Критические различия между дата-матами и дата-складами

По мере того как объемы собираемых данных выросли в геометрической прогрессии, инфраструктура облачного хранения успела за этим ростом. Компании могут выбирать между дата-складами, дата-озерами, домами-озерами и так далее.

Дата-маты и дата-склады — это два из самых распространенных вариантов хранения. Оба предлагают разные плюсы и минусы, и ваши бизнес-цели в конечном итоге определяют, какой из них лучше всего подходит для вас.

Итак, как сделать лучший выбор? Вот основные различия между дата-матами и дата-складами.

Различие #1 – Определения

Дата-склады и дата-маты можно различать по их названиям. Склад — это большие репозитории данных, собранных из различных источников.

Как правило, объемы данных, хранящихся в складах, большие. В отличие от этого, дата-мат — это подмножество дата-склада. Его использование локализовано для конкретного отдела или бизнес-единицы.

Часто компании используют дата-маты и озера вместе со складом. Например, многие компании используют Snowflake (дата-склад) вместе с дата-озером, таким как Databricks. Затем они разворачивают дата-мат как одноразовое решение для решения локализованных бизнес-потребностей.

Таким образом, ответ на вопрос о сравнении решений, таких как Databricks и Snowflake, часто сводится к вашим бизнес-потребностям. Кроме того, вам нужно выяснить, потребуется ли вам дата-мат для дополнительной обработки данных. Маты помогают вам быстро обрабатывать и загружать данные, в то время как склады сравнительно медленны.

Тем не менее, склады хранят большой объем данных по сравнению с дата-матами. Также вы можете определить детализированные схемы внутри склада, в то время как маты хорошо подходят для менее сложных определений. Таким образом, если ваши данные разнообразны и требуют глубокого анализа, склад, вероятно, будет вашим лучшим выбором.

Дата-мат — отличный вариант, если у вас есть несколько заранее определенных запросов на данные, которые требуют конкретного набора переменных.

Различие #2 – Объем

Дата-склад нацелен на обслуживание всей организации, как вы уже узнали. Эта цель приводит к условиям проектирования и обработки, которые создают различия в повседневных процессах. Например, склады принимают данные из нескольких источников, в то время как маты хранят данные из небольшого числа из них.

В результате размеры складов большие, в то время как маты относительно малы. Склады очень сложно установить, поскольку определения схем данных и процессы ETL требуют времени для определения. В отличие от этого, маты могут быть запущены за несколько недель после выполнения предварительных задач.

Дата-маты имеют ограниченные возможности, как вы уже узнали. Они не являются эффективным выбором, если вы хотите масштабировать свои возможности обработки данных. Склады предлагают вам гибкость в масштабировании, поскольку вы можете легко добавлять новые таблицы и схемы для учета новых данных.

Тем не менее, размер склада часто работает против ваших целей. Если ваш бизнес испытывает значительные изменения, требующие переопределения данных, ваш текущий склад станет препятствием для прогресса. Вам, скорее всего, придется установить новый, что задержит время выхода на рынок.

Таким образом, маты лучше подходят для быстро меняющихся бизнес-условий. Однако даже у них есть пределы. Если ваши переменные анализа данных часто меняются, ваш дата-мат не поможет вам слишком сильно. Вы можете легко развернуть несколько дата-матов, чтобы учесть изменяющиеся условия, но в какой-то момент вам понадобится склад для хранения и централизованного управления вашими данными.

Различие #3 – Последствия для анализа

Склады могут хранить большие объемы сложных данных, и это помогает вам проводить сложный анализ данных. Это не означает, что дата-маты не служат аналитическим целям.

Контекст, в котором вам нужен анализ, имеет значение. Если вашему бизнесу нужно сложное моделирование и намеревается внедрить ИИ-движки для обработки данных, склад — ваш лучший выбор.

Недостатком аналитики, основанной на складах, является то, что запросы требуют времени для выполнения. Если ваш бизнес сталкивается с постоянно меняющимися условиями, ваша аналитика может устареть к моменту получения результатов. Таким образом, дата-маты часто используются в таких ситуациях. Однако вы должны быть конкретными при использовании мата.

Например, если вашей команде продаж нужны мгновенные данные о том, что движет текущими тенденциями покупок клиентов, дата-мат не поможет им, поскольку этот анализ требует большого объема обработки данных.

Однако, если им нужны данные о тенденциях покупок конкретных продуктов (проданные единицы, местоположения, самые продаваемые места, продажи продуктов по сравнению с другими продуктами, эталоны и т. д.), дата-мат — отличный выбор.

Благодаря быстрому получению результатов ваши команды могут быстро принимать решения по мере необходимости, что положительно сказывается на вашем бизнесе. Главное — определить, на каких областях вашего бизнеса вы хотите сосредоточиться. Если ваш фокус выходит за рамки одного отдела или бизнес-функции, озеро или склад будут служить вам лучше.

Любое решение, направленное на повышение долгосрочной производительности, требует склада. Значительная часть данных, собираемых в наши дни, является неструктурированной. В таких случаях склады и озера являются лучшим выбором, чем маты.

Какой выбор лучше для вас?

В конечном итоге выбор между дата-матом и дата-складом сводится к вашим бизнес-целям и срокам. Оба варианта будут вам полезны, поэтому уделите время, чтобы выбрать тот, который подходит вам лучше всего.