• Buradasın

    Bigquery ve data warehouse arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    BigQuery ve veri ambarı arasındaki temel farklar şunlardır:
    1. Mimari ve Depolama:
      • Veri Ambarları: On-premises mimariye sahiptir, yani donanım kullanıcının tesisindedir ve hem veri depolama hem de hesaplama katmanlarını içerir 14.
      • BigQuery: Bulut tabanlı, tamamen yönetilen ve serverless bir mimariye sahiptir, depolama ve hesaplama katmanlarını ayırır 14.
    2. Ölçeklenebilirlik ve Performans:
      • Veri Ambarları: Ölçeklendirme karmaşık ve maliyetlidir, ek donanım gerektirir ve performans tuning'i önemlidir 14.
      • BigQuery: Otomatik olarak ölçeklenir, petabaytlarca veriyi kolayca işleyebilir ve Google'ın altyapısı sayesinde tutarlı performans sunar 14.
    3. Maliyet Yönetimi:
      • Veri Ambarları: Sabit maliyetler vardır, donanım, yazılım lisansları ve bakım için sürekli harcama yapılır 1.
      • BigQuery: Kullandıkça öde modeli sunar, sadece kullanılan depolama ve hesaplama kaynakları için ödeme yapılır 13.
    4. Güvenlik ve Uyumluluk:
      • BigQuery: Google'ın güvenlik modeliyle entegre çalışır, yerleşik şifreleme ve çeşitli uyumluluk sertifikalarına sahiptir 13.
      • Veri Ambarları: Güvenlik, kullanıcının kendi IT ekipleri tarafından yönetilir ve sürekli güncellemeler gerektirir 1.
    5. Entegrasyon ve Veri Ekosistemi:
      • BigQuery: Google'ın AI ve makine öğrenme araçlarıyla, gerçek zamanlı analitik çözümleriyle ve popüler BI araçlarıyla entegre çalışır 12.
      • Veri Ambarları: Yeni veri kaynaklarını veya uygulamaları entegre etmek daha karmaşık ve zaman alıcı olabilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. freshers.in
        1
      2. thefuturewarehouse.com
        2
      3. getorchestra.io
        3
      4. dsstream.com
        4
      5. cdata.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    SQL'de büyük veri nasıl saklanır?

    SQL'de büyük verileri saklamak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. BLOB ve CLOB Veri Tipleri: Büyük miktarda veri için özel veri tipleri olan BLOB (Binary Large Object) ve CLOB (Character Large Object) kullanılabilir. 2. Partitioning: Büyük tabloları bölerek sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar. 3. Sütun Bazlı Saklama: Vertica gibi bazı SQL sistemleri, sütun bazlı depolama kullanarak yüksek performans sunar. 4. NoSQL Entegrasyonu: Impala, Phoenix, Drill gibi SQL motorları, HBase gibi NoSQL ortamlarından veri okumayı destekler. Ayrıca, büyük veri setlerinde performansı artırmak için indeksleme, sayfalama ve geçici tablolar gibi optimizasyon teknikleri de uygulanabilir.
    5 kaynak

    BigQuery ne işe yarar?

    BigQuery, Google Cloud Platform'un tamamen yönetilen ve sunucusuz bir veri ambarı hizmetidir ve çeşitli amaçlarla kullanılır: 1. Büyük Veri Analitiği: Terabaytlarca veriyi hızlı bir şekilde analiz ederek, büyük veri kümelerinden içgörüler elde etmeyi sağlar. 2. SQL Desteği: Standart SQL ile uyumludur ve veritabanı sorguları için başka araçlara ihtiyaç duymadan veri analizi yapılabilir. 3. Gerçek Zamanlı Veri İşleme: Akış veri işleme (streaming) desteği ile gerçek zamanlı analiz imkanı sunar. 4. Makine Öğrenimi Entegrasyonu: BigQuery ML ile makine öğrenimi modellerini SQL kullanarak doğrudan BigQuery üzerinde oluşturmak mümkündür. 5. Coğrafi Analiz: BigQuery GIS ile mekansal veri setleri üzerinde analiz ve harita tabanlı raporlar oluşturma imkanı sağlar. Ayrıca, BigQuery veri güvenliği, yedekleme ve maliyet etkinliği gibi avantajlar da sunar.
    5 kaynak

    Data Warehouse ne iş yapar?

    Data warehouse (veri ambarı), birden fazla kaynaktan gelen verileri tek bir merkezi ve tutarlı veri deposunda toplayan bir sistemdir. Veri ambarının yaptığı işler: Veri analizi ve raporlama: İş zekası ve iş uygulamaları için yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verilerin analizini ve raporlamasını sağlar. Makine öğrenimi ve yapay zeka: Geçmiş verileri kullanarak öngörücü algoritmalar geliştirir ve makine öğrenimi uygulamalarına veri sağlar. Veri entegrasyonu: ETL (Extract, Transform, Load) süreçleri ile verileri temizler, bütünleştirir ve organize eder. Güvenlik ve uyumluluk: Verilerin güvenliğini sağlar ve endüstri standartlarına uygunluğu korur. Karar alma desteği: İşletmelere daha iyi ve daha hızlı kararlar alabilmeleri için gerekli içgörüleri sunar.
    5 kaynak

    Dwh ve data mart arasındaki fark nedir?

    Data Warehouse (Veri Ambarı) ve Data Mart arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kapsam ve Boyut: Data Warehouse, tüm organizasyonun verilerini içeren geniş çaplı bir merkezi depodur ve genellikle terabaytlarca veri içerir. 2. Veri Türü: Data Warehouse, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış çeşitli veri türlerini işlerken, Data Mart daha spesifik ve genellikle sadece ilgili departmana ait verileri ele alır. 3. Amaç ve Kullanım: Data Warehouse, stratejik karar alma ve uzun vadeli analizler için kullanılır ve üst düzey yöneticiler ile analistler tarafından erişilir. 4. Performans ve Erişim: Data Warehouse, karmaşık sorguları ve analizleri verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır.
    5 kaynak