В чем преимущества и недостатки различных форматов представления данных в системах бизнес-аналитики?

Возможно, имелись в виду различия между подходами к хранению данных, например между Data Warehouse (DWH) и Data Lake. habr.com

Data Warehouse (DWH) ориентирован в основном на ограниченный набор форматов — структурированные данные в реляционных таблицах. habr.com Среди преимуществ подхода:

• консолидация данных из разных источников в структурированном виде для обеспечения целостности информации; habr.com
• высокая производительность при обработке OLAP-нагрузок благодаря параллельной архитектуре; habr.com
• гибкость и масштабируемость, позволяющие адаптироваться под растущие объёмы данных и нагрузки. habr.com

Data Lake создаёт пространство для хранения данных любого типа — структурированных, полуструктурированных и неструктурированных. habr.com Такой подход позволяет сохранять исходные данные без предварительной обработки, обеспечивая гибкость для последующего анализа и обогащения. habr.com

Некоторые недостатки:

• при переходе к концепции Data Lake организации сталкиваются с рядом серьёзных проблем, например, с обеспечением корректного взаимодействия с уже существующими компонентами ИТ-ландшафта; habr.com
• при контейнеризации и частичной работе в облаке вопрос безопасности выходит на первый план. habr.com

Также существует концепция Lakehouse, которая объединяет возможности Data Lake и DWH в едином платформенном решении. habr.com Её основная цель — создание универсального хранилища данных, которое сочетает в себе гибкость хранения и обработки данных любых типов. habr.com

При выборе формата представления данных в системах бизнес-аналитики важно учитывать масштаб бизнеса, его задачи и возможности. yandex.ru