Die Verwendung von Daten in zahlreichen Unternehmen, um Entscheidungen zu treffen, Betriebsabläufe zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, hat sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil des modernen Lebens gemacht. Da das Sammeln und Analysieren von Daten zunehmend an Bedeutung gewinnt, ist es von entscheidender Bedeutung, die grundlegenden Begriffe zu verstehen, die in diesem Beruf verwendet werden. In diesem Blog erhalten Sie ein gründliches Verständnis der wichtigsten Begriffe und Konzepte, die die Grundlage der Datenanalyse bilden, unabhängig davon, ob Sie sie bereits kennen oder nur auffrischen möchten.
Big Data im Vergleich zu Data Warehouse
Große Daten
Big Data bezieht sich auf große Datensätze oder die Technologie, mit der sie verarbeitet werden. Es zeichnet sich durch drei Hauptmerkmale aus: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt.
- Volumen: Dies bezieht sich auf die schiere Größe der Daten, die von Terabyte bis Petabyte oder sogar Zettabyte reichen kann. Beispielsweise generieren Social-Media-Plattformen wie Facebook etwa 4 Petabyte an Daten pro Tag.
- Geschwindigkeit: Dies ist die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert und verarbeitet werden. Beispielsweise müssen Finanzmarktdaten und IoT-Sensordaten in Echtzeit verarbeitet werden, um nützlich zu sein.
- Vielfalt: Dies bezieht sich auf die verschiedenen Datentypen, zu denen strukturierte Daten (wie Datenbanken), halbstrukturierte Daten (wie JSON-Dateien) und unstrukturierte Daten (wie Videos und Beiträge in sozialen Netzwerken) gehören können.
Wir können diese Attribute in einem 3D-Diagramm visualisieren, wobei die X-Achse das Volumen, die Y-Achse die Geschwindigkeit und die Z-Achse die Variation darstellt. Je mehr sich Ihre Daten über diese Dimensionen verteilen, desto größer und komplexer sind Ihre Daten.
Datenseen
Data Lakes sind Repositorien für rohe und/oder unstrukturierte Datensätze, die in ihrem nativen Format gespeichert sind. Sie sind flexibel und ermöglichen das Hinzufügen neuer Datentypen jederzeit. Beispiele für Data Lake-Lösungen sind Google Cloud Storage, Amazon S3 und Microsoft Azure Data Lake Storage. Die Datenaufnahme in einen Data Lake umfasst in der Regel einen ETL-Prozess (Extract, Transform, Load), bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein geeignetes Format umgewandelt und zur Speicherung in den Data Lake geladen werden.
Data-Warehouse
Data Warehouses speichern verarbeitete Datensätze auf organisierte und strukturierte Weise und sind für Abfragen und Analysen optimiert. Im Gegensatz zu Data Lakes sind Data Warehouses starrer, was es schwieriger macht, ihre einmal eingerichtete Struktur zu ändern. Zu den beliebten Data Warehouse-Tools gehören Google BigQuery, Amazon Redshift und Microsoft Azure Synapse Analytics. Sie wurden für bestimmte, vordefinierte Zwecke entwickelt und eignen sich ideal für Business-Intelligence-Aufgaben.
Im Kontext von „Data Lake vs. Data Warehouse“ eignet sich ein Data Lake am besten für die Speicherung und Verarbeitung verschiedener, unstrukturierter Daten, während ein Data Warehouse für strukturierte Daten geeignet ist, die für Business Intelligence optimiert sind.
OLTP gegen OLAP
On-line Transactional Processing (OLTP) und On-Line Analytical Processing (OLAP) sind beide Arten von Datenverarbeitungssystemen und beide sind Online-Datenbanksysteme, daher der Name“On-LWein PVerarbeitung“. Der Unterschied zwischen ihnen besteht darin, wie sie verwendet werden oder in den Methoden zur Abfrage der Datenbank.
OLTP
OLTP ist eine Technik zur sofortigen Verarbeitung von Transaktionen mithilfe einer Online-Datenbank. Es wird häufig von Unternehmen wie Banken, Hotels und E-Commerce-Plattformen verwendet, bei denen die Transaktionsverarbeitung in Echtzeit von entscheidender Bedeutung ist. Wenn Sie beispielsweise Geld an einem Geldautomaten abheben, stellen OLTP-Systeme sicher, dass Ihr Kontostand sofort aktualisiert wird.
OLAP
OLAP hingegen wird für komplexe Datenanalysen und Abfragen verwendet. Es ermöglicht Unternehmen, große Datenmengen aus verschiedenen Perspektiven zu analysieren. Beispielsweise könnte ein Einzelhandelsunternehmen OLAP verwenden, um Verkaufsdaten nach Produkt, Region und Zeitraum zu analysieren, um Trends zu identifizieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
Große Datenmengen können mit dem OLAP-Ansatz analysiert werden. Beispielsweise kann ein Unternehmen OLAP verwenden, um Daten in Abhängigkeit von den einzelnen Komponenten seiner Werbemaßnahmen zu filtern und zu analysieren, einschließlich Verbraucherpräsenz, Anzeigendauer, Produktverkäufe und Werbekosten. Unternehmen verwenden OLAP häufig für komplexe analytische Berechnungen, Datenextraktionen, Finanzanalysen, Budgetierung und Trendprognosen.
Einfach ausgedrückt besteht der Unterschied zwischen OLPT und OLAP darin, dass OLTP die Datenbank bei jeder Transaktion in Echtzeit ändert, während OLAP große Datensätze abfragt und analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen. OLTP-Workloads konzentrieren sich auf die schnelle Transaktionsverarbeitung in Echtzeit, während OLAP-Systeme für umfangreiche Datenanalysen konzipiert sind.
Batch- und Streaming-Daten
Daten können hauptsächlich auf zwei Arten erfasst und verarbeitet werden: Batch- und Streaming-Verfahren.
Stapelverarbeitung
Stapelverarbeitung beinhaltet das Sammeln von Daten über einen definierten Zeitraum und die anschließende Verarbeitung auf einmal. Diese Methode eignet sich für die Verarbeitung großer Datenmengen, z. B. für die Bearbeitung von Banktransaktionen am Tagesende oder die monatliche Gehaltsabrechnung.
Stream-Verarbeitung
Streaming-Verarbeitung beinhaltet die kontinuierliche Erfassung und Verarbeitung von Daten, während sie generiert werden. Dies ist ideal für Anwendungen, die Echtzeitanalysen erfordern, wie z. B. die Überwachung von Social-Media-Feeds oder die Verfolgung von Live-Sensordaten von IoT-Geräten. Tools wie Apache Kafka und Amazon Kinesis werden häufig für die Verarbeitung von Streaming-Daten verwendet.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Big Data, Data Warehouses und Data Lakes unverzichtbare Tools für jedes datengesteuerte Unternehmen sind. On-Line Transactional Processing (OLTP) und On-Line Analytical Processing (OLAP) sind zwei unterschiedliche Methoden zur Abfrage von Datenbanken, während Batch und Streaming zwei Methoden zur Erfassung und Verarbeitung von Daten sind. Das Verständnis dieser Begriffe und ihrer Unterscheidungen ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenverwaltung und -analyse. Mithilfe dieser Tools und Konzepte können Unternehmen ihre Daten besser nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu verbessern.
Datenwissenschaftler spielen eine entscheidende Rolle bei der Handhabung dieser Technologien und der Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus großen Datensätzen. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verbessern die Möglichkeiten der Datenanalyse weiter und ermöglichen prädiktive Analysen und fortschrittliche Business Intelligence.
Wenn Unternehmen diese Konzepte beherrschen, können sie das Potenzial von Daten nutzen, um Innovationen voranzutreiben, Prozesse zu optimieren und in einer zunehmend datenzentrierten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben. In der heutigen Datenlandschaft ist es ebenfalls von entscheidender Bedeutung, die Nuancen von Data Marts zu verstehen und zu erfahren, wie Benutzer, die auf Data Warehouses zugreifen, von strukturierten Datensätzen profitieren können.
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