ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਬਨਾਮ ਡਾਟਾ ਲੇਕ ਬਨਾਮ ਡਾਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ

ਕੰਪਨੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ, ਉਤਪਾਦ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਘਾਤਕ ਦਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਕਲਾਉਡ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕਈ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵੀ ਹਨ। ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਢਾਂਚੇ ਜੋ ਅਕਸਰ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਡੇਟਾ ਗੋਦਾਮ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਘੱਟ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ ਬੇਕਾਰ ਹੈ।

Wਕੀ ਅਸੀਂ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?

ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਲਈ ਨਵੇਂ ਸੰਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਜਾਂ ਝੀਲ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨਾਲ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜਿਸਨੂੰ "ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (BI), ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਵਰਕਲੋਡ, ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ, ਡੇਟਾ ਲੇਕ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਾਭਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ. ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ। 

ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕੀ ਹੈ?

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ "ਡੇਟਾ ਸੱਚ" ਦੇ ਇੱਕਲੇ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਵੇਅਰਹਾਊਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।

ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਤੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੂਝ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। BI ਟੂਲਸ, SQL ਕਲਾਇੰਟਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਘੱਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ (ਭਾਵ, ਗੈਰ-ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ) ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ, ਵਪਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਡੇਟਾ ਇੰਜਨੀਅਰ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕੱਚੇ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ, ਇਸਲਈ, ਇੱਕ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਤੇਜ਼ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ, ਅਤੇ Snowflake ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੇ ਲਾਭ

• ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਕਲੋਡ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ: ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੁਫੀਆ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ: ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਸਮੇਤ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਫਰਮ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਿੰਗ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ, ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ: ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਿੰਗ ਤਾਜ਼ਾ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਦੋਵਾਂ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਸਟੋਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਟੀਕ ਸੂਝ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਕੇ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਬਿਹਤਰ ਵਪਾਰਕ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ: ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਿੰਗ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਉਰੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਜੋ ਕਿ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ

• ਡਾਟਾ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਘਾਟ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੌਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਮੁਸ਼ਕਲ.
• ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹਿੰਗਾ: ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਅਕਸਰ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਇਹ ਬੁੱਢਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਫ਼ਾਇਦੇ

• ਡਾਟਾ ਲੱਭਣ, ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੈ।
• ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਡਾਟਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਫ਼ ਹੈ, SQL ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸਧਾਰਨ ਹੈ.

ਨੁਕਸਾਨ

• ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਜਾਂ ਵਹਿ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਕੀ ਹੈ?

ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਕੇਂਦਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਹੋਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ, ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਟੋਰੇਜ ਸਪੇਸ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਣ-ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੇ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਝੀਲ ਇੱਕ ਫਲੈਟ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਅਣਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ "ਸਾਫ਼" ਕੀਤੇ ਗਏ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਕੀਮਾ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ, ਲੋਡ ਅਤੇ ਬਦਲਿਆ (ELT) ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਕਈ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ, ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ, ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜੋ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਡੇਟਾ ਝੀਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਵਰਤਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਹੈ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੰਮ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾੜੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਗਤੀ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਝੀਲ ਜਿਸਦਾ ਢਾਂਚਾ ਖਰਾਬ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਖੜੋਤ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਝੀਲ ਦੇ ਲਾਭ

• ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੁੱਲੇ, ਕੱਚੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰੀਸੈਟ ਸਕੀਮਾ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਫਾਰਮੈਟ ਜਾਂ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
• ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋਵਾਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ, ਉਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟਿਕਾਣੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਰਵਾਇਤੀ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਡਾਟਾ ਝੀਲਾਂ ਘੱਟ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਸਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਰੱਖਣ ਲਈ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਤੀ ਗੀਗਾਬਾਈਟ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਝੀਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ

• ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੁਫੀਆ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਸਕੋਰ ਮਾੜਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਅਸੰਗਠਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਢੁਕਵੀਂ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਖੁਫੀਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਦੋਂ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ACID (ਪਰਮਾਣੂ, ਇਕਸਾਰਤਾ, ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗਤਾ, ਅਤੇ ਟਿਕਾਊਤਾ) ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਸਮਰਥਨ ਸਬ-ਓਪਟੀਮਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਦੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਫ਼ਾਇਦੇ

• ਹੱਲ ਜੋ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕਿਫਾਇਤੀ ਹਨ।
• ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ।
• ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਲਈ ਆਦਰਸ਼.

ਨੁਕਸਾਨ

• ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੁੱਛਗਿੱਛਯੋਗ ਬਣਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਦਿਓ।
• ਡਾਟਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਕੀ ਹੈ?

ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਵੱਡਾ-ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜਿਸਨੂੰ "ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ, ਭਾਵੇਂ ਢਾਂਚਾਗਤ, ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲਾ, ਜਾਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ, ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ; ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੇਟਾ ਡੈਲਟਾ ਲੇਕ ਫਾਰਮੈਟ (ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਟੋਰੇਜ ਲੇਅਰ ਜੋ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ) ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਡੈਲਟਾ ਝੀਲਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਡਾਟਾ ਝੀਲਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਤੋਂ ACID ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਲੇਕਹਾਊਸ ਸਿਸਟਮ ਡਾਟਾ ਝੀਲਾਂ ਵਾਂਗ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਸਤੀ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਟੋਰ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪਰਤ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਵੀ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਦੇ ਲਾਭ

• ਵਰਕਲੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਸਮਰਥਨ: ਸੂਝਵਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਪਾਰਕ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲਸ (ਟੇਬਲਯੂ, ਪਾਵਰਬੀਆਈ) ਤੱਕ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨੀਅਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਓਪਨ-ਡਾਟਾ ਫਾਰਮੈਟ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਰਕੁਏਟ) ਨੂੰ API ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਈਥਨ/ਆਰ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ: ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਸਤੇ ਵਸਤੂ ਸਟੋਰੇਜ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਹੱਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ, ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਖਰਚਿਆਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਡਾਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੀ ਸੌਖ ਡਾਟਾ ਸੰਸਕਰਣ, ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ।
• ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਮਲਟੀਪਰਪਜ਼ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਡੇਟਾ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਹੱਲ ਚੁਣਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ, ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਮਹਿੰਗੇ ਡੇਟਾ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.
• ਓਪਨ ਫਾਰਮੈਟ ਦਾ ਸਮਰਥਨ. ਓਪਨ ਫਾਰਮੈਟ ਫਾਈਲ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਲੇਕਹਾਊਸ ਅਪਾਚੇ ਪੈਰਕੇਟ ਅਤੇ ਓਆਰਸੀ (ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ਡ ਰੋ ਕਾਲਮਨਰ) ਵਰਗੇ ਸਾਂਝੇ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਨੌਜਵਾਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਆਪਣੀਆਂ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਡਾਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਵੱਡੇ-ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸਾਲ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਸ ਦਰ 'ਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਨਵੀਨਤਾ ਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਵੱਖਰਾ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਆਖਰਕਾਰ ਇਸਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ।

ਫ਼ਾਇਦੇ

• ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬਣਾਏ ਰੱਖਣ ਲਈ ਘੱਟ ਹੋਸਟਨਾਮ ਹਨ।
• ਪਰਮਾਣੂ, ਇਕਸਾਰਤਾ, ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗਤਾ ਅਤੇ ਕਠੋਰਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
• ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਿਫਾਇਤੀ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬਣਾਏ ਰੱਖਣ ਲਈ ਘੱਟ ਹੋਸਟਨਾਮ ਹਨ।
• ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼
• ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸੌਖਾ ਬਣਾਓ

ਨੁਕਸਾਨ

• ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਇਹ ਇੱਕ ਸਥਾਪਿਤ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਵਜੋਂ ਯੋਗਤਾ ਪੂਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਛੋਟੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਬਨਾਮ ਡਾਟਾ ਲੇਕ ਬਨਾਮ ਡਾਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ

ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦਾ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੰਮਾ ਇਤਿਹਾਸ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵੱਡੀ-ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ।

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਮਹਿੰਗੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ, ਕਿਫਾਇਤੀ ਸਟੋਰੇਜ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਝੀਲਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਡਾਟਾ ਝੀਲਾਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੀ ACID ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਜਿਸ ਨੂੰ "ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਲਗਭਗ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਪਨ ਡੇਟਾ ਲੇਕਹਾਊਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ.

ਇਸ ਲਈ, ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰੇਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਪਰਿਪੱਕ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਹੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਪਾਵਰ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਕਿਫਾਇਤੀ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਹੱਲ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ। ਏ ਡਾਟਾ lakehouse ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਝਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ.