Data Lakes vs. Data Warehouses: Tahukah Anda 4 Perbedaan Utama Ini?

Perusahaan menyaksikan ledakan data, yang juga membutuhkan infrastruktur baru dan kemampuan manajemen data. Saat ini, sebagian besar perusahaan menghabiskan lebih dari 30% anggaran TI mereka untuk penyimpanan data, pencadangan, dan pemulihan bencana, sesuai penelitian pada tahun 2022. Dan ini mencakup kumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur.

Dua konsep penting yang terkait dengan operasi data adalah danau dan gudang. Mereka memiliki beberapa kesamaan – misalnya, keduanya digunakan untuk penyimpanan, dan keduanya dapat dioperasikan dengan cloud. Namun mengetahui perbedaan antara data lake dan data warehouse dapat membantu Anda mengoptimalkan penggunaannya. Misalnya, data lake lebih cocok untuk data tidak terstruktur (“besar”) daripada gudang.

Sebelum kita membahas hal ini dan perbedaan lainnya antara data lake dan data warehouse, mari kita bahas secara singkat masing-masing konsep.

Apa itu Danau Data?

Danau data adalah pusat penyimpanan yang luas dan dapat diskalakan secara besar-besaran yang berisi sejumlah besar data yang belum diproses hingga diperlukan untuk digunakan.

Tidak ada batasan pada volume atau ukuran akun atau file, juga tidak ada kasus penggunaan yang ditentukan. Oleh karena itu, ini dapat mencakup segala jenis data. Data mungkin belum diproses, semi-terstruktur, atau terstruktur, dan mungkin berasal dari berbagai sumber. Kapan pun diperlukan, Anda dapat mengambil data dari data lake.

Saat Anda perlu mengumpulkan dan menyimpan sejumlah besar data tanpa diproses atau dianalisis saat itu juga, Anda dapat menggunakan model data lake. Ilmuwan atau insinyur data adalah pengguna akhir data lake.

Pemusatan berbagai sumber adalah manfaat utama dari data lake; tetapi, Anda juga harus mengingat beberapa kelemahannya. Keamanan data, serta manajemen akses, merupakan risiko terbesar bagi data lake. Karena kemungkinan persyaratan privasi, data yang dibuang ke danau tanpa pengawasan apa pun menimbulkan ancaman.

Selain itu, mungkin ada masalah dengan kualitas data. Tanpa pertimbangan dan perawatan yang memadai, data lake dapat berubah menjadi rawa data yang tidak dapat digunakan dan tidak terstruktur tanpa identifikasi atau pengindeksan yang berbeda.

Apa itu Gudang Data?

Tidak seperti danau data, gudang data adalah pilihan data perusahaan yang luas dari sumber operasional dan eksternal. Informasi tersebut telah terstruktur, disaring, dan diatur untuk tujuan tertentu.

Gudang data sering digunakan untuk memfasilitasi pertukaran informasi lintas database khusus departemen di perusahaan menengah dan besar. Mereka mungkin menyimpan informasi tentang produk, pesanan, pelanggan, inventaris, dan pekerja, di antara elemen lainnya. Pengusaha dan konsumen bisnis adalah pengguna akhir gudang data.

Untuk informasi bisnis yang berguna, sebagian besar perusahaan harus mengumpulkan data dari banyak subsistem yang dikembangkan pada platform yang berbeda. Masalah ini diatasi dengan pergudangan data, yang menggabungkan semua data organisasi ke dalam repositori terpusat dan memungkinkan akses dari satu situs.

Ada beberapa kerugian yang perlu dipertimbangkan saat menggunakan gudang data. Ini membutuhkan pembersihan, transformasi, dan integrasi data yang berkelanjutan. Karena banyaknya tujuan (terkadang kontradiktif) yang ingin dicapai oleh perusahaan, penerapannya mungkin penuh dengan kesulitan.

Selain itu, gudang data mungkin memerlukan konfigurasi ulang sistem TI dan operasional Anda.

Seperti yang Anda lihat, data lake dan data warehouse memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Penting untuk mengetahui perbedaan antara keduanya untuk menggunakan setiap sistem dengan tepat.

Data Lakes Mendukung Data Tidak Terstruktur tetapi Gudang Tidak

Ini mungkin perbedaan terbesar antara data lake dan data warehouse.

Di data lake, data mentah disimpan dalam format aslinya. Selain data semi-terstruktur dan tidak terstruktur seperti log perangkat Internet of Things (IoT) (teks), foto (.png,.jpg), video (.mp4,.wav, dll.), dan format terstruktur lainnya, transaksional informasi yang diterima melalui sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) dan perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) juga dapat digabungkan, serta data besar seperti obrolan media sosial.

Sebaliknya, gudang data dapat menyimpan teks, numerik, dan bentuk data lain yang dapat diakses menggunakan kueri bahasa kueri terstruktur (SQL). Ini menunjukkan bahwa kategori data yang disimpan di gudang setara dengan yang ditemukan di database relasional.

Danau data memungkinkan penyimpanan informasi yang tidak terorganisir, semi-terstruktur, dan terstruktur, sementara sebagian besar data yang disimpan di gudang data terstruktur. Namun, kumpulan data tertentu, seperti Kepingan Salju (yang menampilkan varian dan tipe data objek), juga dapat menyimpan data semi-terstruktur.

Gudang data dapat menyimpan informasi dari sumber daya tidak terstruktur dan semi-terstruktur, tetapi hanya setelah diubah.

( Baca Juga : Privasi Data vs. Keamanan Data)

Data Lake Menggunakan Schema-on-Read, sedangkan Data Warehouse Menggunakan Schema-on-Write

Skema menggambarkan organisasi data yang diformalkan. Data lake mendapat manfaat dari schema-on-read. Dengan demikian, setiap kali kami menerima data, format dan struktur ditentukan, tetapi tidak ada aturan big-O (urutan fungsi) yang disiapkan sebelum membuat kueri data lake.

Berbeda dengan warehouse, lake tidak menggunakan schema-on-write, artinya struktur dan pengorganisasian data harus ditentukan sebelum dipindahkan ke gudang data.

Sebaliknya, arsitek atau operator data harus menginvestasikan banyak upaya dalam kerangka data untuk gudang data. Ini karena struktur data harus mudah digunakan dan dilaporkan, untuk analis data. Ini mencakup tabel yang dinormalisasi atau didenormalisasi, serta skema bintang dan kepingan salju. Karena model data harus disiapkan untuk penelitian dan intelijen bisnis, skema-on-write digunakan.

Perbedaan antara danau data dan gudang data ini berasal dari satu fakta utama: Danau menyimpan semua data yang dibutuhkan perusahaan, mungkin digunakan nanti, dan mungkin tidak pernah digunakan. Gudang data, sebaliknya, memilih bahan yang pada akhirnya akan disimpan dengan sangat hati-hati sebelum menyerapnya, karena harus lebih siap untuk digunakan.

Gudang Data Menggunakan Alur Kerja ETL dan Biasanya Lebih Mahal

Metode extract, transform, and load (ETL) digunakan untuk mentransfer data ke gudang. Ini adalah tindakan yang diambil:

• Mendapatkan informasi dari sumber data mentah
• Dekontaminasi dan interpretasikan data
• Menambahkan materi ke dalam repositori data operasional

Sebaliknya, data lake menggunakan pendekatan ELT. Jika perlu, seorang analis data atau arsitek memodifikasi data setelah analisis. Perbedaan antara data lake dan data warehouse ini berkontribusi pada faktor penting lainnya: data lake dapat lolos dengan menggunakan server komoditas murah yang dapat diskalakan serta penyimpanan objek yang dipimpin cloud dengan tingkatan khusus berbiaya rendah. Ini menurunkan harga per gigabyte data yang disimpan.

Sebaliknya, gudang data jauh lebih mahal karena sumber daya pemrosesan tambahan yang diperlukan untuk menjalankan kueri analitik, bersama dengan biaya penyimpanannya. Penggunaan ETL sebagai pengganti ELT juga menambah biaya.

Data Lake Lebih Mudah Digunakan, tetapi Data di Gudang Lebih Siap Digunakan

Kata "kemudahan penggunaan" mengacu pada kegunaan keseluruhan dari repositori data, bukan data yang disimpan di dalamnya. Karena arsitektur data lake tidak memiliki struktur yang pasti, ia mudah diakses dan diubah. Selain itu, karena data lake tidak memiliki batasan, pengguna dapat mengubah data dengan cepat. Menurut definisi, gudang data jauh lebih terstruktur.

Pemrosesan dan pengorganisasian data dalam gudang data membuat data lebih mudah untuk ditafsirkan dan digunakan. Setiap informasi yang disimpan di gudang telah dilakukan untuk tujuan tertentu, karena hanya data yang disaring dan diproses yang disimpan di sana. Dengan kata lain, ruang tidak disia-siakan untuk informasi yang mungkin tidak pernah digunakan, dan semua data siap digunakan.

Namun, keterbatasan struktural membuat sulit dan mahal untuk memodifikasi gudang data.

Seperti yang Anda lihat, data lake dan gudang data menawarkan manfaat penting bagi bisnis Anda. Jika Anda secara teratur berurusan dengan data besar, danau harus dimiliki; sebagai perbandingan, gudang sangat penting untuk memperkuat BI dan analisis, dan seringkali keduanya digunakan berdampingan untuk hasil terbaik.