Przetwarzanie danych: Schema-on-Write vs Schema-on-Read

Kluczowa różnica tkwi w momencie przetwarzania i strukturyzacji danych:

• Hurtownia danych (Schema-on-Write): Dane są czyszczone, transformowane i strukturyzowane przed załadowaniem do hurtowni (proces ETL – Extract, Transform, Load). Schemat danych jest precyzyjnie zdefiniowany na etapie projektowania hurtowni.
• Jezioro danych (Schema-on-Read): Dane są ładowane do jeziora w ich surowej formie. Struktura i znaczenie danych są nadawane dopiero w momencie ich odczytu i analizy (proces ELT – Extract, Load, Transform lub inne podejścia).

Rodzaj przechowywanych danych

Hurtownie danych przechowują głównie dane ustrukturyzowane, przetworzone i zagregowane, gotowe do analizy biznesowej i raportowania. Jeziora danych mogą przechowywać wszystkie rodzaje danych – ustrukturyzowane (np. z baz danych), częściowo ustrukturyzowane (np. logi serwerów, dane JSON/XML) oraz nieustrukturyzowane (np. pliki tekstowe, obrazy, wideo, dane z mediów społecznościowych) – w ich oryginalnym formacie.

Użytkownicy i zastosowania

Hurtownie danych są tradycyjnie wykorzystywane przez analityków biznesowych i menedżerów do generowania raportów, dashboardów i analiz wspierających podejmowanie decyzji (BI). Jeziora danych są częściej wykorzystywane przez naukowców danych (data scientists) i inżynierów danych do eksploracji danych, odkrywania nowych wzorców, budowania modeli uczenia maszynowego i zaawansowanej analityki na surowych danych.

Technologie przechowywania

Hurtownie danych są zazwyczaj budowane w oparciu o relacyjne bazy danych zoptymalizowane pod kątem zapytań analitycznych (np. Snowflake, BigQuery, Redshift, Teradata). Jeziora danych często wykorzystują rozproszone systemy plików (jak HDFS) lub magazyny obiektów w chmurze (jak AWS S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage) jako podstawę do przechowywania danych w różnych formatach.

Elastyczność vs struktura

Jeziora danych oferują znacznie większą elastyczność w zakresie przechowywania różnorodnych typów danych i unikania konieczności definiowania schematu na wstępie. Są bardziej odpowiednie do eksploracji i odkrywania nieznanych wcześniej zależności. Hurtownie danych zapewniają natomiast większą spójność, jakość i łatwość dostępu do ustrukturyzowanych danych dla celów raportowych i analitycznych.

Współistnienie i ewolucja (Lakehouse)

Obecnie coraz częściej mówi się o podejściach hybrydowych, takich jak architektura Lakehouse, która stara się łączyć elastyczność jeziora danych z mechanizmami zarządzania strukturą i jakością danych typowymi dla hurtowni danych, często wykorzystując technologie takie jak Delta Lake czy Apache Iceberg na bazie jeziora danych.

Podsumowanie

Hurtownia danych i jezioro danych to dwa różne podejścia do zarządzania danymi analitycznymi. Hurtownia skupia się na przechowywaniu przetworzonych, ustrukturyzowanych danych dla celów BI, podczas gdy jezioro danych przechowuje surowe dane w różnych formatach, umożliwiając zaawansowaną analitykę i data science. Wybór między nimi (lub ich połączenie) zależy od specyficznych potrzeb analitycznych i strategii zarządzania danymi w organizacji.