बिग डेटा और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर
डेटा वेयरहाउसिंग पिछले 10-20 वर्षों के लिए आम शब्दों में से एक है, जबकि पिछले 5-10 वर्षों के लिए बिग डेटा एक गर्म प्रवृत्ति है। उनमें से दोनों को बहुत सारे डेटा हैं, जो इलेक्ट्रॉनिक स्टोरेज डिवाइस द्वारा प्रबंधित, रिपोर्टिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं। तो अधिकतम लोगों का एक आम विचार है कि हाल ही में बड़ा डेटा पुराने डेटा वेयरहाउसिंग को जल्द ही बदल देगा। लेकिन फिर भी, बड़े डेटा और डेटा वेयरहाउसिंग एक दूसरे के उद्देश्य के लिए पूरी तरह से इस्तेमाल नहीं किया जा सकता है। तो आइए हम इस पोस्ट में विस्तार से बिग डेटा और डेटा वेयरहाउस सीखना शुरू करें।
बिग डेटा बनाम डेटा वेयरहाउस के बीच हेड टू हेड तुलना
बिग डेटा बनाम डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर 8 नीचे दिया गया है
बिग डेटा बनाम डेटा वेयरहाउस के बीच महत्वपूर्ण अंतर
बिग डेटा बनाम डेटा वेयरहाउस के बीच अंतरर, नीचे दिए गए बिंदुओं में समझाया गया है:
- डेटा वेयरहाउस डेटा भंडारण या डेटा भंडार का एक वास्तु-कला है। जबकि बिग डेटा विशाल डेटा को संभालने और भंडार तैयार करने के लिए एक तकनीक है।
- डेटा वेयरहाउस द्वारा स्वीकार किए जाने वाले किसी भी प्रकार का डीबीएमएस डेटा, जबकि बिग डेटा अंतरराष्ट्रीय डेटा, सोशल मीडियाडेटा, मशीनरी डेटा या किसी भी डीबीएमएस डेटा सहित सभी प्रकार के डेटा स्वीकार करता है।
- डेटा वेयरहाउस केवलसंरचना डेटा (रिलेशनल या रिलेशनल नहीं) को संभालता है , लेकिन बड़ा डेटा संरचना, गैर-संरचना, अर्द्ध-संरचित डेटा को संभाल सकता है।
- बिग डेटा आमतौर पर एक वितरित तरीके से भारी डेटा लोड करने के लिए वितरित फ़ाइल सिस्टम का उपयोग करता है, लेकिन डेटा वेयरहाउस में उस तरह की अवधारणा नहीं होती है।
- व्यवसाय के दृष्टिकोण से, चूंकि बड़े डेटा में बहुत अधिक डेटा है, उस पर विश्लेषण बहुत उपयोगी होगा, और नतीजा अधिक सार्थक होगा जो उस संगठन के लिए उचित निर्णय लेने में मदद करेगा।जबकि डेटा वेयरहाउस मुख्य रूप से सूचित जानकारी पर विश्लेषणात्मक करने में मदद करता है।
- डेटा वेयरहाउस का मतलब संबंधपरकडेटाबेस है , इसलिए भंडारण, डेटा लाने से सामान्य एसक्यूएल क्वेरी के समान होगा । और बड़ा डेटा उचित डेटाबेस संरचना का पालन नहीं कर रहा है, हमें हाइव विशिष्ट क्वेरी का उपयोग कर डेटा देखने के लिए हाइव या स्पार्क एसक्यूएल का उपयोग करने की आवश्यकता है।
- डेटा वेयरहाउसिंग में लोड 100% डेटाएनालिटिक्स रिपोर्ट के लिए उपयोग कर रहे हैं । लेकिन हडूप द्वारा जो भी डेटा लोड किया गया है , अब तक अधिकतम5% एनालिटिक्स रिपोर्ट पर उपयोग किया जाता है। अन्य डेटा सिस्टम में लोड होते हैं, लेकिन स्थिति का उपयोग नहीं करते हैं।
- डेटा वेयरहाउसिंग कभी भी भारी डेटा (पूरी तरह से संरचित डेटा) को संभालने में सक्षम नहीं है।बड़ा डेटा ( अपाचे हडूप ) भारी डेटा को संभालने का एकमात्र विकल्प है।
- डेटा वॉल्यूम के आधार पर डेटा वेयरहाउस में एक साथ बढ़ने का समय।मतलब है, कम मात्रा वाले डेटा और डीबीएमएस की तरह डेटा की एक बड़ी मात्रा के लिए बड़ा समय लगेगा। लेकिन बड़े आंकड़ों के मामले में, विशाल डेटा लाने के लिए इसमें थोड़ी सी अवधि लग जाएगी (क्योंकि यह विशेष रूप से विशाल डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है), लेकिन अगर हम किसी भी तरह से मानचित्र को कम करके एचडीएफएस में छोटे डेटा को लोड या लाने का प्रयास करते हैं तो भारी समय लगता है ।
बिग डेटा बनाम डेटा वेयरहाउस तुलना तालिका
| तुलना के लिए आधार | डेटा वेयरहाउस | बड़ा डाटा |
| अर्थ | डेटा वेयरहाउस मुख्य रूप से एक वास्तुकला है, न कि एक तकनीक। यह एसक्यूएल आधारित डेटा स्रोत (मुख्य रूप से संबंधपरक डेटाबेस) से डेटा निकालने और विश्लेषणात्मक रिपोर्ट उत्पन्न करने में मदद करता है। परिभाषा के संदर्भ में, किसी भी विश्लेषणात्मक रिपोर्ट के लिए उपयोग करने वाले डेटा भंडार को एक प्रक्रिया से उत्पन्न किया गया है, जो डेटावेयरहाउस के अलावा कुछ भी नहीं है। | बिग डेटा मुख्य रूप से एक तकनीक है, जो मात्रा, वेग, और डेटा की विविधता पर खड़ा है। वॉल्यूम विभिन्न स्रोतों से आने वाले डेटा की मात्रा को परिभाषित करता है, वेग डेटा प्रोसेसिंग की गति को संदर्भित करता है, और किस्मों में डेटा के प्रकार की संख्या (मुख्य रूप से सभी प्रकार के डेटा प्रारूप का समर्थन) का संदर्भ मिलता है। |
| पसंद | यदि कोई संगठन कुछ सूचित निर्णय जानना चाहता है (जैसे कि उनके निगम में क्या चल रहा है, अगले साल की योजना चालू वर्ष प्रदर्शन डेटा आदि के आधार पर योजना), वे डेटा वेयरहाउसिंग चुनना पसंद करते हैं, क्योंकि इस तरह की रिपोर्ट के लिए उन्हें विश्वसनीय या विश्वसनीय डेटा की आवश्यकता होती है स्रोतों से। | यदि संगठन को बहुत से बड़े डेटा के साथ तुलना करने की आवश्यकता है, जिसमें मूल्यवान जानकारी है और उन्हें बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है (जैसे अधिक राजस्व, अधिक लाभप्रदता, अधिक ग्राहक आदि का नेतृत्व करना), तो वे स्पष्ट रूप से बिग डेटा दृष्टिकोण को प्राथमिकता देते हैं। |
| स्वीकृत डेटा स्रोत | स्वीकृत एक या एक से अधिक सजातीय (सभी साइटें एक ही डीबीएमएस उत्पाद का उपयोग करती हैं) या विषम (साइटें विभिन्न डीबीएमएस उत्पाद चला सकती हैं) डेटा स्रोत। | व्यापार लेनदेन, सोशल मीडिया, और सेंसर या मशीन विशिष्ट डेटा से जानकारी सहित किसी भी प्रकार के स्रोत स्वीकार किए जाते हैं। यह डीबीएमएस उत्पाद से आ सकता है या नहीं। |
| स्वीकृत प्रकार के प्रारूप | मुख्य रूप से संरचनात्मक डेटा (विशेष रूप से संबंध डेटा) हैंडल। | सभी प्रकार के प्रारूपों को स्वीकार किया गया। संरचना डेटा, रिलेशनल डेटा, और टेक्स्ट दस्तावेज़, ईमेल, वीडियो, ऑडियो, स्टॉक टिकर डेटा और वित्तीय लेनदेन सहित असंगठित डेटा। |
| विषय-उन्मुख | डेटा वेयरहाउस विषय उन्मुख है क्योंकि यह वास्तव में विशिष्ट विषय (जैसे उत्पाद, ग्राहक, आपूर्तिकर्ताओं, बिक्री, राजस्व इत्यादि) पर जानकारी प्रदान करता है, जो कि संगठन चालू संचालन पर नहीं है। यह चालू संचालन पर ध्यान केंद्रित नहीं करता है, यह मुख्य रूप से विश्लेषण या डेटा प्रदर्शित करने पर केंद्रित है जो निर्णय लेने में मदद करता है। | बिग डेटा भी विषय-उन्मुख है, मुख्य अंतर डेटा का स्रोत है, क्योंकि बड़ा डेटा सोशल मीडिया, सेंसर या मशीन विशिष्ट डेटा समेत सभी स्रोतों से डेटा स्वीकार और संसाधित कर सकता है।यह मुख्य रूप से विषय उन्मुख पर डेटा पर सटीक विश्लेषण प्रदान करने पर भी मुख्य है। |
| समयांतर | डेटा वेयरहाउस में एकत्रित डेटा वास्तव में एक विशेष समय अवधि द्वारा पहचाना जाता है। चूंकि यह मुख्य रूप से विश्लेषणात्मक रिपोर्ट के लिए ऐतिहासिक डेटा रखता है। | बिग डेटा में पहले से लोड किए गए डेटा की पहचान करने के लिए बहुत सी दृष्टिकोण है, एक समय अवधि इसके दृष्टिकोणों में से एक है। बड़े डेटा के रूप में मुख्य रूप से फ्लैट फ़ाइलों को संसाधित करते हैं, इसलिए लोड किए गए डेटा की पहचान करने के लिए तिथि और समय के साथ संग्रह सबसे अच्छा तरीका होगा। लेकिन इसमें स्ट्रीमिंग डेटा के साथ काम करने का विकल्प है, इसलिए यह हमेशा ऐतिहासिक डेटा नहीं रखता है। |
| गैर वाष्पशील | जब कोई नया डेटा जोड़ा जाता है तो पिछला डेटा कभी मिटा नहीं जाता है। यह डेटा वेयरहाउस की प्रमुख विशेषताओं में से एक है। चूंकि यह एक परिचालन डेटाबेस से बिल्कुल अलग है, इसलिए एक परिचालन डेटाबेस पर कोई भी परिवर्तन डेटा वेयरहाउस पर सीधे प्रभाव नहीं डालेगा। | बड़े डेटा के लिए, जब नया डेटा इसमें जोड़ा जाता है तो फिर से पिछला डेटा कभी मिटा नहीं जाता है। यह एक फ़ाइल के रूप में संग्रहीत है जो एक तालिका का प्रतिनिधित्व करता है।लेकिन स्ट्रीमिंग के मामले में कभी-कभी ऑपरेशन पर्यावरण के रूप में हाइव या स्पार्क का उपयोग करने के मामले में। |
| वितरित फाइल सिस्टम | डेटा वेयरहाउसिंग में विशाल डेटा की प्रसंस्करण वास्तव में समय लेने वाली है और कभी-कभी प्रक्रिया पूरी करने के लिए इसे पूरा दिन लिया जाता है। | यह बिग डेटा की बड़ी उपयोगिता में से एक है। एचडीएफएस (हडूप वितरित फाइल सिस्टम) मुख्य रूप से मानचित्र को कम करने के कार्यक्रम का उपयोग करके वितरित सिस्टम में भारी डेटा लोड करने के लिए परिभाषित किया गया है। |
निष्कर्ष
उपरोक्त स्पष्टीकरण और समझ के अनुसार, हम निष्कर्ष नीचे आ सकते हैं:
- बिग डेटा और डेटा वेयरहाउस समान नहीं है, इसलिए यह अंतर-परिवर्तनीय नहीं है।
- एक संगठन अपनी आवश्यकता के आधार पर बिग डेटा और डेटा वेयरहाउस समाधान का पालन कर सकता है, न कि क्योंकि वे समान हैं।
- एक संगठन अपने डेटा के अनुसार डेटा डेटा वेयरहाउस समाधान के साथ-साथ दोनों डेटा के संयोजन का पालन कर सकता है।
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