Quais as diferenças entre Big Data e Data Warehouse
Entenda de uma vez quais são as principais diferenças.
Big Data: Big Data refere-se basicamente aos dados que estão em grande volume e possuem conjuntos de dados complexos. Essa grande quantidade de dados pode ser estruturada, semiestruturada ou não estruturada e não pode ser processada por softwares e bancos de dados tradicionais de processamento de dados. Várias operações como análise, manipulação, alterações, etc, são realizadas nos dados e, em seguida, são utilizadas pelas empresas para uma tomada de decisão inteligente. Big data é um ativo muito poderoso no mundo de hoje. Big data também pode ser usado para resolver problemas de negócios, fornecendo tomada de decisão inteligente.
Data Warehouse: Data Warehouse é basicamente a coleção de dados de várias fontes heterogêneas. É o principal componente do sistema de inteligência de negócios, onde a análise e o gerenciamento de dados são feitos, o que é usado posteriormente para melhorar a tomada de decisões. Envolve o processo de extração, carregamento e transformação para fornecer os dados para análise. Os armazéns de dados também são usados para realizar consultas em uma grande quantidade de dados. Ele usa dados de vários bancos de dados relacionais e arquivos de log do aplicativo.
Ambos tem funções diferentes para seu negocio.
Abaixo está uma tabela de diferenças entre Big Data e Data Warehouse:
| # | BIG DATA | DATA WAREHOUSE |
|---|---|---|
| 1 | Big data são os dados que estão em uma forma enorme nos quais as tecnologias podem ser aplicadas. | Data warehouse é a coleta de dados históricos de diferentes operações em uma empresa. |
| 2 | Big data é uma tecnologia para armazenar e gerenciar grande quantidade de dados. | O data warehouse é uma arquitetura usada para organizar os dados. |
| 3 – | Recebe dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados como entrada. | Leva apenas dados estruturados como entrada. |
| 4 – | Big data processa usando sistema de arquivos distribuído. | O data warehouse não usa sistema de arquivos distribuído para processamento. |
| 5 | Big data não segue nenhuma consulta SQL para buscar dados do banco de dados. | No data warehouse, usamos consultas SQL para buscar dados de bancos de dados relacionais. |
| 6 | O Apache Hadoop pode ser usado para lidar com uma enorme quantidade de dados. | O data warehouse não pode ser usado para lidar com uma grande quantidade de dados. |
| 7 | Quando novos dados são adicionados, as alterações nos dados são armazenadas na forma de um arquivo que é representado por uma tabela. | Quando novos dados são adicionados, as mudanças nos dados não afetam diretamente o data warehouse. |
| 8 | O big data não requer técnicas de gerenciamento eficientes em comparação ao data warehouse. | O data warehouse requer técnicas de gerenciamento mais eficientes, pois os dados são coletados de diferentes departamentos da empresa. |
Créditos: geeksforgeeks