Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Perusahaan menangkap lebih banyak data dari sebelumnya karena mereka semakin mengandalkannya untuk menginformasikan keputusan bisnis yang penting, meningkatkan penawaran produk, dan memberikan layanan pelanggan yang lebih baik.
Dengan jumlah data yang dibuat pada tingkat eksponensial, cloud menawarkan beberapa keuntungan untuk pemrosesan data dan analitik, termasuk skalabilitas, ketergantungan, dan ketersediaan.
Di ekosistem cloud, ada juga beberapa alat dan teknologi untuk pemrosesan dan analitik data. Dua jenis struktur penyimpanan data besar yang paling sering digunakan adalah gudang data dan danau data.
Meskipun menggunakan data lake kurang menarik karena Anda tidak dapat mengkueri model dan data saat masih relevan, menggunakan gudang data untuk penyimpanan data streaming adalah pemborosan.
Wjenis arsitektur cloud apa yang kita pilih?
Haruskah kita mempertimbangkan konsep baru untuk data lakehouse, atau haruskah kita puas dengan batasan gudang atau batasan danau?
Arsitektur penyimpanan data baru yang disebut “data lakehouse” menggabungkan kemampuan beradaptasi data lake dengan manajemen data gudang data.
Memahami berbagai metode penyimpanan data besar sangat penting untuk membangun saluran penyimpanan data yang andal untuk intelijen bisnis (BI), analitik data, dan Mesin belajar (ML) beban kerja, tergantung pada permintaan perusahaan Anda.
Dalam posting ini, kita akan melihat dari dekat Data Warehouse, Data Lake, dan Data Lakehouse, dengan manfaat, keterbatasan serta pro dan kontra dari mereka. Mari kita mulai.
Apa itu Gudang Data?
Gudang data adalah gudang data terpusat yang digunakan oleh organisasi untuk menampung volume data yang sangat besar dari berbagai sumber. Gudang data bertindak sebagai sumber tunggal “kebenaran data” organisasi dan sangat penting untuk pelaporan dan analisis bisnis.
Biasanya, gudang data menggabungkan kumpulan data relasional dari beberapa sumber, seperti aplikasi, bisnis, dan data transaksional, untuk menyimpan data historis. Sebelum dimuat ke dalam sistem pergudangan, data ditransformasikan dan dibersihkan di gudang data sehingga dapat digunakan sebagai satu-satunya sumber kebenaran data.
Karena kapasitas mereka untuk dengan cepat menawarkan wawasan bisnis dari semua area perusahaan, bisnis berinvestasi di gudang data. Dengan penggunaan alat BI, klien SQL, dan solusi analitik lain yang kurang canggih (yaitu, non-ilmu data), analis bisnis, insinyur data, dan pembuat keputusan dapat mengakses data dari gudang data.
Sangat mahal untuk memelihara gudang dengan volume data yang terus meningkat, dan gudang data tidak dapat menangani data mentah atau tidak terstruktur. Selain itu, ini bukan pilihan ideal untuk teknik analisis data canggih seperti pembelajaran mesin atau pemodelan prediktif.
Oleh karena itu, gudang data menyediakan respons kueri yang lebih cepat dan data dengan kualitas lebih tinggi. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, dan Snowflake adalah layanan cloud yang tersedia untuk data warehouse.
Manfaat Gudang Data
- Meningkatkan efisiensi dan kecepatan beban kerja intelijen bisnis dan analisis data: Data warehouse mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk persiapan dan analisis data. Mereka dapat dengan mudah menautkan ke analitik data dan alat intelijen bisnis karena data dari gudang data dapat diandalkan dan konsisten. Selain itu, gudang data menghemat waktu yang diperlukan untuk pengumpulan data dan memberi tim kemampuan untuk menggunakan data untuk laporan, dasbor, dan persyaratan analitik lainnya.
- Meningkatkan konsistensi, kualitas, dan standarisasi data: Organisasi mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk data pengguna, penjualan, dan transaksi. Perusahaan dapat mempercayai data untuk kebutuhan bisnis karena pergudangan data mengkompilasi data perusahaan ke dalam format standar yang seragam yang dapat bertindak sebagai satu sumber kebenaran data.
- Meningkatkan pengambilan keputusan secara umum: Data warehousing memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik dengan menawarkan penyimpanan terpusat untuk data terbaru dan lama. Dengan memproses data di gudang data untuk wawasan yang tepat, pengambil keputusan dapat menilai risiko, memahami keinginan klien, dan meningkatkan barang dan jasa.
- Memberikan intelijen bisnis yang lebih baik: Data warehousing menjembatani kesenjangan antara data mentah yang sangat besar, yang sering dikumpulkan secara rutin sebagai hal yang wajar, dan data yang dikuratori yang memberikan wawasan. Mereka bertindak sebagai dasar untuk penyimpanan data organisasi, memungkinkannya menjawab pertanyaan rumit tentang datanya dan memanfaatkan responsnya untuk membuat keputusan bisnis yang dapat dipertahankan.
Keterbatasan Data Warehouse
- Kurangnya fleksibilitas data: Sementara gudang data unggul dalam menangani data terstruktur, format data semi-terstruktur dan tidak terstruktur seperti analitik log, streaming, dan data media sosial dapat menjadi tantangan bagi mereka. Hal ini membuat gudang data merekomendasikan untuk kasus penggunaan yang melibatkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan sulit.
- Mahal untuk menginstal dan memelihara: Gudang data bisa mahal untuk dipasang dan dipelihara. Lebih jauh lagi, gudang data seringkali tidak statis; itu menua dan perlu sering dirawat, yang mahal.
Pro
- Data mudah ditemukan, diambil, dan dicari.
- Selama data sudah bersih, persiapan data SQL sederhana.
Kekurangan
- Anda dipaksa untuk menggunakan hanya satu vendor analitik.
- Menganalisis dan menyimpan data yang tidak terstruktur atau mengalir cukup mahal.
Apa itu Danau Data?
Setiap jenis data dijanjikan dan dimungkinkan oleh data lake. Adalah bermanfaat untuk memiliki data dengan cara yang dapat diakses di pusat dan tersedia untuk dibaca.
Data Lake adalah ruang penyimpanan yang terpusat dan sangat mudah beradaptasi di mana sejumlah besar data terorganisir dan tidak terstruktur disimpan dalam bentuk yang tidak diproses, tidak diubah, dan tidak diformat.
Data lake menggunakan arsitektur datar dan objek yang disimpan dalam keadaan tidak diproses untuk menyimpan data, berbeda dengan gudang data, yang menyimpan data relasional yang sebelumnya telah "dibersihkan".
Data lake, berbeda dengan gudang data, yang mengalami kesulitan menangani data dalam format ini, dapat beradaptasi, andal, dan terjangkau, serta memungkinkan perusahaan memperoleh wawasan yang lebih baik dari data yang tidak terstruktur.
Dalam data lake, data diekstraksi, dimuat, dan diubah (ELT) untuk tujuan analitis daripada memiliki skema atau data yang ditetapkan pada saat pengumpulan data.
Memanfaatkan teknologi untuk berbagai jenis data dari perangkat IoT, media sosial, dan streaming data, data lake memungkinkan machine learning dan analitik prediktif.
Selain itu, seorang ilmuwan data yang dapat memproses data mentah dapat menggunakan data lake. Sebuah gudang data, di sisi lain, lebih mudah bagi bisnis untuk digunakan. Ini sempurna untuk profil pengguna, analisis prediktif, pembelajaran mesin, dan tugas lainnya.
Meskipun data lake mengatasi beberapa masalah dengan gudang data, kualitas datanya buruk dan kecepatan kuerinya tidak mencukupi. Selain itu, dibutuhkan alat tambahan bagi pengguna bisnis untuk melakukan kueri SQL. Data lake yang tidak terstruktur dengan baik mungkin mengalami masalah dengan stagnasi data.
Manfaat Danau Data
- Dukungan untuk berbagai kasus aplikasi pembelajaran mesin dan ilmu data Lebih mudah menggunakan mesin yang berbeda dan algoritme pembelajaran mendalam untuk menangani data di data lake karena data disimpan secara mentah dan terbuka.
- Fleksibilitas data lake, yang memungkinkan Anda menyimpan data dalam format atau media apa pun tanpa memerlukan skema prasetel, merupakan keuntungan besar. Kasus penggunaan data di masa depan dapat didukung, dan lebih banyak data dapat dianalisis jika data dibiarkan dalam keadaan aslinya.
- Untuk menghindari keharusan menyimpan kedua jenis data dalam berbagai konteks, data lake dapat berisi data terstruktur dan tidak terstruktur. Untuk penyimpanan berbagai jenis data organisasi, mereka menawarkan satu lokasi.
- Dibandingkan dengan gudang data tradisional, data lake lebih murah karena dibangun untuk disimpan pada perangkat keras komoditas yang murah, seperti penyimpanan objek, yang sering kali ditujukan untuk biaya per gigabyte yang lebih rendah yang disimpan.
Keterbatasan Data Lake
- Analisis data dan kasus penggunaan intelijen bisnis mendapat skor buruk: Data lake dapat menjadi tidak terorganisir jika tidak dikelola secara memadai, yang mempersulit untuk menghubungkannya dengan intelijen bisnis dan alat analisis. Selain itu, bila diperlukan untuk pelaporan dan kasus penggunaan analitik, kurangnya konsistensi struktur data dan dukungan transaksional ACID (atomisitas, konsistensi, isolasi, dan daya tahan) dapat menghasilkan kinerja kueri yang kurang optimal.
- Inkonsistensi data lake membuat tidak mungkin untuk menegakkan ketergantungan dan keamanan data, yang mengakibatkan kurangnya keduanya. Mungkin sulit untuk mengembangkan keamanan data dan standar tata kelola yang sesuai untuk memenuhi tipe data sensitif, karena data lake dapat menangani segala bentuk data.
Pro
- Solusi yang terjangkau untuk semua jenis data.
- Mampu menangani data yang terorganisir dan semi terstruktur.
- Ideal untuk pemrosesan dan streaming data yang rumit.
Kekurangan
- Membutuhkan pipa yang canggih untuk dibangun.
- Berikan data beberapa waktu untuk menjadi queryable.
- Membutuhkan waktu untuk menjamin keandalan dan kualitas data.
Apa itu Data Lakehouse?
Arsitektur penyimpanan data besar baru yang disebut “data lakehouse” menggabungkan aspek terbesar dari data lake dan gudang data. Semua data Anda, baik terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur, dapat disimpan di satu lokasi dengan pembelajaran mesin terbaik, kecerdasan bisnis, dan kemampuan streaming berkat data lakehouse.
Semua jenis data lake sering kali menjadi titik awal untuk data lakehouses; setelah itu, data diubah menjadi format Delta Lake (lapisan penyimpanan sumber terbuka yang menghadirkan keandalan pada data lake).
Data lake dengan delta lake memungkinkan prosedur transaksi ACID dari gudang data konvensional. Intinya, sistem rumah danau menggunakan penyimpanan murah untuk mempertahankan sejumlah besar data dalam bentuk aslinya, seperti halnya danau data.
Menambahkan lapisan metadata di atas penyimpanan juga memberikan struktur data dan memberdayakan alat manajemen data seperti yang ditemukan di gudang data.
Hal ini memungkinkan banyak tim untuk mengakses semua data perusahaan melalui satu sistem untuk berbagai inisiatif, seperti ilmu data, pembelajaran mesin, dan kecerdasan bisnis.
Manfaat Data Lakehouse
- Dukungan untuk rentang beban kerja yang lebih besar: Untuk memfasilitasi analisis yang canggih, data lakehouse memberi pengguna akses langsung ke beberapa alat intelijen bisnis paling populer (Tableau, PowerBI). Selain itu, ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin dapat dengan mudah menggunakan data karena data lakehouse menggunakan format data terbuka (seperti Parket) bersama dengan API dan kerangka kerja pembelajaran mesin, seperti Python/R.
- Efektivitas biaya: Data lakehouse menggunakan solusi penyimpanan objek yang murah untuk menerapkan karakteristik penyimpanan data lake yang hemat biaya. Dengan menawarkan solusi tunggal, data lakehouses juga menghilangkan biaya dan waktu yang terkait dengan pengelolaan berbagai sistem penyimpanan data.
- Desain data lakehouse memastikan skema dan integritas data, membuatnya lebih mudah untuk membangun keamanan data dan sistem tata kelola yang efektif. Kemudahan versi data, pemerintahan, dan keamanan.
- Data lakehouses menawarkan satu platform penyimpanan data multiguna yang dapat mengakomodasi semua permintaan data perusahaan, yang mengurangi duplikasi data. Mayoritas bisnis memilih solusi hybrid karena manfaat dari data warehouse dan data lake. Strategi ini, sementara itu, dapat mengakibatkan duplikasi data yang mahal.
- Dukungan format terbuka. Format terbuka adalah jenis file yang dapat digunakan oleh banyak aplikasi perangkat lunak dan spesifikasinya tersedia untuk umum. Menurut laporan, Lakehouses mampu menyimpan data dalam format file umum seperti Apache Parket dan ORC (Optimized Row Columnar).
Keterbatasan Data Lakehouse
Kelemahan terbesar Data Lakehouse adalah teknologinya masih muda dan berkembang. Tidak pasti apakah itu akan memenuhi komitmennya sebagai hasilnya. Sebelum data lakehouses dapat bersaing dengan sistem penyimpanan data besar yang sudah mapan, dibutuhkan waktu bertahun-tahun.
Namun, mengingat tingkat di mana inovasi modern terjadi, sulit untuk mengatakan apakah sistem penyimpanan data yang berbeda pada akhirnya tidak akan menggantikannya.
Pro
- Satu platform memiliki semua data, yang berarti ada lebih sedikit nama host yang harus dipelihara.
- Atomisitas, konsistensi, isolasi, dan ketangguhan tidak terpengaruh.
- Ini jauh lebih terjangkau.
- Satu platform memiliki semua data, yang berarti ada lebih sedikit nama host yang harus dipelihara.
- Mudah dikelola, dan cepat mengatasi masalah apa pun
- Buat lebih mudah untuk membangun saluran pipa
Kekurangan
- Menyiapkan mungkin memerlukan waktu.
- Terlalu muda dan terlalu jauh untuk memenuhi syarat sebagai sistem penyimpanan yang mapan.
Gudang Data Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
Gudang data memiliki sejarah panjang dalam aplikasi intelijen, pelaporan, dan analitik perusahaan dan merupakan teknologi penyimpanan data besar pertama.
Gudang data, di sisi lain, mahal dan kesulitan menangani data yang beragam dan tidak terstruktur, seperti data streaming. Untuk beban kerja pembelajaran mesin dan ilmu data, data lake dikembangkan untuk mengelola data mentah dalam berbagai bentuk pada penyimpanan yang terjangkau.
Meskipun data lake efektif dengan data tidak terstruktur, data lake tidak memiliki kemampuan transaksional ACID dari gudang data, sehingga sulit untuk menjamin konsistensi dan ketergantungan data.
Arsitektur penyimpanan data terbaru, yang dikenal sebagai “data lakehouse”, menggabungkan ketergantungan dan konsistensi gudang data dengan keterjangkauan dan kemampuan beradaptasi data lake.
Kesimpulan
Kesimpulannya, membangun rumah danau data dari awal mungkin sulit. Selanjutnya, Anda hampir pasti akan menggunakan platform yang dirancang untuk mengaktifkan arsitektur rumah danau data terbuka.
Oleh karena itu, berhati-hatilah untuk menyelidiki banyak fitur dan implementasi dari setiap platform sebelum melakukan pembelian. Perusahaan yang mencari solusi data terstruktur dan matang dengan fokus pada intelijen bisnis dan kasus penggunaan analitik data dapat mempertimbangkan gudang data.
Namun, perusahaan yang mencari solusi big data yang terukur dan terjangkau untuk mendukung beban kerja untuk ilmu data dan pembelajaran mesin pada data tidak terstruktur harus mempertimbangkan data lake.
Pertimbangkan bahwa bisnis Anda membutuhkan lebih banyak data daripada yang dapat disediakan oleh gudang data dan teknologi data lake, atau Anda sedang mencari solusi untuk mengintegrasikan analitik canggih dan operasi pembelajaran mesin pada data Anda. SEBUAH rumah danau data adalah pilihan yang masuk akal dalam situasi tersebut.
Tinggalkan Balasan