Halo sobat aliy hafiz kali ini kita akan bahas mengenai data lake, data warehouse pengertian dan perbedaannya. Apa saja persamaan dan perbedaan dari data lake dan datawarehouse ini? Karena sama sama berhubungan dengat penyimpanan data. Disimak yuk…
Data lake atau danau data dan data warehouse atau gudang data sama sama menyimpan data, namun ada beberapa perbedaan utama di antara keduanya.
Perbedaan ini menghasilkan beragam kasus penggunaan yang mungkin atau mungkin tidak memenuhi kebutuhan pusat data atau data center saat pusat data tumbuh dan berkembang.
Banyak organisasi melihat data lake dan data warehouse untuk membantu mereka mendapatkan wawasan dari data mereka. Namun, mereka tidak dapat dipertukarkan, dan organisasi harus mempertimbangkan kebutuhan mereka saat mengalokasikan sumber daya untuk data lake atau gudang.
Secara umum, data lake lebih baik untuk organisasi yang membutuhkan fleksibilitas, dan data warehouse lebih baik untuk kebutuhan yang telah ditentukan sebelumnya.
Pengertian Data Lake
Apa itu pengertian dari data lake? Data lake adalah repositori penyimpanan yang dapat menampung data mentah terstruktur dan tidak terstruktur. Data lake biasanya menyimpan data menggunakan arsitektur datar, yang memberi pengguna lebih banyak fleksibilitas untuk pengelolaan data.
Mereka biasanya menyimpan kumpulan data besar dan dapat mendukung berbagai skema yang memungkinkan mereka menangani berbagai jenis data dalam format yang berbeda.
Data scientist atau Ilmuwan data dapat menggunakannya sebagai platform untuk mendorong analitik data besar dan aplikasi sains data serta menggali data untuk menyiapkan dan menganalisisnya. Data lake bersifat fleksibel, sehingga lebih baik untuk menyimpan data dari berbagai sumber.
Mereka dapat memecah silo data dengan menggabungkan kumpulan data dari sistem yang berbeda di satu tempat.
Cara yang baik untuk memikirkan data lake adalah membayangkan namanya: sebuah danau. Seperti sebuah danau yang dapat menampung banyak air, data lake dapat menyimpan banyak sekali data mentah.
Organisasi dapat menuangkan semua jenis data — mulai dari yang tidak terstruktur hingga semi terstruktur dan seterusnya, dan semuanya menyatu di satu tempat. Ini berguna untuk menyimpan data di lokasi terpusat, tetapi mengeluarkan data tertentu dari danau bisa jadi sulit jika digabungkan bersama tanpa skema yang kaku.
Selain itu yang perlu diperhatikan dalam data lake adalah keamanan data atau data security. Karena, jika kita tidak memperhatikan keamanan data akan sangat berbahaya mengingat serangan siber yang semakin marak akhir akhir ini.
Pengertian Data Warehouse
Data warehouse adalah gudang penyimpanan yang dapat menyimpan data yang dihasilkan oleh dan diekstraksi dari sistem data internal dan sumber data eksternal. Itulah pengertian secara bahasa dari data warehouse.
Daripada arsitektur datar, arsitektur data warehouse sering dibagi menjadi lapisan atau tingkatan, termasuk lapisan integrasi data yang mengekstrak data dari sistem operasional, lapisan pementasan data yang membersihkan dan mengatur data, dan lapisan presentasi yang membuat data tersedia untuk lebih banyak pengguna daripada hanya ilmuwan data.
Faktor kunci di sini adalah pengorganisasian data. Sedangkan data lake dapat menerima data mentah, data warehouse umumnya dirancang untuk menyimpan data dari berbagai sumber.
Warehouse juga menggunakan skema yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengatur data tersebut, yang memudahkan pengguna untuk mengakses dan menanyakan data yang relevan. Mereka jauh lebih cocok untuk data terstruktur.
Meskipun menggabungkan data mentah apa pun ke dalam data lake memiliki kelebihan, data warehouse dapat memberikan konsistensi dan kualitas data yang lebih baik. Ini dapat berdampak langsung pada kecepatan dan keakuratan aplikasi analitik.
Namun, data warehouse dapat membatasi jumlah dan jenis alat analitik atau perangkat lunak analitik bisnis yang dapat digunakan oleh organisasi karena mereka harus menentukan skema masing-masing dengan jelas. Ada sedikit fleksibilitas, tetapi organisasi dengan kebutuhan khusus yang terdefinisi dengan baik dapat menggunakan data warehouse untuk mempercepat analisis.
Dalam data warehouse, keamanan database perlu diperhatikan lebih dengan menambahkan perangkat perangkat keamanan yang berfungsi untuk keamanan data yang ada.
Penggunaan Data Center Untuk Model Penyimpanan
Ada berbagai faktor yang perlu dipertimbangkan saat memeriksa data lake vs. data warehouse dan cara menggunakannya. Faktor penentu bukanlah teknologi mana yang terbaik, melainkan kebutuhan bisnis.
Organisasi yang membutuhkan akses sebanyak mungkin untuk memberi analitik data real-time mendapat manfaat dari data lake karena memungkinkan perpindahan data mentah ke dalam lingkungan analitik.
Sebaliknya, organisasi yang perlu menyimpan data yang sangat terorganisir untuk memenuhi tuntutan peraturan mendapat manfaat dari data warehouse karena menyediakan struktur yang dibutuhkan dan kemampuan untuk memvisualisasikan data tersebut dengan mudah.
Data lake ideal untuk melakukan analitik real-time, analitik prediktif, analitik khusus, atau analitik data besar, serta mengimplementasikan proyek pembelajaran mesin. Mereka juga memungkinkan organisasi menjalankan analisis akar masalah untuk melacak masalah hingga ke akarnya.
Data warehouse lebih cocok untuk analisis ad hoc, pelaporan transaksional, dan visibilitas ke dalam dimensi hierarki data. Mereka juga lebih cocok untuk menyajikan data kepada pengguna bisnis dan untuk penambangan data untuk menemukan pola dalam data.
Organisasi juga dapat mengimplementasikan data lake dan data warehouse secara bersamaan untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang berbeda. Data lake biasanya lebih mudah dan lebih murah untuk dibangun, sehingga organisasi selalu dapat memulai dari sana dan menambahkan kemampuan data warehouse.
Selain itu, organisasi dapat membangun data lakehouse dengan arsitektur hybrid untuk mengatasi tantangan data lake dan gudang sendiri.
Persamaan dan Perbedaan Data Lake dan Data Warehouse
Berikut ini adalah sedikit penjelasan dari persamaan dan perbedaan dari data lake dan data warehouse dilihat dari jenis data, ukuran data, pengguna data dan lain lain.
Tabel Persamaan dan Perbedaan Data Lake dan Data Warehouse
| Letak Perbedaan/Persamaan | Data Lake | Data Warehouse |
| Struktur data | Data Lake lebih cocok untuk pemrosesan data yang disimpan dalam format aslinya. Mereka juga lebih baik ketika tujuan data belum ditentukan. | Data Warehouse lebih cocok untuk data terstruktur yang diekstraksi dari sistem transaksional dan skema yang telah ditentukan sebelumnya. |
| Biaya | Data Lake harganya lebih murah daripada gudang data. Mereka biasanya membutuhkan manajemen yang lebih sedikit dan menggunakan penyimpanan berbiaya rendah, sehingga menghasilkan biaya yang lebih rendah. | Data Warehouse harganya lebih mahal daripada data lake dan membutuhkan lebih banyak manajemen karena membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk kueri. |
| Proses Data | Data mengikuti ekstrak, muat dan ubah, atau ELT, jadi data disusun setelah ekstraksi dari penyimpanan. | Data mengikuti ekstrak, transformasi, dan Muat, atau ETL, sehingga data disusun sebelum ekstraksi. |
| Skema | Skema didefinisikan setelah data disimpan. | Skema didefinisikan sebelum data disimpan. |
| Pengguna | Data Lake lebih cocok untuk ilmuwan atau insinyur data yang mendapat manfaat dari melihat data dalam format mentah untuk mendapatkan wawasan bisnis. | Data Wrehouse lebih cocok untuk manajer dan pengguna operasional reguler yang hanya tertarik pada KPI. |
Persamaan dan Perbedaan Jenis data
Adapun persamaan dan perbedaan yang pertama dari data lake dan data warehouse adalah terletak pada jenis data. Jenis data yang ada pada data lake dan data warehouse tentunya berbeda.
Membersihkan data adalah keterampilan data utama karena data secara alami datang dalam bentuk yang berantakan dan tidak sempurna. Data mentah yang belum dibersihkan disebut data tidak terstruktur—yang terdiri dari sebagian besar data di dunia, seperti foto, log obrolan, dan file PDF.
Data tidak terstruktur yang telah dibersihkan agar sesuai dengan skema, diatur ke dalam tabel dan ditentukan oleh tipe data dan hubungan, disebut data terstruktur. Inilah perbedaan mendasar antara danau dan gudang.
Data lake menyimpan data dari berbagai sumber seperti perangkat IoT, aliran media sosial real-time, data pengguna, dan transaksi aplikasi web. Terkadang data ini terstruktur, tetapi seringkali cukup berantakan karena data diambil langsung dari sumber data. Data warehouse, di sisi lain, berisi data historis yang telah dibersihkan agar sesuai dengan skema relasional.
Persamaan dan Perbedaan Tujuan Penggunaan Data
Selanjutnya perbedaan dan persamaan data lake dan data warehouse terletak pada tujuan penggunaan datanya.
Data lake digunakan untuk penyimpanan data dalam jumlah besar yang hemat biaya dari banyak sumber. Mengizinkan data dari struktur apa pun mengurangi biaya karena data lebih fleksibel dan dapat diskalakan karena data tidak perlu sesuai dengan skema tertentu.
Namun, data terstruktur lebih mudah dianalisis karena lebih bersih dan memiliki skema seragam untuk kueri. Dengan membatasi data ke skema, data warehouse sangat efisien untuk menganalisis data historis untuk keputusan data tertentu.
Anda mungkin memperhatikan bahwa data lake dan data warehouse saling melengkapi dalam alur kerja data. Data perusahaan yang diserap akan segera disimpan ke dalam data lake. Jika pertanyaan bisnis tertentu muncul, sebagian data yang dianggap relevan diambil dari danau, dibersihkan, dan diekspor ke data warehouse.
Persamaan dan Perbedaan Pengguna Data
Data lake dan data warehouse berguna untuk pengguna yang berbeda. Analis data dan analis bisnis sering bekerja di dalam data warehouse yang berisi data terkait secara eksplisit yang telah diproses untuk pekerjaan mereka.
Inilah persamaan dan perbedaan data lake dan data warehouse yaitu pada penggunanya. Karena setiap data tentu berbeda dari sisi pengguna.
Data warehouse memerlukan tingkat pemrograman dan pengetahuan ilmu data yang lebih rendah untuk digunakan.
Data lake disiapkan dan dikelola oleh insinyur data yang mengintegrasikannya ke dalam jaringan pipa data. Ilmuwan data bekerja lebih dekat dengan data lake karena mengandung data dengan cakupan yang lebih luas dan terkini.
Tugas Data
Insinyur data menggunakan data lake untuk menyimpan data yang masuk. Namun, data lake tidak hanya terbatas pada penyimpanan. Ingat, data tidak terstruktur lebih fleksibel dan dapat diskalakan, yang seringkali lebih baik untuk analitik data besar.
Analitik data besar dapat dijalankan di data lake menggunakan layanan seperti Apache Spark dan Hadoop. Ini terutama berlaku untuk pembelajaran mendalam, yang membutuhkan skalabilitas dalam peningkatan jumlah data pelatihan.
Data warehouse biasanya diatur menjadi hanya-baca untuk pengguna analis, yang terutama membaca dan menggabungkan data untuk wawasan. Karena data sudah bersih dan diarsipkan, biasanya tidak perlu memasukkan atau memperbarui data.
Persamaan dan Perbedaan Ukuran Data
Seharusnya tidak mengherankan jika data lake berukuran jauh lebih besar karena menyimpan semua data yang mungkin relevan bagi perusahaan. Data lake sering kali berukuran petabyte—itu sama dengan 1.000 terabyte! Data warehouse jauh lebih selektif pada data apa yang disimpan. Perbedaan dan persamaan terakhir adalah pada ukuran data. Tentu berbeda ukuran data yang ada pada data lake dan data warehouse.
Kesimpulan
Persamaan dan perbedaan dari data lake dan data warehouse terletak pada jenis data, ukuran data, pengguna data dan tugas dari data yang dihimpun. Demikianlah pembahasan mengenai data lake dan data warehouse dilihat dari persamaan dan perbedaannya semoga membantu.