCS и BigLake) и другие.
Узнать о том, Влияние науки о данных на бизнес.
Что такое Data Warehouse?
А. хранилище данных Это централизованное хранилище, используемое для хранения, управления и анализа больших объемов данных из нескольких источников, включая транзакционные базы данных (например, CRM, ERP-системы), облачные приложения, устаревшие системы и многое другое. Он предназначен специально для запроса и отчетности, а не для обработки транзакций.
Он служит единым источником истины в организации, что позволяет повысить точность аналитики и отчетности.
Характеристики хранилища данных
- Хранит исторические снимки данных с течением времени, позволяя анализировать тенденции, прогнозировать и отслеживать производительность в разные периоды.
- Основные компоненты хранилища данных включают центральную базу данных, ETL, инструменты, метаданные и инструменты доступа.
- Обеспечивает стабильность данных для последовательного запроса и отчетности; данные считываются только после загрузки, что уменьшает несоответствия и ошибки в анализе.
- Оптимизирован для аналитических нагрузок со сложными соединениями и агрегациями, что позволяет быстро и эффективно запрашивать даже большие наборы данных.
- Улучшает точность, последовательность и полноту данных, снижает операционные риски и повышает надежность бизнес-аналитики.
- Интегрируется с инструментами визуализации и аналитики (например, Tableau, Power BI), позволяя конечным пользователям получать информацию без технических узких мест.
Некоторые из широко используемых хранилищ данных — Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Microsoft Azure Synapse Analytics, Teradata Vantage и другие.
Учиться Как компании, управляемые ИИ, получают выгоду от синтетических данных.
Что такое Data Mart?
Март данных представляет собой подмножество хранилища данных, предназначенное для предоставления бизнес-подразделениям данных, относящихся к конкретным отделам.
Возьмите хранилище данных, которое хранит все корпоративные данные (неорганизованные по умолчанию). Теперь Data Mart обрабатывает и организует эти данные на основе бизнес-доменов, таких как HR, Продажи или Маркетинг, а затем хранит их в структурированной форме. Data Marts - это, по сути, срезы, ориентированные на отделы, из более крупного хранилища данных, оптимизированные для быстрого доступа и анализа конкретными командами.
Типы Data Mart
Существует три типа Data Mart:
- Зависимый Data Mart: вывод из центрального хранилища данных
- Независимый Data Mart: построенный непосредственно из исходных систем
- Гибридный Data Mart: комбинирует оба подхода
Особенности Data Mart
- Содержит кураторский, предметно-специфический подмножество данных из корпоративного хранилища данных или операционных систем. Данные высоко структурированы, очищены и соответствуют бизнес-готовности.
- Использует схемы звезд или снежинок, размерное моделирование (в частности, подход Кимбалла к моделированию размеров).
- Конечные пользователи получают доступ к данным из Data Mart через ролевой доступ.
- Цель, созданная для конкретной линии бизнеса (например, продажи, маркетинг, финансы) или конкретный аналитический вариант использования (например, региональное отслеживание продаж или анализ истощения персонала)
Некоторые из популярных инструментов, чтобы получить максимальную ценность для данных, — это Snowflake, Google BigQuery и Teradata.
Data Lake vs Data Warehouse: основные отличия
Две наиболее широко используемые современные платформы данных, озера данных и хранилища данных, служат различным целям, обрабатывают различные типы данных, поддерживают уникальные варианты использования и многое другое. Понимание их ключевых различий имеет важное значение для построения масштабируемой, эффективной и готовой к будущему стратегии данных.
В приведенной ниже таблице приведены подробные различия между озером данных и хранилищем данных по основным функциям:
| Особенность | Озеро данных | Склад данных |
| Тип данных | Структурированные, неструктурированные и полуструктурированные | Структурированные и/или полуструктурированные |
| Формат данных | Сырой, нефильтрованный/открытый формат (например, JSON, XML, CSV, Parquet, Avro, изображения, аудио, журналы) | Обработанный, проверенный/закрытый, проприетарный формат (например, таблицы SQL, Parquet, ORC) |
| Схема | Схема на чтение | Схема-на-письме |
| Источники данных | Журналы веб-сервера, устройства IoT, социальные сети, изображения, CSV, JSON и т. Д. | Бизнес-приложения, реляционные базы данных, системы ERP/CRM |
| Выступление | Медленнее (из-за неструктурированных данных и отсутствия индексации) | Быстрый (оптимизирован для запросов и аналитики) |
| Надежность | Низкое качество, может быть болотом данных | Высококачественные, надежные данные |
| Стоимость хранения | Низкая стоимость (объектное хранилище, такое как S3, HDFS) | Более высокая стоимость (из-за фирменных форматов хранения, настройки производительности и т. Д.) |
| Пользователи | Инженеры данных, Data Scientists | Бизнес-аналитики, аналитики данных |
| Используйте чехлы | Наука о данных, исследование данных, аналитика в реальном времени | BI-отчетность, базовая отчетность, машинное обучение, прогнозная аналитика |
Data Lake vs Data Warehouse vs Data Mart: подробное сравнение
Озеро данных представляет собой большую централизованную среду хранения необработанных и неструктурированных данных. Хранилище данных представляет собой централизованное хранилище структурированных, очищенных данных, которое в дальнейшем может использоваться в бизнес-аналитике, отчетности и принятии решений. Затем есть дата-март, сфокусированная, меньшая версия или небольшое подмножество хранилища данных, предназначенное для хранения соответствующих данных для конкретной команды или отдела (например, продаж или HR).
Независимо от того, имеете ли вы дело с огромным количеством необработанных, неструктурированных данных или хотите организовать и проанализировать чистые структурированные данные для бизнес-аналитики, каждый из этих хранилищ данных служит уникальной цели.
Ниже приведено сравнение этих трех хранилищ данных, помогающее понять преимущества и ограничения каждого из них.
| Особенность | Озеро данных | Склад данных | Данные Mart |
| Тип данных | Структурированные, неструктурированные и полуструктурированные | Структурированные и/или полуструктурированные | Структурированные, неструктурированные и полуструктурированные |
| Формат данных | Сырой, нефильтрованный/открытый формат (например, JSON, XML, CSV, Parquet, Avro, изображения, аудио, журналы) | Обработанный, проверенный/закрытый, проприетарный формат (например, таблицы SQL, Parquet, ORC) | Обработанный, ведомственный подмножество/закрытый, фирменный формат (например, таблицы SQL, Parquet, ORC) |
| Схемный подход | Схема на чтение | Схема-на-письме | Поддерживает как Schema-on-write, так и Schema-on-read |
| Источник данных | Большие данные, IoT, социальные сети, потоковые данные | Приложение, бизнес, транзакционные данные, пакетная отчетность | Один или несколько источников или часть данных, уже собранных в хранилище данных. |
| Тип хранения | Облачные объекты хранения | Связанные базы данных | Облачные объекты хранения |
| Стоимость хранения | низкий | высокий | высокий |
| Дизайн | Вниз | Сверху вниз | Гибрид (может быть нисходящим или нисходящим) |
| процесс | ЭЛТ | ЭТЛ | ЭТЛ |
| Гибкость схемы | Очень высокий, так как для приема внутрь не требуется определение схемы | Низко-умеренный как предварительно определенное и фиксированное определение схемы перед употреблением | Низкий уровень как фиксированная схема, адаптированная для конкретных случаев использования |
| Доступность | Высокодоступный и простой в обновлении | Контролируемый и более сложный для модификации | Более легкий доступ для конкретных пользователей или отделов |
| Производительность Native Query | низкий | высокий | высокий |
| Интеграция данных | Поддержка гибкой интеграции из различных источников в сырых форматах | Требуется централизованная интеграция через процессы ETL. | Включает в себя интеграцию с конкретным отделом, часто поставляемую из хранилища данных с учетом преобразований. |
| Качество данных | От низкого до переменного - качество зависит от источника и не обеспечивается при приеме внутрь. | High – данные очищаются, проверяются и преобразуются перед хранением | High (но Narrow in Scope) – наследует высококачественные данные из хранилища данных или выполняет собственную очистку |
| Размер данных | Очень большие, терабайты до петабайт | Большие, 100 гигабайт до петабайт | Небольшие, как правило, менее 100 гигабайт |
| Масштабируемость | Легко масштабировать при низкой стоимости | Сложно и дорого масштабировать | Ограниченная масштабируемость, основанная на потребностях отдела |
| задержка | Высокая задержка, поскольку данные требуют обработки | Низкая задержка, так как данные уже обрабатываются | Очень низкая задержка, поскольку данные предварительно агрегированы и нацелены |
| Аналитика | Машинное обучение, исследовательская аналитика, обнаружение данных, потоковая передача, операционная аналитика, большие данные и профилирование | Отчетность пакетов, BI и визуализация | Отдел-специфические панели приборов, KPI и быстрый специальный анализ |
| Пользователи | Data Scientists и Data Engineering | Общеорганизационные (бизнес-аналитики, разработчики приложений, специалисты по складам данных и аналитики данных) | Единое сообщество или отдел |
| Безопасность | ниже | высокий | Средний и высокий, в зависимости от реализации |
Data Lake vs Data Mart vs Data Warehouse: Понимание сходства
Все три решения служат централизованными хранилищами данных. Это дает организациям доступ к большому количеству данных. Кроме того, вот некоторые сходства между озером данных, хранилищем данных и хранилищем данных:
- Объедините данные из нескольких источников для создания единого хранилища.
- Включите отчетность, анализ и бизнес-аналитику.
- Обеспечить хранение данных таким образом, чтобы поддерживать эффективный запрос и доступ.
- Требует сильного управления для поддержания качества данных, безопасности и соответствия.
- Облегчить принятие обоснованных решений посредством легкой доступности данных.
Когда использовать Data Lakes, Data Warehouses и Data Marts?
Выбор между озером данных, хранилищем данных или хранилищем данных зависит от типа данных, потребностей бизнеса, пользователей и целей.
Вот четкая разбивка, когда использовать каждый из них:
Когда использовать Data Lake:
- Вам нужно хранить большие объемы необработанных, неструктурированных или полуструктурированных данных (например, журналы, данные IoT, изображения, JSON, XML) из различных источников, таких как CRM, ERP, устройства IoT и многое другое.
- Вы работаете с большими данными, машинным обучением, прогнозной аналитикой или аналитикой в реальном времени.
- Данные могут быть использованы для будущих исследований или в настоящее время неопределенных случаев использования.
- Экономичное и масштабируемое хранение является приоритетом.
- Твой Data scientist для найма Предпочитает работать с необработанными данными, будь то проверка гипотез, уточнение предположений или анализ данных IoT, генерируемых машиной, для принятия решений, основанных на данных, и повышения операционной эффективности.
Когда использовать хранилище данных:
- Вам нужно хранить очищенные структурированные данные, оптимизированные для генерации идей, визуализаций и отчетов.
- Цель - бизнес-аналитика, информационные панели или анализ исторических тенденций. Склады данных хорошо интегрируются с платформами BI и аналитики.
- Ввод данных в ERP-системы для агрегирования транзакционных данных и формирования консолидированных отчетов и прогнозов.
- Последовательность, точность и качество данных имеют решающее значение.
Когда использовать Data Mart:
- Вам нужен специализированный, тематический хранилище данных, специально предназначенный для конкретной команды или отдела (например, продажи, финансы, HR).
- Вы хотите напрямую подключиться к специализированным ERP или CRM-системам, чтобы предоставлять действенные идеи из небольших, курируемых наборов данных, помогая отделам повысить производительность и эффективность.
- Быстрый доступ к конкретным KPI, целевым отчетам или быстрым выводам является ключевым требованием.
- Вы хотите ограничить доступ, чтобы пользователи могли видеть только данные, относящиеся к их роли или отделу.
Ключевые выводы Data Lake против Data Warehouses против Data Mart
Хотя каждая технология обработки данных имеет свои сильные стороны, ключ заключается в выборе правильной, исходя из типа данных, аналитических потребностей и требований к масштабируемости. Статистика данных Science Statistics Они играют решающую роль в руководстве этими решениями, помогая организациям понять, какая архитектура лучше всего соответствует их аналитическим целям.
- Озера данных отлично справляются с хранением больших объемов неструктурированных данных, что обеспечивает гибкость для будущего анализа.
- Хранилища данных предлагают структурированную высокопроизводительную аналитику для принятия решений, что делает их идеальными для бизнес-аналитики.
- Data marts обеспечивают целенаправленную, специфическую для домена информацию, упрощая доступ к данным, необходимым отдельным командам или отделам.
В конечном счете, правильный выбор зависит от того, как вы планируете использовать свои данные, какие идеи вы хотите получить, и какие системы у вас уже есть. Понимание этих различий позволит вашей организации принимать обоснованные решения и получать максимальную отдачу от ваших данных.
FAQ по Data Warehouse vs Data Lake vs Data Mart
Чтобы понять разницу, давайте начнем с основ. Первой технологией данных были реляционные базы данных (RDBMS), предназначенные для сбора, хранения и управления структурированными данными с использованием СУБД. Эти базы данных поддерживали обработку транзакций в режиме онлайн (OLTP), позволяя вставлять, обновлять и удалять в режиме реального времени. Однако им не хватало возможности анализировать исторические данные для принятия решений, что привело к созданию хранилищ данных.
Хранилища данных представляют собой централизованные хранилища, оптимизированные для онлайн-аналитической обработки (OLAP). Они хранят данные, извлеченные, очищенные и преобразованные из нескольких источников (через ETL или ELT) для эффективного запроса и анализа, становясь основой для бизнес-аналитики. С ростом больших данных, обусловленных цифровой активностью, подключенными устройствами (IoT) и увеличением количества данных, генерируемых человеком, объем и разнообразие данных, особенно неструктурированных данных (например, видео, электронные письма и документы), росли экспоненциально. Это представляло проблему для складов данных, а также подмножества его, data mart, которые могли хранить только структурированные и иногда полуструктурированные данные (например, JSON, XML).
Озера данных появились в качестве решения для хранения и масштабирования массивных, сырых и разнообразных данных экономически эффективным, гибким способом. В нем рассматривались 3 В Больших Данных: объем (терабиты и петабиты), разнообразие форматов (структурированные, неструктурированные, полуструктурированные) и скорость (проглатывание в реальном времени).
Хранилища данных представляют собой централизованные хранилища, предназначенные для хранения структурированных исторических данных из нескольких источников по всей организации. Они поддерживают общекорпоративный анализ и сложную отчетность с использованием OLAP. Как правило, они содержат большие объемы структурированных данных для бизнес-аналитики и принятия решений.
С другой стороны, данные марты представляют собой подмножества хранилищ данных, ориентированных на конкретные области бизнеса или отделы (например, продажи, маркетинг). Они хранят более специализированные, структурированные данные и предназначены для более быстрого, целевого анализа и отчетности.
Ключевые различия:
• Хранилище данных: централизованное хранилище данных для комплексного анализа.
Data Mart: Подмножество данных для конкретного отдела, оптимизированное для быстрого доступа и целевой информации.
Некоторые называют Data Lakehouse платформой данных, некоторые — архитектурой данных, а другие — системой управления данными, предназначенной для объединения преимуществ хранилищ данных и озер данных. Она позволяет организациям хранить все типы данных (структурированные, полуструктурированные и неструктурированные) в едином, унифицированном хранилище, сохраняя при этом возможность выполнять расширенную аналитику, аналогичную хранилищу данных.
Data Lakehouses обеспечивают предприятиям гибкость озер данных и производительность хранилищ данных.Кроме того, он предлагает такие преимущества, как масштабируемость, транзакции ACID, рентабельность, управление данными и многое другое.
Хранилище данных хранит структурированные данные из различных источников, оптимизированные для бизнес-аналитики и аналитических запросов. Для этого требуется ETL (Extract, Transform, Load) процессы и поддержка рабочих нагрузок OLAP для исторического анализа.
Data Lakehouse, с другой стороны, сочетает в себе преимущества озер данных и хранилищ данных, хранящих структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Он поддерживает аналитику в реальном времени, транзакции ACID и является более рентабельным, чем традиционные хранилища данных.
Сетка данных — это децентрализованный архитектурный подход, используемый организациями, которые хотят управлять своими данными в соответствии с конкретными бизнес-доменами, такими как продажи, маркетинг, разработка продуктов, обслуживание клиентов и другие. Это позволяет командам, специализирующимся на доменах, которые являются производителями данных, взять на себя ответственность за свои соответствующие наборы данных.
Такой подход позволяет организации лучше видеть и контролировать обмен данными, доступ и формат, в котором данные передаются. Он также помогает решать сложные проблемы безопасности, возникающие в результате децентрализованного владения данными.
Ключевыми принципами ячейки данных, которые закладывают основу для этой децентрализованной архитектуры, являются владение данными, основанное на доменах, данные как продукт, платформа данных для самообслуживания и федеративное вычислительное управление.
Структура данных представляет собой архитектуру управления и интеграции данных, которая позволяет организациям централизовать, интегрировать и управлять данными из различных источников в режиме реального времени. Этот подход, основанный на метаданных, направлен на создание единого источника истины, позволяя пользователям, связанным с доменом, получать доступ и использовать данные без необходимости перемещать их из своей первоначальной среды, будь то озера данных, хранилища данных или другие платформы.
Он сочетает в себе современную архитектуру данных с интеллектуальными системами, чтобы упростить унификацию и управление данными в различных и распределенных средах.
Чем он отличается от Data Mesh?
Структура данных представляет собой технологически ориентированный подход, который соединяет и управляет данными в различных средах с использованием автоматизации и метаданных. Напротив, сетка данных представляет собой организационный и культурный подход, который децентрализует владение данными и управление ими для конкретных групп доменов.
Озеро данных — это централизованное хранилище, которое хранит необработанные, неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные в масштабе, но не имеет встроенной поддержки для расширенной аналитики и управления.
Data Lakehouse, с другой стороны, сочетает в себе недорогое масштабируемое хранилище озера данных с управлением данными, транзакциями ACID и функциями производительности хранилища данных, что позволяет как аналитику в реальном времени, так и машинное обучение на одной платформе.
Хранилище данных представляет собой структурированную систему хранения данных, оптимизированную для бизнес-аналитики и отчетности. Она использует схему на записи, хранит очищенные и преобразованные данные и поддерживает быстрые запросы SQL.
Озеро данных является центральным хранилищем, в котором хранятся большие объемы необработанных, неструктурированных, полуструктурированных или структурированных данных по низкой цене. Он использует схему на чтение, предлагая гибкость, но с меньшим количеством функций управления и производительности.
Data Lakehouse — это гибридный подход, сочетающий масштабируемое, недорогое хранение данных Lakes с надежностью, управлением данными и производительностью хранилища данных, поддерживающий как аналитику, так и машинное обучение из единой системы.
Data swamp относится к деградировавшему или плохо управляемому озеру данных, где хранящиеся данные становятся дезорганизованными, трудно найти и трудно использовать, по существу теряя свою ценность. Так, в основном, озеро данных является хорошо управляемым, масштабируемым хранилищем для хранения сырых данных в своем родном формате. Озеро данных становится болотом данных, когда оно перегружено сырыми данными без надлежащего управления, метаданных или организации.
Каталог данных является центральным хранилищем или инвентарем активов данных организации. Этот репозиторий является доступным для поиска, организованным «библиотечным каталогом», но для наборов данных, таблиц, файлов и метаданных по всей организации. Некоторые из популярных инструментов каталога данных - это каталог данных Alation, Alteryx Connect, Amundsen, AWS Glue, Apache Atlas, Ataccama, Atlan и многое другое.
