Datasjöar och datalager löser olika problem. Sjöar lagrar rådata billigt i dess ursprungliga format, och lager serverar kurerad data snabbt. Hur du använder dem individuellt eller tillsammans påverkar vad ditt analysteam kan göra, och omfattningen av modern data gör detta val ännu mer betydelsefullt. År 2024 skapades, fångades, kopierades eller konsumerades 402,89 miljoner terabyte data varje dag, vilket motsvarar cirka 147 zettabyte om året.

Nedan kommer vi att jämföra datasjöar med datalager, förklara var de skiljer sig åt gällande schema, kostnad, prestanda och styrning, samt hur man matchar rätt arkitektur till dina arbetsbelastningar.

Viktiga punkter

• Datasjöar använder schema-on-read för att flexibelt lagra rådata, medan datalager använder schema-on-write för att leverera snabb, konsekvent frågeprestanda för Business Intelligence (BI) och rapportering.

• Mogna datateam använder i allmänhet båda systemen i en skiktad arkitektur, där rådata landar i en sjö och kurerad data flödar in i ett lager för analys.

• Den äldre metoden för betalningsdata att bygga din egen pipeline tenderar att vara ömtålig eftersom schemaändringar i API kan förstöra pipelines.

Vad är en datasjö?

En datasjö är ett centraliserat arkiv som lagrar data i sitt råa, ursprungliga format. Det inkluderar strukturerad data (tabeller), semistrukturerad data såsom JavaScript Object Notation (JSON)-loggar och ostrukturerad data (text, bilder, video).

Det definierande idealet bakom en datasjö är schema-on-read. Data landar precis som den produceras, och struktur tillämpas senare vid frågetillfället, när någon vet vilken fråga hen försöker besvara. Den flexibiliteten gör sjöar väl lämpade för storskalig inmatning och utforskande analys. Du kan lagra i stort sett vad som helst utan att i förväg bestämma hur det ska modelleras.

Vad är ett datalager?

Ett datalager är ett strukturerat analyssystem utformat för snabba, konsekventa frågor.

Innan data landar i ett lager rensas, transformeras och modelleras den vanligtvis till väldefinierade scheman optimerade för analys. Detta tillvägagångssätt kallas schema-on-write: strukturen och definitionerna bestäms innan datan lagras. Resultatet är en kurerad miljö där analytiker kan köra frågor, bygga instrumentpaneler och beräkna mätvärden utan att behöva oroa sig för inkonsekventa format eller saknad kontext.

Medan en datasjö prioriterar flexibilitet, prioriterar ett datalager tillförlitlighet och prestanda för analys.

Vilka är de viktigaste skillnaderna mellan en datasjö och ett datalager

De praktiska skillnaderna mellan sjöar och datalager sträcker sig långt bortom var data är sparad. Hur de är strukturerade, vem som kan använda dem och vad det kostar att ställa en fråga är också viktiga skillnader.

Struktur

Datasjöar lagrar rådata och tillämpar struktur först när frågor körs. Den flexibiliteten möjliggör flera tolkningar av samma dataset. Datalager framtvingar struktur när data skrivs, så alla som ställer frågor om beställningarna ser samma schema och definitioner.

Prestanda för fråga

Datalager är byggda för interaktiv analys. Frågor mot stora tabeller i system som Snowflake eller BigQuery kan ge svar på några sekunder. Att ställa en fråga mot råa filer i sjölagring kan vara långsammare och dyrare om du inte har investerat i optimeringar som kolumnlagring, partitionering och komprimering.

Datatyper

Datalager utmärker sig när det gäller strukturerad, relationell data som används i rapportering och instrumentpaneler. Datasjöar är mer tillmötesgående: de kan lagra råa loggar, kapslad JSON, dataset för maskininlärning, bilder och andra icke-relationella format.

Styrning och förtroende

Datalager-data passerar vanligtvis genom pipelines för validering och transformation, vilket gör den lämplig för företag-rapportering. Data i en sjö är ofta rå och utforskande, så ytterligare bearbetning krävs vanligtvis innan den kan stödja produktionsmätvärden.

Kostnadsprofil

Datasjöar är mycket billigare för att lagra stora volymer rå eller sällan använd data. Datalager kostar mer per terabyte men ger snabbare prestanda för fråga och bättre support för arbetsbelastningar inom analys med hög samtidighet.

Hur använder organizations datasjöar och datalager tillsammans

Mogna plattformar tenderar att använda båda systemen, där vart och ett hanterar den del av pipelinen som det är bäst lämpat för. Vanligtvis fungerar en datasjö som en landningszon för rådata, medan datalagret tillhandahåller kurerade, analysklara dataset till analytiker och företagsverktyg.

Ett vanligt mönster är medallion-arkitektur, som inkluderar:

• Bronze: Rå insamlad data

• Silver: Rensade och deduplicerade dataset

• Gold: Aggregerade, företag-klara tabeller som används för rapportering

I många implementeringar lagras bronze- och silver-data i sjölagring, medan gold-dataset tillhandahålls från ett datalager.

Nackdelen med denna skiktade arkitektur är dess svårighetsgrad. Data dupliceras över system, pipelines flyttar och omvandlar den, och team måste hantera styrning och åtkomstkontroller på flera platser. organizations förenklar detta genom att experimentera med lakehouse-arkitekturer byggda på tekniker som Delta Lake, Apache Iceberg eller Hudi. Dessa system lägger till funktioner som traditionellt förknippas med datalager, såsom atomicitet, konsekvens, isolering och hållbarhet (ACID) transaktioner och schema-tillämpning, vilka dirigeras till sjölagring.

Detta gör att team kan använda en plattform istället för två. Hur väl det fungerar beror på hur komplex varje fråga är och mognaden hos teamet som driver det.

Hur väljer man mellan en datasjö och ett datalager?

Rätt svar beror på vem som använder datan och vad hen behöver från den. I allmänhet har organizations flera team med olika krav.

Här är vad du bör tänka på:

Team för Business Intelligence (BI) och rapportering

Om dina primära konsumenter är analytiker som bygger instrumentpaneler i verktyg som Looker, Tableau eller Metabase är ett datalager oftast den bästa grunden. Dessa verktyg är beroende av konsekventa scheman, tillförlitliga mätvärden och snabba frågesvar.

Team för datavetenskap och maskininlärning

Träningsmodeller kräver ofta råa datamängder med hög volym, såsom händelseströmmar, text, beteenderelaterade loggar eller andra komplexa format. Datasjöar ger flexibiliteten att lagra och utforska den datan innan den formas till strukturerade tabeller.

Teknikteam som samlar in data i stor skala

När system genererar miljarder händelser varje dag är en sjö oftast den mest praktiska första destinationen. Det är billigare, hanterar föränderliga scheman bra och kräver inte att uppströmssystem anpassar sig till en fördefinierad datamodell.

Blandade arbetsbelastningar

Organizations tenderar att kombinera de två: en sjö för inmatning och lagring av rådata, ett lager för att servera kurerade datamängder och ett transformationslager som förbinder de två. I denna typ av uppsättning är frågan var varje system passar in i den övergripande datapipelinen.

Hur passar en betalningsleverantör in i din arkitektur för datasjö eller datalager?

Det äldre tillvägagångssättet för betalningsdata är att bygga din egen pipeline med hjälp av ett programmeringsgränssnitt för applikationer (API) för att hantera paginering och hastighetsbegränsningar, skriva resultaten till lagring och upprätthålla integrationen på obestämd tid.

Det fungerar, men det är ömtåligt. Schemaändringar i API kan förstöra pipelines, historiska återfyllnader kräver ytterligare logik, och betalningsdata inkluderar känslig finansiell information. Det innebär att dirigering av den genom ytterligare tredjepartsleverantörer för extrahering, transformering och laddning (ETL) skapar en säkerhetsexponering som många ekonomi- och efterlevnadsteam inte känner sig bekväma med.

Den Stripe Data Pipeline adresserar direkt dessa utmaningar. En inbyggd anslutning som byggts och underhålls av Stripe, den är tillgänglig för befintliga Stripe-användare och fungerar genom att synkronisera Stripe-data (transaktioner, kunder, prenumerationer, utbetalningar) direkt till ett datalager eller en molnlagringsdestination.

Jämfört med tredjepartsanslutningar har det inbyggda tillvägagångssättet några fördelar:

• Datafullständighet: Stripe Data Pipeline inkluderar historisk data från ditt konto, färdiga finansiella rapporter och kurerade datamängder som tredjepartsanslutningar ofta inte exponerar eller kräver anpassad konfiguration för att visa.

• Tillförlitlighet i stor skala: Eftersom pipelinen underhålls av Stripe självt spårar den automatiskt API-ändringar, hanterar schemautveckling och tar hänsyn till kantfall i Stripes datamodell som externa anslutningar ibland missar.

• Minskad säkerhetsexponering: Finansiell transaktionsdata flyttas mellan Stripe och din lagringsdestination utan att passera genom en mellanliggande leverantörs infrastruktur, vilket förenklar din datasäkerhetsposition.

Hur Stripe Data Pipeline kan hjälpa

Stripe Data Pipeline gör att du kan göra samma analys i ditt datalager genom att kombinera din Stripe-data med annan företagsdata. Stripe Data Pipeline och Stripe Sigma drivs båda av samma underliggande Stripe-data, men Data Pipeline gör det enkelt att visa den datan i kombination med andra datamängder.

Stripe Data Pipeline kan hjälpa dig att:

• Synkronisera direkt till ditt lager
  Data flyttas till Amazon Redshift, Snowflake eller Amazon S3 utan att dirigeras genom en tredjepartsanslutning, vilket håller känslig finansiell data borta från ytterligare leverantörsinfrastruktur.

• Etablera en enda sanningskälla
  Centralisera din Stripe-data på ett ställe för att påskynda ditt bokslut, identifiera de främsta betalningsmetoder, förbättra AI-modeller och mer.

• Kom igång kodfritt
  Anslutningen konfigureras i Stripe Dashboard, och ingen kod krävs. Konfigurera Stripe Data Pipeline på några minuter och ta automatiskt emot din Stripe-data och dina rapporter på din datalagringsdestination löpande.

Läs mer om hur Stripe Data Pipeline kan hjälpa dig att låsa upp din företagsdata.