Data Warehouse Vs Data Lake Vs Data Lakehouse

Perusahaan njupuk data luwih akeh tinimbang sadurunge amarga saya gumantung kanggo menehi informasi keputusan bisnis sing penting, nambah penawaran produk, lan nyedhiyakake layanan pelanggan sing luwih apik.

Kanthi jumlah data sing digawe kanthi tingkat eksponensial, awan nawakake sawetara kaluwihan kanggo pangolahan lan analitik data, kalebu skalabilitas, ketergantungan, lan kasedhiyan.

Ing ekosistem awan, uga ana sawetara alat lan teknologi kanggo pangolahan data lan analitik. Rong jinis struktur panyimpenan data gedhe sing paling kerep digunakake yaiku gudang data lan tlaga data.

Sanajan nggunakake tlaga data kurang nyenengake amarga sampeyan ora bisa takon model lan data nalika isih relevan, nggunakake gudang data kanggo panyimpenan data streaming boros.

Wjinis arsitektur awan apa sing kita pilih?

Apa kita kudu nimbang konsep sing luwih anyar kanggo data lakehouse, utawa kudu puas karo watesan gudang utawa watesan tlaga?

Arsitektur panyimpenan data novel sing diarani "data lakehouse" nggabungake adaptasi tlaga data karo manajemen data gudang data.

Ngerteni macem-macem cara panyimpenan data gedhe penting kanggo mbangun pipa panyimpenan data sing dipercaya kanggo intelijen bisnis (BI), analitik data, lan learning machine (ML) beban kerja, gumantung saka panjaluk perusahaan sampeyan.

Ing kirim iki, kita bakal nliti Data Warehouse, Data Lake, lan Data Lakehouse, kanthi keuntungan, watesan lan pro lan kontra. Ayo diwiwiti. 

Apa sing Data Warehouse?

Gudang data minangka gudang data terpusat sing digunakake dening organisasi kanggo nahan volume data sing akeh banget saka akeh sumber. Gudang data minangka sumber tunggal "data bebener" organisasi lan penting kanggo nglaporake lan analytics bisnis.

Biasane, gudang data nggabungake set data relasional saka sawetara sumber, kayata aplikasi, bisnis, lan data transaksional, kanggo nyimpen data historis. Sadurunge dimuat menyang sistem warehousing, data diowahi lan diresiki ing gudang data supaya bisa digunakake minangka sumber siji bebener data.

Amarga kapasitas kanggo menehi wawasan bisnis kanthi cepet saka kabeh wilayah perusahaan, bisnis nandur modal ing gudang data. Kanthi nggunakake alat BI, klien SQL, lan solusi analitik liyane sing kurang canggih (yaiku, non-data science), analis bisnis, insinyur data, lan pembuat keputusan bisa ngakses data saka gudang data.

Regane larang kanggo njaga gudang kanthi volume data sing saya tambah akeh, lan gudang data ora bisa nangani data mentah utawa ora terstruktur. Kajaba iku, iki dudu pilihan sing cocog kanggo teknik analisis data sing canggih kaya sinau mesin utawa model prediktif.

Dadi, gudang data nyedhiyakake respon pitakon sing luwih cepet lan data kanthi kualitas sing luwih dhuwur. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, lan Snowflake minangka layanan maya sing kasedhiya kanggo gudang data.

Keuntungan Data Warehouse

• Nambah efisiensi lan kacepetan beban kerja intelijen bisnis lan data analytics: Gudang data nyepetake wektu sing dibutuhake kanggo nyiapake lan analisis data. Dheweke bisa gampang nyambung menyang analytics data lan alat intelijen bisnis amarga data saka gudang data dipercaya lan konsisten. Kajaba iku, gudang data ngirit wektu sing dibutuhake kanggo ngumpulake data lan menehi tim kemampuan kanggo nggunakake data kanggo laporan, dashboard, lan syarat analytics liyane.
• Nambah konsistensi, kualitas, lan standarisasi data: Organisasi ngumpulake data saka macem-macem sumber, kalebu pangguna, sales, lan data transaksional. Perusahaan bisa dipercaya data kanggo syarat bisnis amarga gudang data nglumpukake data perusahaan dadi seragam, format standar sing bisa dadi siji sumber bebener data.
• Ningkatake pengambilan keputusan ing umum: Gudang data nggampangake nggawe keputusan sing luwih apik kanthi nawakake toko terpusat kanggo data anyar lan lawas. Kanthi ngolah data ing gudang data kanggo wawasan sing tepat, para pembuat keputusan bisa netepake risiko, ngerti kepinginan klien, lan ningkatake barang lan layanan.
• Nyedhiyakake intelijen bisnis sing luwih apik: Data warehousing njembatani longkangan antarane data mentahan massive, kang kerep diklumpukake ajeg minangka prakara, lan data curated sing menehi wawasan. Dheweke tumindak minangka dhasar kanggo panyimpenan data organisasi, supaya bisa mangsuli pitakon rumit babagan data lan nggunakake tanggapan kasebut kanggo nggawe keputusan bisnis sing bisa dipertahankan.

Watesan Data Warehouse

• Kurang keluwesan data: Nalika gudang data unggul ing nangani data terstruktur, format data semi-terstruktur lan ora terstruktur kaya analytics log, streaming, lan data media sosial bisa dadi tantangan kanggo wong-wong mau. Iki nggawe nyaranake gudang data kanggo kasus panggunaan sing nglibatake pembelajaran mesin lan Kacerdhasan gawéyan angel.
• Laga kanggo nginstal lan njaga: Gudang data bisa larang kanggo nginstal lan njaga. Salajengipun, gudang data asring ora statis; umure lan mbutuhake perawatan sing kerep, sing larang.

Pros

• Data iku gampang kanggo nggoleki, njupuk, lan takon.
• Anggere data wis resik, preparation data SQL prasaja.

cons

• Sampeyan kepeksa nggunakake mung siji vendor analytics.
• Nganalisis lan nyimpen data sing ora terstruktur utawa mili cukup larang.

Apa Data Lake?

Saben jinis data dijanjekake lan bisa ditindakake kanthi tlaga data. Iku migunani kanggo duwe data kanthi cara sing bisa diakses ing tengah lan kasedhiya kanggo diwaca.

Tlaga data minangka papan panyimpenan sing terpusat lan gampang adaptasi ing ngendi volume data sing akeh diatur lan ora terstruktur disimpen ing wangun sing ora diproses, ora diowahi, lan ora diformat.

Tlaga data nggunakake arsitektur datar lan obyek sing disimpen ing negara sing durung diproses kanggo nyimpen data, beda karo gudang data, sing nyimpen data hubungan sing sadurunge wis "diresiki."

Data tlaga, minangka lawan saka gudang data, sing angel nangani data ing format iki, bisa adaptasi, dipercaya, lan terjangkau lan ngidini perusahaan entuk wawasan sing luwih apik saka data sing ora terstruktur.

Ing tlaga data, data diekstrak, dimuat, lan diowahi (ELT) kanggo tujuan analitis tinimbang duwe skema utawa data sing ditetepake nalika ngumpulake data.

Nggunakake teknologi kanggo macem-macem jinis data saka piranti IoT, media sosial, lan data streaming, tlaga data mbisakake machine learning lan analytics prediktif.

Kajaba iku, ilmuwan data sing bisa ngolah data mentah bisa nggunakake tlaga data. Gudang data, ing sisih liya, luwih gampang digunakake kanggo bisnis. Iku sampurna kanggo profil pangguna, analytics prediktif, machine learning, lan tugas liyane.

Sanajan tlaga data ngatasi sawetara masalah karo gudang data, kualitas data kurang apik lan kacepetan pitakon ora cukup. Kajaba iku, mbutuhake alat ekstra kanggo pangguna bisnis kanggo nindakake pitakon SQL. Tlaga data sing ora kabentuk bisa uga ngalami masalah stagnasi data.

Wuku Data Lake

• Dhukungan kanggo macem-macem machine learning lan kasus aplikasi ilmu data Luwih gampang nggunakake mesin sing beda lan algoritma sinau jero kanggo nangani data ing tlaga data amarga data kasebut disimpen kanthi cara mentah lan mbukak.
• Versatility data lakes, sing ngidini sampeyan nyimpen data ing format utawa media apa wae tanpa mbutuhake skema prasetel, minangka kauntungan gedhe. Kasus panggunaan data ing mangsa ngarep bisa didhukung, lan luwih akeh data bisa dianalisis yen data ditinggalake ing kahanan asline.
• Supaya ora kudu nyimpen loro jinis data ing macem-macem konteks, tlaga data bisa ngemot data terstruktur lan ora terstruktur. Kanggo panyimpenan saka macem-macem jinis data organisasi, padha nawakake siji lokasi.
• Dibandhingake karo gudang data tradisional, tlaga data luwih murah amarga dibangun kanggo disimpen ing hardware komoditas sing murah, kayata panyimpenan obyek, sing asring diarahake kanggo biaya sing luwih murah saben gigabyte sing disimpen.

Watesan Data Lake

• Analitis data lan kasus panggunaan intelijen bisnis skor kurang: Tlaga data bisa dadi ora teratur yen ora dikelola kanthi cukup, sing ndadekake angel nyambungake karo alat intelijen bisnis lan analitik. Kajaba iku, yen perlu kanggo nglaporake lan kasus panggunaan analytics, kekurangan konsisten struktur data lan ACID (atomisitas, konsistensi, isolasi, lan daya tahan) dhukungan transaksional bisa nyebabake kinerja pitakon suboptimal.
• Inkonsistensi tlaga data ndadekake ora bisa ngetrapake ketergantungan lan keamanan data, sing nyebabake kekurangan loro-lorone. Bisa uga angel ngembangake standar keamanan lan pamrentahan data sing cocog kanggo nyukupi jinis data sing sensitif, amarga tlaga data bisa nangani formulir data apa wae.

Pros

• Solusi sing terjangkau kanggo kabeh jinis data.
• Bisa nangani data sing diatur lan semi-terstruktur.
• Becik kanggo pangolahan data rumit lan streaming.

cons

• Mbutuhake pipa sing canggih kanggo dibangun.
• Menehi data sawetara wektu kanggo dadi queryable.
• Mbutuhake wektu kanggo njamin ketergantungan lan kualitas data.

Apa itu Data Lakehouse?

Arsitektur panyimpenan data gedhe sing diarani "data lakehouse" nggabungake aspek paling gedhe saka tlaga data lan gudang data. Kabeh data sampeyan, apa sing terstruktur, semi-terstruktur, utawa ora terstruktur, bisa disimpen ing sak panggonan kanthi pembelajaran mesin, intelijen bisnis, lan kemampuan streaming sing paling apik amarga ana data lakehouse.

Data lakes saka kabeh limo asring titik wiwitan kanggo lakehouses data; sawise iku, data diowahi dadi format Delta Lake (lapisan panyimpenan mbukak-sumber sing ndadekke linuwih kanggo tlaga data).

Tlaga data kanthi tlaga delta ngaktifake tata cara transaksi ACID saka gudang data konvensional. Intine, sistem lakehouse nggunakake panyimpenan sing murah kanggo njaga data sing akeh banget ing bentuk asline, kaya tlaga data.

Nambahake lapisan metadata ing ndhuwur toko uga menehi struktur data lan nguatake alat manajemen data kaya sing ditemokake ing gudang data.

Iki ndadekake akeh tim bisa ngakses kabeh data perusahaan liwat sistem siji kanggo macem-macem inisiatif, kayata ilmu data, pembelajaran mesin, lan intelijen bisnis.

Wuku Data Lakehouse

• Dhukungan kanggo macem-macem beban kerja sing luwih gedhe: Kanggo nggampangake analisis sing canggih, lakehouse data menehi pangguna akses langsung menyang sawetara alat intelijen bisnis sing paling populer (Tableau, PowerBI). Kajaba iku, ilmuwan data lan insinyur machine learning bisa nggunakake data kanthi gampang amarga data lakehouses nggunakake format open-data (kayata Parquet) bebarengan karo API lan kerangka learning machine, kayata Python/R.
• Biaya-efektifitas: Data lakehouses nggunakake inexpensive solusi panyimpenan obyek kanggo ngleksanakake data lakes 'karakteristik panyimpenan biaya-efektif. Kanthi nawakake solusi siji, data lakehouses uga ngilangi biaya lan wektu sing ana gandhengane karo ngatur macem-macem sistem panyimpenan data.
• Desain data lakehouse njamin skema lan integritas data, nggawe luwih gampang kanggo mbangun sistem keamanan lan tata kelola data sing efektif. Gampang saka versi data, pamrentahan, lan keamanan.
• Data lakehouses nawakake platform panyimpenan data multiguna siji sing bisa nampung kabeh panjaluk data perusahaan, sing nyuda duplikasi data. Mayoritas bisnis milih solusi hibrida amarga keuntungan saka gudang data lan tlaga data. Strategi iki, sauntara, bisa nyebabake duplikasi data sing larang.
• Dhukungan format mbukak. Format mbukak minangka jinis file sing bisa digunakake dening akeh aplikasi piranti lunak lan spesifikasi sing kasedhiya kanggo umum. Miturut laporan, Lakehouses bisa nyimpen data ing format file umum kaya Apache Parquet lan ORC (Optimized Row Columnar).

Watesan Data Lakehouse

Kekurangan paling gedhe saka data lakehouse yaiku teknologi sing isih enom lan berkembang. Ora mesthi manawa bakal nepaki komitmen minangka asil. Sadurunge data lakehouses bisa saingan karo sistem panyimpenan amba-data mapan, iku bisa njupuk taun.

Nanging, amarga tingkat inovasi modern sing kedadeyan, angel ngomong yen sistem panyimpenan data sing beda ora bakal ngganti.

Pros

• Siji platform duwe kabeh data, tegese ana jeneng host sing luwih sithik kanggo dijaga.
• Atomitas, konsistensi, isolasi, lan kaku ora kena pengaruh.
• Iku Ngartekno luwih terjangkau.
• Siji platform duwe kabeh data, tegese ana jeneng host sing luwih sithik kanggo dijaga.
• Gampang kanggo ngatur, lan cepet ngatasi masalah apa wae
• Nggawe luwih gampang kanggo mbangun pipa

cons

• Nyiyapake bisa njupuk sawetara wektu.
• Iku banget enom lan adoh banget kanggo nduweni minangka sistem panyimpenan mapan.

Data Warehouse Vs Data Lake Vs Data Lakehouse

Gudang data nduweni sejarah dawa ing aplikasi intelijen, pelaporan, lan analitik perusahaan lan minangka teknologi panyimpenan data gedhe pisanan.

Gudang data, ing tangan liyane, larang lan duwe masalah nangani data sing maneka warna lan ora terstruktur, kayata data streaming. Kanggo sinau mesin lan beban kerja ilmu data, tlaga data dikembangake kanggo ngatur data mentah ing macem-macem formulir ing panyimpenan sing terjangkau.

Sanajan tlaga data efektif karo data sing ora terstruktur, dheweke ora duwe kemampuan transaksi ACID ing gudang data, dadi tantangan kanggo njamin konsistensi lan ketergantungan data.

Arsitèktur panyimpenan data paling anyar, sing dikenal minangka "data lakehouse," nggabungake ketergantungan lan konsistensi gudang data kanthi keterjangkauan lan adaptasi tlaga data.

kesimpulan

Kesimpulane, mbangun data lakehouse saka awal bisa uga angel. Salajengipun, sampeyan mesthi bakal nggunakake platform sing dirancang kanggo ngaktifake arsitektur lakehouse data mbukak.

Mula, ati-ati kanggo neliti akeh fitur lan implementasine saben platform sadurunge tuku. Perusahaan sing nggoleki solusi data sing wis diwasa lan terstruktur kanthi fokus ing intelijen bisnis lan kasus panggunaan analytics data bisa nimbang gudang data.

Nanging, perusahaan sing nggoleki solusi data gedhe sing bisa diukur lan terjangkau kanggo nguwasani beban kerja kanggo ilmu data lan sinau mesin babagan data sing ora terstruktur kudu nimbang tlaga data.

Coba manawa bisnis sampeyan mbutuhake data luwih akeh tinimbang sing bisa diwenehake dening gudang data lan teknologi data lake, utawa sampeyan nggoleki solusi kanggo nggabungake analytics canggih lan operasi machine learning ing data sampeyan. A data lakehouse iku pilihan wicaksana ing kahanan.