કંપનીઓ પહેલા કરતાં વધુ ડેટા કેપ્ચર કરી રહી છે કારણ કે તેઓ મહત્વપૂર્ણ વ્યવસાયિક નિર્ણયોની જાણ કરવા, ઉત્પાદન ઓફરિંગ વધારવા અને સારી ગ્રાહક સેવા પ્રદાન કરવા માટે તેના પર વધુને વધુ આધાર રાખે છે.
ઘાતાંકીય દરે ડેટાના જથ્થાના નિર્માણ સાથે, ક્લાઉડ ડેટા પ્રોસેસિંગ અને એનાલિટિક્સ માટે ઘણા ફાયદાઓ પ્રદાન કરે છે, જેમાં માપનીયતા, વિશ્વાસપાત્રતા અને ઉપલબ્ધતાનો સમાવેશ થાય છે.
ક્લાઉડ ઇકોસિસ્ટમમાં, ડેટા પ્રોસેસિંગ અને એનાલિટિક્સ માટે ઘણા સાધનો અને તકનીકો પણ છે. બે પ્રકારના મોટા ડેટા સ્ટોરેજ સ્ટ્રક્ચર્સ જેનો વારંવાર ઉપયોગ થાય છે તે ડેટા વેરહાઉસ અને ડેટા લેક છે.
જો કે ડેટા લેકનો ઉપયોગ કરવો ઓછો આકર્ષક છે કારણ કે તમે મોડલ અને ડેટાની ક્વેરી કરી શકતા નથી જ્યારે તે હજુ પણ સુસંગત છે, ડેટા સ્ટોરેજ સ્ટ્રીમ કરવા માટે ડેટા વેરહાઉસનો ઉપયોગ કરવો નકામી છે.
Wશું આપણે કયા પ્રકારનું ક્લાઉડ આર્કિટેક્ચર પસંદ કરીએ છીએ?
શું આપણે ડેટા લેકહાઉસ માટે નવી વિભાવનાઓ ધ્યાનમાં લેવી જોઈએ, અથવા આપણે વેરહાઉસની મર્યાદાઓ અથવા તળાવના પ્રતિબંધોથી સંતુષ્ટ રહેવું જોઈએ?
"ડેટા લેકહાઉસ" તરીકે ઓળખાતું એક નોવેલ ડેટા સ્ટોરેજ આર્કિટેક્ચર ડેટા વેરહાઉસના ડેટા મેનેજમેન્ટ સાથે ડેટા લેકની અનુકૂલનક્ષમતાને જોડે છે.
બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ (BI), ડેટા એનાલિટિક્સ અને મશીન શિક્ષણ (ML) વર્કલોડ, તમારી કંપનીની માંગને આધારે.
આ પોસ્ટમાં, અમે ડેટા વેરહાઉસ, ડેટા લેક અને ડેટા લેકહાઉસને નજીકથી જોઈશું, જેમાં ફાયદા, મર્યાદાઓ તેમજ તેના ફાયદા અને ગેરફાયદા છે. ચાલો શરુ કરીએ.
ડેટા વેરહાઉસ શું છે?
ડેટા વેરહાઉસ એ એક કેન્દ્રિય ડેટા રિપોઝીટરી છે જેનો ઉપયોગ સંસ્થા દ્વારા ઘણા સ્રોતોમાંથી વિશાળ માત્રામાં ડેટા રાખવા માટે થાય છે. ડેટા વેરહાઉસ સંસ્થાના "ડેટા સત્ય"ના એકમાત્ર સ્ત્રોત તરીકે કાર્ય કરે છે અને રિપોર્ટિંગ અને બિઝનેસ એનાલિટિક્સ માટે જરૂરી છે.
સામાન્ય રીતે, ડેટા વેરહાઉસ ઐતિહાસિક ડેટા સ્ટોર કરવા માટે એપ્લિકેશન, બિઝનેસ અને ટ્રાન્ઝેક્શનલ ડેટા જેવા ઘણા સ્રોતોમાંથી સંબંધિત ડેટા સેટને જોડે છે. વેરહાઉસિંગ સિસ્ટમમાં લોડ થતાં પહેલાં, ડેટાને ડેટા વેરહાઉસમાં રૂપાંતરિત અને સાફ કરવામાં આવે છે જેથી તેનો ડેટા સત્યના એક સ્ત્રોત તરીકે ઉપયોગ કરી શકાય.
કંપનીના તમામ ક્ષેત્રોમાંથી ઝડપથી બિઝનેસ આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરવાની તેમની ક્ષમતાને કારણે, વ્યવસાયો ડેટા વેરહાઉસમાં રોકાણ કરે છે. BI ટૂલ્સ, SQL ક્લાયન્ટ્સ અને અન્ય ઓછા અત્યાધુનિક (એટલે કે, નોન-ડેટા સાયન્સ) એનાલિટિક્સ સોલ્યુશન્સનો ઉપયોગ કરીને, બિઝનેસ વિશ્લેષકો, ડેટા એન્જિનિયરો અને નિર્ણય લેનારાઓ ડેટા વેરહાઉસીસમાંથી ડેટાને ઍક્સેસ કરી શકે છે.
ડેટાના સતત વધતા જથ્થા સાથે વેરહાઉસ જાળવવું ખર્ચાળ છે, અને ડેટા વેરહાઉસ કાચા અથવા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને હેન્ડલ કરી શકતું નથી. વધુમાં, તે મશીન લર્નિંગ અથવા અનુમાનિત મોડેલિંગ જેવી અત્યાધુનિક ડેટા વિશ્લેષણ તકનીકો માટે આદર્શ વિકલ્પ નથી.
ડેટા વેરહાઉસ, તેથી, ઝડપી ક્વેરી પ્રતિસાદો અને ઉચ્ચ ગુણવત્તાનો ડેટા પ્રદાન કરે છે. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL ડેટા વેરહાઉસ અને Snowflake એ ક્લાઉડ સેવાઓ છે જે ડેટા વેરહાઉસ માટે ઉપલબ્ધ છે.
ડેટા વેરહાઉસના ફાયદા
- બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ અને ડેટા એનાલિટિક્સ વર્કલોડની કાર્યક્ષમતા અને ઝડપ વધારવી: ડેટા વેરહાઉસ ડેટાની તૈયારી અને વિશ્લેષણ માટે જરૂરી સમય ઘટાડે છે. તેઓ ડેટા એનાલિટિક્સ અને બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ ટૂલ્સ સાથે સરળતાથી લિંક કરી શકે છે કારણ કે ડેટા વેરહાઉસમાંથી ડેટા વિશ્વસનીય અને સુસંગત છે. વધુમાં, ડેટા વેરહાઉસ ડેટા સંગ્રહ માટે જરૂરી સમય બચાવે છે અને ટીમોને રિપોર્ટ્સ, ડેશબોર્ડ્સ અને અન્ય વિશ્લેષણાત્મક આવશ્યકતાઓ માટે ડેટાનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા પ્રદાન કરે છે.
- ડેટાની સુસંગતતા, ગુણવત્તા અને માનકીકરણ વધારવું: સંસ્થાઓ વપરાશકર્તા, વેચાણ અને વ્યવહાર ડેટા સહિત વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી ડેટા એકત્રિત કરે છે. પેઢી વ્યવસાયિક જરૂરિયાતો માટેના ડેટા પર વિશ્વાસ કરી શકે છે કારણ કે ડેટા વેરહાઉસિંગ કોર્પોરેટ ડેટાને એક સમાન, પ્રમાણિત ફોર્મેટમાં કમ્પાઇલ કરે છે જે ડેટા સત્યના એક સ્ત્રોત તરીકે કાર્ય કરી શકે છે.
- સામાન્ય રીતે નિર્ણય લેવાની ક્ષમતા વધારવી: ડેટા વેરહાઉસિંગ તાજેતરના અને જૂના બંને ડેટા માટે કેન્દ્રીયકૃત સ્ટોર ઓફર કરીને વધુ સારી રીતે નિર્ણય લેવાની સુવિધા આપે છે. ચોક્કસ આંતરદૃષ્ટિ માટે ડેટા વેરહાઉસીસમાં ડેટાની પ્રક્રિયા કરીને, નિર્ણય લેનારાઓ જોખમોનું મૂલ્યાંકન કરી શકે છે, ક્લાયન્ટની ઇચ્છાઓને સમજી શકે છે અને માલ અને સેવાઓને વધારી શકે છે.
- બહેતર વ્યવસાયિક બુદ્ધિ પ્રદાન કરવી: ડેટા વેરહાઉસિંગ મોટા પ્રમાણમાં કાચા ડેટા વચ્ચેના અંતરને પુલ કરે છે, જે અવારનવાર નિયમિત રીતે એકત્ર કરવામાં આવે છે, અને ક્યુરેટેડ ડેટા કે જે આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે. તેઓ સંસ્થાના ડેટા સ્ટોરેજ માટેના પાયા તરીકે કાર્ય કરે છે, તેને તેના ડેટા વિશેના જટિલ પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે સક્ષમ બનાવે છે અને પ્રતિભાવોનો ઉપયોગ સંરક્ષણાત્મક વ્યવસાયિક નિર્ણયો લેવા માટે કરે છે.
ડેટા વેરહાઉસની મર્યાદાઓ
- ડેટા લવચીકતાનો અભાવ: જ્યારે ડેટા વેરહાઉસ સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને હેન્ડલ કરવામાં શ્રેષ્ઠ છે, ત્યારે લોગ એનાલિટિક્સ, સ્ટ્રીમિંગ અને સોશિયલ મીડિયા ડેટા જેવા સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા ફોર્મેટ તેમના માટે પડકારરૂપ બની શકે છે. આનાથી મશીન લર્નિંગ અને સંડોવતા ઉપયોગના કેસ માટે ડેટા વેરહાઉસની ભલામણ કરવામાં આવે છે કૃત્રિમ બુદ્ધિ મુશ્કેલ.
- સ્થાપિત કરવા અને જાળવવા માટે ખર્ચાળ: ડેટા વેરહાઉસ ઇન્સ્ટોલ કરવા અને જાળવવા માટે ખર્ચાળ હોઈ શકે છે. વધુમાં, ડેટા વેરહાઉસ ઘણીવાર સ્થિર હોતું નથી; તે વૃદ્ધ થાય છે અને વારંવાર જાળવણીની જરૂર છે, જે ખર્ચાળ છે.
ગુણ
- ડેટા શોધવા, પુનઃપ્રાપ્ત કરવા અને ક્વેરી કરવા માટે સરળ છે.
- જ્યાં સુધી ડેટા પહેલાથી જ સ્વચ્છ છે, SQL ડેટા તૈયારી સરળ છે.
વિપક્ષ
- તમારે ફક્ત એક જ એનાલિટિક્સ વિક્રેતાનો ઉપયોગ કરવાની ફરજ પાડવામાં આવે છે.
- અસંરચિત અથવા વહેતા ડેટાનું વિશ્લેષણ અને સંગ્રહ ખૂબ ખર્ચાળ છે.
ડેટા લેક શું છે?
ડેટા લેક્સ દ્વારા દરેક પ્રકારના ડેટાનું વચન આપવામાં આવે છે અને શક્ય બને છે. કેન્દ્રમાં સ્થિત અને વાંચવા માટે ઉપલબ્ધ સુલભ રીતે ડેટા હોવો ફાયદાકારક છે.
ડેટા લેક એ એક કેન્દ્રીયકૃત, અત્યંત અનુકૂલનક્ષમ સ્ટોરેજ સ્પેસ છે જ્યાં સંગઠિત અને અસંરચિત ડેટાના મોટા જથ્થાને તેમના બિનપ્રક્રિયા વગરના, બદલાયેલા અને અનફોર્મેટેડ સ્વરૂપોમાં રાખવામાં આવે છે.
ડેટા લેક એક ફ્લેટ આર્કિટેક્ચર અને ડેટા સ્ટોર કરવા માટે તેની બિનપ્રક્રિયા વગરની સ્થિતિમાં સંગ્રહિત વસ્તુઓનો ઉપયોગ કરે છે, જે ડેટા વેરહાઉસીસની વિરુદ્ધ છે, જે અગાઉ "સાફ" કરવામાં આવેલ સંબંધી ડેટાને સાચવે છે.
ડેટા લેક, ડેટા વેરહાઉસીસથી વિપરીત, જેને આ ફોર્મેટમાં ડેટા હેન્ડલ કરવામાં મુશ્કેલી પડે છે, તે અનુકૂલનક્ષમ, વિશ્વસનીય અને સસ્તું છે અને એન્ટરપ્રાઇઝને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાંથી ઉન્નત સમજ મેળવવાની મંજૂરી આપે છે.
ડેટા લેકમાં, ડેટા એકત્ર કરતી વખતે સ્કીમા અથવા ડેટા સ્થાપિત કરવાને બદલે વિશ્લેષણાત્મક હેતુઓ માટે ડેટા કાઢવામાં આવે છે, લોડ થાય છે અને ટ્રાન્સફોર્મ થાય છે (ELT).
IoT ઉપકરણોમાંથી ઘણા ડેટા પ્રકારો માટે તકનીકોનો ઉપયોગ કરવો, સામાજિક મીડિયા, અને સ્ટ્રીમિંગ ડેટા, ડેટા લેક્સ મશીન લર્નિંગ અને અનુમાનિત વિશ્લેષણને સક્ષમ કરે છે.
વધુમાં, એક ડેટા વૈજ્ઞાનિક જે કાચા ડેટા પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે તે ડેટા લેકનો ઉપયોગ કરી શકે છે. બીજી બાજુ, ડેટા વેરહાઉસ, વ્યવસાયો માટે ઉપયોગમાં સરળ છે. તે વપરાશકર્તા પ્રોફાઇલિંગ માટે યોગ્ય છે, અનુમાનિત એનાલિટિક્સ, મશીન લર્નિંગ અને અન્ય કાર્યો.
જો કે ડેટા લેક ડેટા વેરહાઉસ સાથેના અનેક મુદ્દાઓને સંબોધિત કરે છે, તેમની ડેટા ગુણવત્તા નબળી છે અને તેમની ક્વેરી ઝડપ અપૂરતી છે. વધુમાં, તે વ્યવસાય વપરાશકર્તાઓ માટે SQL પ્રશ્નો કરવા માટે વધારાના સાધનો લે છે. ડેટા લેક કે જેનું માળખું નબળું છે તે ડેટા સ્થિરતા સાથે સમસ્યા અનુભવી શકે છે.
ડેટા લેકના ફાયદા
- મશીન લર્નિંગ અને ડેટા સાયન્સ એપ્લિકેશન કેસોની વિશાળ શ્રેણી માટે સપોર્ટ ડેટા લેકમાં ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટે અલગ મશીન અને ડીપ લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરવો સરળ છે કારણ કે ડેટાને ખુલ્લી, કાચી રીતે રાખવામાં આવે છે.
- ડેટા લેક્સની વર્સેટિલિટી, જે તમને પ્રીસેટ સ્કીમાની જરૂરિયાત વિના કોઈપણ ફોર્મેટ અથવા મીડિયામાં ડેટા સ્ટોર કરવાની મંજૂરી આપે છે, તે એક મોટો ફાયદો છે. ભવિષ્યના ડેટાના ઉપયોગના કેસોને સમર્થન આપી શકાય છે, અને જો ડેટાને તેની મૂળ સ્થિતિમાં છોડી દેવામાં આવે તો વધુ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકાય છે.
- વિવિધ સંદર્ભોમાં બંને પ્રકારના ડેટાને સંગ્રહિત કરવાનું ટાળવા માટે, ડેટા લેકમાં સ્ટ્રક્ચર્ડ અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ બંને ડેટા હોઈ શકે છે. વિવિધ પ્રકારના સંગઠનાત્મક ડેટાના સંગ્રહ માટે, તેઓ એક જ સ્થાન પ્રદાન કરે છે.
- પરંપરાગત ડેટા વેરહાઉસની તુલનામાં, ડેટા લેક ઓછા ખર્ચાળ હોય છે કારણ કે તે સસ્તા કોમોડિટી હાર્ડવેર પર રાખવા માટે બનાવવામાં આવ્યા છે, જેમ કે ઑબ્જેક્ટ સ્ટોરેજ, જે ઘણીવાર સંગ્રહિત ગીગાબાઈટ દીઠ ઓછી કિંમત માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે.
ડેટા લેકની મર્યાદાઓ
- ડેટા એનાલિટિક્સ અને બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ ઉપયોગના કેસનો સ્કોર ખરાબ છે: જો ડેટા લેક પર્યાપ્ત રીતે જાળવણી ન કરવામાં આવે તો તે અસંગઠિત બની શકે છે, જે તેમને બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ અને એનાલિટિક્સ ટૂલ્સ સાથે લિંક કરવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે. વધુમાં, જ્યારે રિપોર્ટિંગ અને એનાલિટિક્સ માટે જરૂરી હોય ત્યારે કેસોનો ઉપયોગ, સુસંગતતાનો અભાવ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અને ACID (પરમાણુ, સુસંગતતા, અલગતા અને ટકાઉપણું) ટ્રાન્ઝેક્શનલ સપોર્ટ સબઓપ્ટિમલ ક્વેરી કામગીરી તરફ દોરી શકે છે.
- ડેટા લેક્સની અસંગતતા ડેટાની વિશ્વસનીયતા અને સુરક્ષાને લાગુ કરવાનું અશક્ય બનાવે છે, જે બંનેના અભાવમાં પરિણમે છે. સંવેદનશીલ ડેટા પ્રકારોને પૂરી કરવા માટે યોગ્ય ડેટા સુરક્ષા અને શાસન ધોરણો વિકસાવવા મુશ્કેલ હોઈ શકે છે, કારણ કે ડેટા લેક કોઈપણ ડેટા ફોર્મને હેન્ડલ કરી શકે છે.
ગુણ
- સોલ્યુશન્સ કે જે તમામ પ્રકારના ડેટા માટે સસ્તું છે.
- સંગઠિત અને અર્ધ-સંરચિત બંને ડેટાને હેન્ડલ કરવામાં સક્ષમ.
- જટિલ ડેટા પ્રોસેસિંગ અને સ્ટ્રીમિંગ માટે આદર્શ.
વિપક્ષ
- અત્યાધુનિક પાઈપલાઈન બનાવવાની જરૂર છે.
- ક્વેરી કરવા યોગ્ય બનવા માટે ડેટાને થોડો સમય આપો.
- ડેટાની વિશ્વસનીયતા અને ગુણવત્તાની ખાતરી આપવામાં સમય લાગે છે.
ડેટા લેકહાઉસ શું છે?
"ડેટા લેકહાઉસ" તરીકે ઓળખાતું એક નવલકથા બિગ-ડેટા સ્ટોરેજ આર્કિટેક્ચર ડેટા લેક અને ડેટા વેરહાઉસના શ્રેષ્ઠ પાસાઓને જોડે છે. તમારો બધો ડેટા, ભલે તે સ્ટ્રક્ચર્ડ, સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ અથવા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ હોય, ડેટા લેકહાઉસને કારણે શ્રેષ્ઠ મશીન લર્નિંગ, બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ અને સ્ટ્રીમિંગ ક્ષમતાઓ સાથે એક જ સ્થાને સ્ટોર કરી શકાય છે.
તમામ પ્રકારના ડેટા તળાવો ઘણીવાર ડેટા લેકહાઉસ માટે પ્રારંભિક બિંદુ હોય છે; તે પછી, ડેટા ડેલ્ટા લેક ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત થાય છે (એક ઓપન સોર્સ સ્ટોરેજ લેયર જે ડેટા લેકમાં વિશ્વસનીયતા લાવે છે).
ડેલ્ટા તળાવો સાથેના ડેટા તળાવો પરંપરાગત ડેટા વેરહાઉસમાંથી ACID વ્યવહાર પ્રક્રિયાઓને સક્ષમ કરે છે. સારમાં, લેકહાઉસ સિસ્ટમ સસ્તા સ્ટોરેજનો ઉપયોગ ડેટા લેકની જેમ તેમના મૂળ સ્વરૂપોમાં મોટા પ્રમાણમાં ડેટા જાળવવા માટે કરે છે.
સ્ટોરની ટોચ પર મેટાડેટા સ્તર ઉમેરવાથી ડેટા માળખું પણ મળે છે અને ડેટા વેરહાઉસમાં જોવા મળતા ડેટા મેનેજમેન્ટ ટૂલ્સને સશક્ત બનાવે છે.
આનાથી ઘણી ટીમો માટે ડેટા સાયન્સ, મશીન લર્નિંગ અને બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ જેવી વિવિધ પહેલો માટે એક સિસ્ટમ દ્વારા કંપનીના તમામ ડેટાને એક્સેસ કરવાનું શક્ય બને છે.
ડેટા લેકહાઉસના ફાયદા
- વર્કલોડની વિશાળ શ્રેણી માટે સપોર્ટ: અત્યાધુનિક વિશ્લેષણની સુવિધા માટે, ડેટા લેકહાઉસ વપરાશકર્તાઓને કેટલાક સૌથી લોકપ્રિય બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ ટૂલ્સ (ટેબલો, પાવરબી)ની સીધી ઍક્સેસ આપે છે. વધુમાં, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયરો સરળતાથી ડેટાનો ઉપયોગ કરી શકે છે કારણ કે ડેટા લેકહાઉસ એપીઆઈ અને મશીન લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક, જેમ કે પાયથોન/આર સાથે ઓપન-ડેટા ફોર્મેટ (જેમ કે પારક્વેટ) નો ઉપયોગ કરે છે.
- ખર્ચ-અસરકારકતા: ડેટા લેકહાઉસો ડેટા લેકની ખર્ચ-અસરકારક સ્ટોરેજ લાક્ષણિકતાઓને અમલમાં મૂકવા માટે સસ્તા ઑબ્જેક્ટ સ્ટોરેજ સોલ્યુશન્સનો ઉપયોગ કરે છે. એક જ સોલ્યુશન ઓફર કરીને, ડેટા લેકહાઉસ વિવિધ ડેટા સ્ટોરેજ સિસ્ટમ્સના સંચાલન સાથે સંકળાયેલા ખર્ચ અને સમયને પણ દૂર કરે છે.
- ડેટા લેકહાઉસ ડિઝાઇન સ્કીમા અને ડેટા અખંડિતતાને સુનિશ્ચિત કરે છે, જે અસરકારક ડેટા સુરક્ષા અને ગવર્નન્સ સિસ્ટમ્સનું નિર્માણ કરવાનું સરળ બનાવે છે. ની સરળતા ડેટા વર્ઝનિંગ, શાસન અને સુરક્ષા.
- ડેટા લેકહાઉસ એક સિંગલ, બહુહેતુક ડેટા સ્ટોરેજ પ્લેટફોર્મ ઓફર કરે છે જે કંપનીની તમામ ડેટા માંગને સમાવી શકે છે, જે ડેટા ડુપ્લિકેશન ઘટાડે છે. ડેટા વેરહાઉસ અને ડેટા લેક બંનેના ફાયદાઓને કારણે મોટાભાગના વ્યવસાયો હાઇબ્રિડ સોલ્યુશન પસંદ કરે છે. આ વ્યૂહરચના, તે દરમિયાન, ખર્ચાળ ડેટા ડુપ્લિકેશનમાં પરિણમી શકે છે.
- ઓપન ફોર્મેટનો આધાર. ઓપન ફોર્મેટ એ ફાઇલ પ્રકારો છે જેનો ઉપયોગ ઘણી સોફ્ટવેર એપ્લિકેશનો દ્વારા કરી શકાય છે અને જેની સ્પષ્ટીકરણો સાર્વજનિક રૂપે ઉપલબ્ધ છે. અહેવાલો અનુસાર, લેકહાઉસ અપાચે પારક્વેટ અને ઓઆરસી (ઓપ્ટિમાઇઝ રો કોલમર) જેવા સામાન્ય ફાઇલ ફોર્મેટમાં ડેટા સ્ટોર કરવામાં સક્ષમ છે.
ડેટા લેકહાઉસની મર્યાદાઓ
ડેટા લેકહાઉસની સૌથી મોટી ખામી એ છે કે તે હજુ પણ એક યુવાન અને વિકાસશીલ ટેકનોલોજી છે. પરિણામ સ્વરૂપે તે તેની પ્રતિબદ્ધતાઓને પૂર્ણ કરશે કે કેમ તે અનિશ્ચિત છે. ડેટા લેકહાઉસ સ્થાપિત મોટી-ડેટા સ્ટોરેજ સિસ્ટમ્સ સાથે સ્પર્ધા કરી શકે તે પહેલાં, તે વર્ષો લાગી શકે છે.
જો કે, જે દરે આધુનિક નવીનતા આવી રહી છે તે જોતાં, તે કહેવું મુશ્કેલ છે કે શું કોઈ અલગ ડેટા સ્ટોરેજ સિસ્ટમ આખરે તેને બદલી શકશે નહીં.
ગુણ
- એક પ્લેટફોર્મ પાસે તમામ ડેટા છે, જેનો અર્થ છે કે જાળવવા માટે ઓછા હોસ્ટનામો છે.
- અણુ, સુસંગતતા, અલગતા અને કઠિનતા અપ્રભાવિત છે.
- તે નોંધપાત્ર રીતે વધુ સસ્તું છે.
- એક પ્લેટફોર્મ પાસે તમામ ડેટા છે, જેનો અર્થ છે કે જાળવવા માટે ઓછા હોસ્ટનામો છે.
- મેનેજ કરવા માટે સરળ અને કોઈપણ સમસ્યાનો ઝડપી ઉકેલ
- પાઇપલાઇન બાંધવાનું સરળ બનાવો
વિપક્ષ
- સેટ અપ કરવામાં થોડો સમય લાગી શકે છે.
- સ્થાપિત સ્ટોરેજ સિસ્ટમ તરીકે લાયક બનવા માટે તે ખૂબ જ નાનું અને ખૂબ દૂર છે.
ડેટા વેરહાઉસ વિ ડેટા લેક વિ ડેટા લેકહાઉસ
કોર્પોરેટ ઇન્ટેલિજન્સ, રિપોર્ટિંગ અને એનાલિટિક્સ એપ્લિકેશન્સમાં ડેટા વેરહાઉસનો લાંબો ઇતિહાસ છે અને તે પ્રથમ મોટી-ડેટા સ્ટોરેજ તકનીક છે.
બીજી તરફ ડેટા વેરહાઉસીસ મોંઘા હોય છે અને સ્ટ્રીમિંગ ડેટા જેવા વૈવિધ્યસભર અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને હેન્ડલ કરવામાં મુશ્કેલી પડે છે. મશીન લર્નિંગ અને ડેટા સાયન્સ વર્કલોડ માટે, સસ્તું સ્ટોરેજ પર વિવિધ સ્વરૂપોમાં કાચા ડેટાનું સંચાલન કરવા માટે ડેટા લેક વિકસાવવામાં આવ્યા હતા.
ડેટા લેક અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સાથે અસરકારક હોવા છતાં, તેમાં ડેટા વેરહાઉસીસની ACID ટ્રાન્ઝેક્શન ક્ષમતાઓનો અભાવ છે, જે ડેટાની સુસંગતતા અને વિશ્વાસપાત્રતાની ખાતરી આપવાનું પડકારરૂપ બનાવે છે.
નવીનતમ ડેટા સ્ટોરેજ આર્કિટેક્ચર, જેને "ડેટા લેકહાઉસ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે ડેટા લેકની પોષણક્ષમતા અને અનુકૂલનક્ષમતા સાથે ડેટા વેરહાઉસની વિશ્વસનીયતા અને સુસંગતતાને જોડે છે.
ઉપસંહાર
નિષ્કર્ષમાં, શરૂઆતથી ડેટા લેકહાઉસ બનાવવું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. વધુમાં, તમે લગભગ ચોક્કસપણે ઓપન ડેટા લેકહાઉસ આર્કિટેક્ચરને સક્ષમ કરવા માટે રચાયેલ પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરશો.
તેથી, ખરીદી કરતા પહેલા દરેક પ્લેટફોર્મની ઘણી સુવિધાઓ અને અમલીકરણોની તપાસ કરવા માટે સાવચેત રહો. બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ અને ડેટા એનાલિટિક્સ પર ફોકસ કરીને પરિપક્વ, સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સોલ્યુશનની શોધ કરતી કંપનીઓ ડેટા વેરહાઉસને ધ્યાનમાં લઈ શકે છે.
જો કે, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા પર ડેટા સાયન્સ અને મશીન લર્નિંગ માટે પાવર વર્કલોડ માટે સ્કેલેબલ, સસ્તું મોટા ડેટા સોલ્યુશન શોધી રહેલા સાહસોએ ડેટા લેકને ધ્યાનમાં લેવું જોઈએ.
ધ્યાનમાં લો કે તમારા વ્યવસાયને ડેટા વેરહાઉસ અને ડેટા લેક ટેક્નોલોજીઓ પ્રદાન કરી શકે છે તેના કરતાં વધુ ડેટાની જરૂર છે અથવા તમે તમારા ડેટા પર અત્યાધુનિક વિશ્લેષણ અને મશીન લર્નિંગ ઑપરેશન્સને એકીકૃત કરવા માટે ઉકેલ શોધી રહ્યાં છો. એ ડેટા લેકહાઉસ પરિસ્થિતિમાં એક સમજદાર વિકલ્પ છે.
એક જવાબ છોડો