Data Lake vs Data Warehouse: Perbedaan Antara Data Lake & Data Warehouse [2022]

Sejak Big Data menjadi pusat perhatian, data lake dan gudang data muncul. Meskipun keduanya adalah danau data dan gudang data adalah gudang untuk Big Data, keduanya tidak sama. Satu-satunya kesamaan antara danau data dan gudang data adalah bahwa mereka digunakan untuk menyimpan data. Untuk memahami tujuan unik dari repositori penyimpanan ini, penting untuk mengidentifikasi perbedaan antara danau data dan gudang data.

Data Lake vs. Data Warehouse

Gudang data

Gudang data adalah gudang penyimpanan untuk sejumlah besar data yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Sebelum data dimasukkan ke dalam gudang data, Anda harus dengan jelas mendefinisikan use case-nya. Biasanya berisi data historis dan data saat ini dalam format terstruktur. Data yang disimpan di gudang data digunakan oleh bisnis untuk membuat laporan tahunan dan triwulanan untuk mengukur kinerja bisnis.

Danau data

Danau data adalah kumpulan data mentah (data dalam keadaan alaminya) yang mengalir seperti aliran dari sumber data ke danau. Data lake menerima semua tipe data, terlepas dari apakah itu terstruktur atau tidak terstruktur. Pertama, data disimpan pada level daun dalam keadaan tidak tertransformasi, setelah itu ditransformasikan, dan skema diterapkan untuk memenuhi kebutuhan analisis. Pengguna dapat mengakses danau untuk menyelam dan mengambil sampel data untuk mendorong inovasi bisnis.

Baca: Gaji Data Scientist di India

Data Lake vs. Data Warehouse: Apa perbedaannya satu sama lain?

Struktur data

Salah satu perbedaan terbesar antara data lake dan data warehouse adalah cara mereka menyimpan data. Sementara data lake menyimpan data mentah dan tidak diproses, gudang data menyimpan data yang terorganisir dan diproses. Ini terutama alasan mengapa data lake membutuhkan kapasitas penyimpanan yang lebih besar. Dengan menyimpan data yang diproses dan terstruktur, gudang data menghemat ruang penyimpanan yang berharga dan mengurangi biaya.

Manfaat paling signifikan dari gudang data adalah karena mereka menyimpan data yang diproses memiliki kasus penggunaan yang ditentukan, bisnis dapat dengan mudah menggunakannya untuk kebutuhan organisasi mereka. Data mentah juga memiliki keunggulan yang jelas – data yang belum diproses sangat fleksibel, sehingga ideal untuk tugas ML. Namun, karena data lake tidak memiliki kualitas data yang ketat dan ukuran tata kelola data, mereka dapat dengan cepat berubah menjadi rawa data.

Tujuan

Data lake dicirikan oleh organisasi dan filtrasi yang minimal. Data dapat mengalir ke danau data dari sumber mana pun. Umumnya, elemen data individual dalam data lake tidak memiliki tujuan yang pasti atau tetap. Di sisi lain, gudang data menyimpan data yang diproses yang akan digunakan untuk tujuan bisnis tertentu. Dengan demikian, gudang data tidak pernah menyimpan data yang tidak berguna dalam suatu organisasi.

Aksesibilitas

Kemudahan dalam mengakses data dari tempat penyimpanan data bergantung pada struktur penyimpanan secara keseluruhan. Karena data lake tidak memiliki struktur yang ditetapkan atau batasan ketat, Anda dapat dengan mudah mengakses dan memodifikasi data saat dan saat diperlukan. Berlawanan dengan ini, arsitektur gudang data lebih terstruktur. Ini bermanfaat karena data yang diproses mudah untuk ditafsirkan dan dipahami.

Basis pengguna

Data mentah dan tidak terstruktur cukup rumit untuk dikelola, dianalisis, dan ditafsirkan. Ilmuwan data dan analis data biasanya berurusan dengan data mentah untuk mengekstrak pola yang bermakna darinya dan mengubahnya menjadi strategi bisnis yang dapat ditindaklanjuti. Dengan demikian, data lake membutuhkan pengguna yang lebih terampil dan ahli yang mengetahui seluk beluk menangani data mentah.

Di sisi lain, Anda dapat dengan mudah memvisualisasikan data yang diproses dalam bentuk bagan, tabel, grafik, spreadsheet, dll. Inilah sebabnya mengapa gudang data memiliki basis pengguna yang lebih luas – siapa pun yang memiliki pengetahuan dasar tentang data bisnis dapat bekerja dengan gudang data .

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Kemampuan beradaptasi

Mungkin masalah terbesar dari gudang data adalah mereka tidak fleksibel atau mudah beradaptasi. Dibutuhkan banyak waktu, sumber daya, dan upaya untuk memodifikasi struktur gudang data, terutama karena proses pemuatan data yang rumit. Namun, karena data selalu tetap dalam bentuk mentahnya di data lake, siapa pun dapat mengaksesnya kapan saja. Anda dapat menjelajahi dan bereksperimen dengan data mentah dengan cara apa pun yang Anda inginkan, tanpa batasan apa pun.

Lihat: 5 Proyek & Ide Rekayasa Data yang Menyenangkan untuk Pemula

Kesimpulan

Data lake dan data warehouse melayani tujuan yang berbeda sama sekali. Tujuan utama data lake adalah mengumpulkan Big Data dari sumber yang berbeda, sedangkan gudang data adalah yang terbaik untuk analitik data. Sementara data lake mungkin bekerja paling baik untuk satu organisasi, gudang data mungkin paling cocok untuk perusahaan lain, sedangkan beberapa perusahaan mungkin memerlukan keduanya.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.