Datenseen und Data Warehouses sind komplementäre Datenspeicherlösungen, die Unternehmen für Business Intelligence und Analysen nutzen. Während ein Datensee unstrukturierte und unstrukturierte Daten speichert, speichert ein Data Warehouse verarbeitete und geprüfte strukturierte Daten für vorbestimmte Analysezwecke.
Unternehmen verwalten diese Datenspeicher-Repositories mit Data Warehouse-Lösungen und Big Data-Verarbeitungs- und Verteilungssystemen. Obwohl sie sich im Analyse-Ökosystem eines Unternehmens ergänzen, unterscheiden sich Datenseen und Data Warehouses in ihrem Schema, ihrer Speicherung, Analyse, Verarbeitung und Kosten.
Was ist der Unterschied zwischen einem Datensee und einem Data Warehouse?
Ein Datensee ist ein zentralisiertes, hoch skalierbares Datenspeicher-Repository, das große Mengen an rohen strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem nativen Format speichert. Es hilft Unternehmen, Datenpipelines zu erstellen und Datenanalysen für Geschäftseinblicke zu fördern.
Aufgrund ihrer offenen und skalierbaren Architektur können Datenseen relationale und nicht-relationale Daten speichern, ohne die Treue zu opfern. Unternehmen nutzen Datenseen, um Daten aus sozialen Medien, Streaming, Geschäftssystemen, mobilen Apps und Internet of Things (IoT)-Geräten zu erfassen und sie mit Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen zu analysieren.
Ein Data Warehouse ist ein spezialisiertes, themenorientiertes Datenmanagementsystem, das hoch strukturierte Daten mit einem Data Mart organisiert. Während ein Datensee die Datenstruktur oder das Schema erst beim Lesen der Daten definiert, wendet ein Data Warehouse ein vordefiniertes Schema an, bevor Daten gespeichert werden. Data Warehouses verwenden relationale Datenbanken und sind ideal für schnelle Datenanalyseabfragen und die Unterstützung historischer Analysen.
Die folgende Tabelle zeigt, wie sich ein Datensee und ein Data Warehouse in Bezug auf Datenverarbeitung, Schemaansatz und Kosten unterscheiden.
| Datensee | Data Warehouse | |
| Definition | Ein Datensee ist ein zentralisiertes Daten-Repository, das strukturierte, unstrukturierte oder lose zusammengefügte Daten für den sofortigen oder zukünftigen Gebrauch aufnimmt und speichert. | Ein Data Warehouse ist eine Datenspeichereinheit, die ein vordefiniertes Schema verwendet, um gereinigte, verarbeitete und organisierte strukturierte Daten für einen vorbestimmten Analysezweck zu speichern. |
| Nutzer | Datenwissenschaftler und Ingenieure | Business Intelligence-Teams, Entwickler, Manager und Endnutzer |
| Datentypen | Datenseen speichern rohe und ungefilterte strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Daten in nativen Formaten. | Data Warehouses halten verarbeitete, gereinigte und kuratierte strukturierte Daten. |
| Datenbereitschaft | Ein Datensee speichert Daten unbegrenzt, unabhängig von ihrem sofortigen oder zukünftigen Gebrauch. | Daten in einem Data Warehouse sind analysenbereit und können für die beabsichtigten Zwecke über Self-Service Business Intelligence-Tools verwendet werden. |
| Datenverarbeitung | Datenseen verwenden den Extract, Load, and Transform (ELT)-Ansatz, um Daten in ihrem Originalformat zu laden und bei Bedarf zu transformieren. | Data Warehouses verwenden den Extract, Transform, and Load (ETL)-Ansatz für Datenintegration und -vorbereitung. |
| Schemaansatz | Datenseen verwenden Schema-on-Read und erfordern kein vordefiniertes Schema. | Data Warehouses folgen Schema-on-Write-Praktiken und definieren das Schema vor dem Laden der Daten. |
| Datenspeicherung | Datenseen speichern Daten mit kostengünstigen Cloud-Speicherlösungen. | Data Warehouses verwenden spaltenorientierte oder relationale Datenbanken, um Daten mit Plattenspeicher zu speichern. |
| Datenzugänglichkeit | Datenseen sind agil und flexibel und ermöglichen die einfache Hinzufügung von Datenmodellen und Anwendungen. | Data Warehouses enthalten Daten im „Read-Only“-Format, was es schwierig macht, die Daten zu ändern. |
| Datensicherheit | Datenseen sind weniger sicher aufgrund ihrer großen Datenmengen. | Data Warehouses sind sicherer aufgrund ihrer robusten und starren Struktur. |
| Vorteile | Datenseen helfen Datenwissenschaftlern, analytische Modelle zu erstellen, die für Datenanalyse, die Bereitstellung von Geschäftseinblicken und strategische Planung entscheidend sind. | Data Warehouses helfen Business Intelligence-Teams, auf strukturierte Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. |
| Anwendungsfälle | Datenseen sind ideal für Datenwissenschaftsanwendungen, einschließlich maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und erweiterte Analysen. | Data Warehouses sind ideal für Data Mining, Ad-hoc-Analysen und das Tracking von Key Performance Indicators (KPI) mit Datenvisualisierungs- und BI-Techniken. |
| Kosten | Datenseen sind kostengünstiger, da sie kostengünstigen Speicher und Server verwenden. | Data Warehouses sind teurer, da sie große Server und Plattenspeichersysteme verwenden. |
| Wann verwenden | Unternehmen nutzen Datenseen, um große Mengen an rohen und ungefilterten strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten zu speichern. | Data Warehouses eignen sich für Unternehmen, die schnell auf strukturierte Daten zugreifen und diese analysieren möchten. |
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Sudipto Paul
Sudipto Paul is an SEO content manager at G2. He’s been in SaaS content marketing for over five years, focusing on growing organic traffic through smart, data-driven SEO strategies. He holds an MBA from Liverpool John Moores University. You can find him on LinkedIn and say hi!
