Data lake menyimpan data mentah, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur dalam format aslinya, sehingga ideal untuk analisis data besar dan pemrosesan waktu nyata.

Sebaliknya, data warehouse menyimpan data yang telah diproses dan terstruktur yang diorganisasikan ke dalam skema, memastikan konsistensi dan kinerja yang tinggi untuk intelijen bisnis dan pelaporan historis.

Tahukah Anda data yang burukmerugikan perusahaan rata-rata jutaan dolar? Ketika data tidak terstruktur, tidak terorganisir dengan baik, atau tidak disimpan dengan benar, bisnis Anda akan kehilangan unsur kunci menuju kesuksesan. Mempelajari perbedaan antara data lake vs data warehouse berguna untuk membekali ilmuwan data dan analis bisnis Anda secara efektif dengan apa yang mereka butuhkan untuk sukses.

Panduan ini akan membantu Anda memahami perbedaan antara kedua alat bantu ini dan alat bantu mana yang harus Anda gunakan di masa mendatang.

Danau data merupakan jenis penyimpanan yang lebih sederhana dari dua jenis penyimpanan, yang menyimpan berbagai macam data mentah untuk memudahkan pengambilan. Data ini mencakup berbagai macam dokumen berbasis teks, seperti lembar Excel atau catatan, hingga aset visual seperti foto dan video.

Menurut sebuah studi dari Grand View Research, Data lakes secara luas dianggap sebagai fondasi AI dan pembelajaran mesin. Mereka juga sangat membantu bagi bisnis yang ingin menyesuaikan strategi mereka dengan lebih baik terhadap perubahan lingkungan bisnis.

Salah satu nilai jual utama dari data lake adalah kemampuannya untuk menangani data yang tidak terstruktur. Yaitu, informasi apa pun yang tidak memiliki model atau skema data yang telah ditentukan sebelumnya. Di bawah ini adalah beberapa manfaat spesifik untuk menggunakan dan memelihara data lake dalam operasi bisnis Anda.

Data lake adalah operasi yang pada dasarnya dapat diskalakan, yang memungkinkan bisnis untuk mengecilkan atau memperluas data mereka kapan pun mereka membutuhkannya. Data lake dapat dengan mudah menangani beberapa petabyte data, yang sangat penting ketika Anda menyimpan data seperti data sensor, data IoT, dan catatan interaksi pengguna yang dapat dengan mudah berukuran beberapa gigabyte.

Data mentah sangat menarik bagi bisnis yang berkembang pesat karena tidak perlu dikonversi ke dalam format lain. Dengan demikian, data lake sangat fleksibel dan memungkinkan bisnis untuk menyimpan apa pun yang paling berguna bagi mereka pada saat itu.

Permintaan pelanggan dan bisnis selalu berubah, sehingga kemampuan untuk menyimpan data yang berguna dengan cepat adalah kunci untuk beradaptasi dengan sukses.

Data lake adalah solusi yang ramah anggaran karena tidak perlu mengonversi atau membersihkan data yang tersimpan. Bahkan data dalam jumlah yang sangat besar pun dapat dengan mudah ditampung di platform komputasi awan dengan skalabilitas yang sudah ada di dalamnya.

Jika bisnis membutuhkan lebih banyak ruang untuk menyimpan data, tersedia peningkatan yang hemat biaya dengan anggaran yang terbatas sekalipun.

Data lake adalah salah satu aset yang paling kuat untuk bisnis yang membutuhkan tingkat detail yang tinggi untuk operasi mereka. Dengan akses mudah ke berbagai sumber data, mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang perilaku pelanggan atau tren industri hanya dengan sekali klik.

Beberapa kasus penggunaan yang paling ideal untuk data lake meliputi (namun tidak terbatas pada):

• Analisis tingkat lanjut untuk ilmuwan data
• Penyimpanan data historis
• Data IoT
• Pembelajaran mesin

Meskipun data lake adalah solusi yang sangat fleksibel dan hemat biaya untuk menyimpan data bisnis atau industri, namun ini mungkin bukan alat terbaik untuk kebutuhan Anda. Data warehouse menawarkan tingkat kontrol yang lebih baik atas bagaimana data disimpan, diakses, dan digunakan. Meskipun begitu, terdapat beberapa kekurangan. Mari kita lihat gambaran yang lebih besar tentang data warehouse dan apa artinya bagi operasi data Anda.

Jika Anda pernah kehilangan waktu untuk mencari dokumen atau informasi tertentu, data warehouse menawarkan solusi. Operasi penyimpanan yang sangat terstruktur ini sangat ideal untuk bisnis yang lebih besar yang perlu menghemat waktu dan tenaga untuk menganalisis berbagai jenis data.

Dalam hal perbandingan data lake vs data warehouse, data warehouse jauh lebih terstruktur. Anda dapat membayangkan yang pertama seperti keranjang yang diisi dengan berbagai objek, sementara yang kedua seperti rak buku yang tertata rapi.

Data warehouse mengubah berbagai bentuk data menjadi kerangka kerja yang rapi, memastikan informasi, sumber, atau jenis berkas yang serupa tertata dan terkumpul dengan tepat. Sebagai contoh, operasi data warehousing dapat mengambil data berharga dari beberapa akun media sosial dan memisahkannya berdasarkan detail yang sangat spesifik seperti waktu posting, panjang konten, dan jenis konten.

Apa yang terjadi ketika ilmuwan data perlu menemukan serangkaian data tertentu berdasarkan tanggal penerbitan atau industrinya? Data warehouse dilengkapi dengan fitur-fitur kueri yang berguna yang memungkinkan karyawan untuk menemukan informasi yang mereka butuhkan dalam waktu yang singkat.

Sebagai contoh, seorang karyawan dapat menggunakan kueri OLAP (atau pemrosesan analitik daring) untuk menemukan beberapa perspektif pada kumpulan data yang sama. Mereka dapat menganalisis beberapa studi berdasarkan tingkat retensi pelanggan atau wilayah mereka.

Tidak seperti data lake dengan data mentah yang disimpan di mana saja, data warehouse menawarkan lebih banyak kecepatan dan efisiensi pada saat kueri.

Salah satu elemen yang paling menarik dari data kueri adalah seberapa konsisten data disimpan. Meskipun data lake memberi Anda fleksibilitas untuk mengunggah semua jenis data secara bergilir, data warehousing memastikan informasi ini terorganisir hingga ke suratnya.

Ada banyak cara untuk menyimpan data dengan baik di data warehouse sehingga dapat dengan cepat diambil oleh orang yang tepat pada waktu yang tepat. Beberapa cara untuk melakukan hal ini termasuk (tetapi tidak terbatas pada):

• Memperbaiki data yang sudah ketinggalan zaman, seperti menukar studi lama dengan yang baru
• Menghapus catatan duplikat untuk menghindari kebingungan
• Menempatkan data ke dalam format standar

Meskipun beberapa orang akan menggunakan data lake dan data warehouse, tingkat organisasi yang lebih tinggi dalam data warehouse membuatnya lebih cocok untuk berbagai macam tugas. Beberapa tugas yang bergantung pada fungsionalitas data warehouse antara lain:

• Kecerdasan bisnis
• Pelaporan operasional
• Kepatuhan terhadap peraturan

Sekarang setelah Anda memiliki gambaran yang lebih baik tentang manfaat dari data lake dan data warehouse, saatnya untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana keduanya dapat digunakan. Anda mungkin menemukan salah satu yang lebih sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda daripada yang lain.

Pernahkah Anda bertanya-tanya seberapa cepat perusahaan Anda dapat berkembang jika Anda tidak terus-menerus mencoba mengatur data yang ada? Di sisi lain, mungkin pengorganisasian data adalah kekuatan Anda dan Anda hanya membutuhkan lebih banyak kapasitas.

Mari kita lihat tujuan dan kasus penggunaan kedua jenis penyimpanan.

Karena data lake menawarkan penyimpanan dan skalabilitas data yang tak tertandingi, maka data lake sangat berguna untuk tugas dan peran berikut ini:

• Terbaik untuk ilmuwan data
• Cocok untuk analisis data eksplorasi dan proses pembelajaran mesin
• Umumnya berguna untuk menyimpan data mentah yang belum diproses saat dalam perjalanan

Karena data warehouse lebih terorganisir dengan baik, kemampuannya untuk menawarkan pengambilan cepat set data yang kompleks membuatnya penting untuk operasi bisnis yang lebih tinggi seperti:

• Analis bisnis dan pengambil keputusan
• Terbaik untuk menghasilkan laporan dan dasbor terstruktur
• Cocok untuk menyimpan data yang telah diproses dan dibersihkan

Struktur data mengacu pada proses pelabelan, pengorganisasian, dan penyimpanan data. Ini juga dapat merujuk pada metode yang Anda gunakan untuk mengambilnya, seperti kueri.

Di bawah ini adalah gambaran singkat tentang struktur data dari data lake dan data warehouse.

Karena data lake adalah solusi penyimpanan data yang lebih fleksibel, hanya terdapat sedikit pengorganisasian atau pelabelan di awal. Beberapa cara yang dipilih bisnis untuk menyusun struktur data lake mereka antara lain:

• Pendekatan skema-saat-dibaca (skema diterapkan saat data dibaca)
• Kemampuan untuk menyimpan data mentah, semi-terstruktur , dan tidak terstruktur
• Mendukung beragam tipe data (teks, gambar, video, dll.)

Karena data warehouse membutuhkan data yang sangat terstruktur, terdapat beberapa proses yang harus dilakukan saat menggunakannya. Proses-proses ini meliputi:

• Pendekatan skema-saat-tulis (skema ditentukan sebelum data ditulis)
• Penyimpanan data terstruktur dalam tabel dengan skema tetap
• Kemampuan untuk menggunakan proses ETL (Extract, Transform, Load) untuk memastikan kualitas data

Karena data lake pada dasarnya adalah solusi penyimpanan masif yang dipandu oleh filosofi bisnis, maka umumnya membutuhkan biaya yang lebih rendah. Opsi penyimpanan awan untuk bisnis menawarkan model harga yang fleksibel yang membuatnya mudah untuk diukur tanpa persyaratan anggaran yang dramatis.

Meskipun demikian, data lake juga akan memberikan masalah kinerja, seperti:

• Performa kueri yang umumnya lebih lambat karena data yang tidak terstruktur
• Kekuatan pemrosesan yang signifikan untuk kedua analisis

Data warehouses biasanya memiliki biaya yang lebih tinggi karena membutuhkan lebih banyak pemeliharaan untuk memastikan data secara konsisten dibersihkan dan diorganisir.

Sisi lain dari biaya yang lebih tinggi ini adalah proses pencarian data yang lebih efisien bagi para ilmuwan dan analis data. Anda bisa mendapatkan manfaat seperti:

• Performa kueri yang lebih cepat untuk data terstruktur
• Efisien untuk kueri yang telah ditentukan dan pelaporan reguler

Sekarang setelah Anda mengetahui lebih banyak tentang data lake dan data warehouse untuk bisnis Anda, mari kita lihat bagaimana keduanya dapat diintegrasikan dengan alat dan proses lainnya.

Karena data lake merupakan cara yang lebih sederhana untuk menyimpan data, Anda tidak memerlukan banyak perangkat lunak atau perangkat keras yang rumit. Solusi berbasis awan dengan platform komunikasi adalah fondasi sederhana yang bisa Anda mulai.

Data lake menawarkan kemampuan integrasi, seperti:

• Kemampuan untuk berintegrasi dengan berbagai sumber data (seperti aliran waktu nyata, perangkat IoT, dan platform media sosial)
• Memanfaatkan keahlian dan alat bantu khusus untuk pengambilan dan analisis data (seperti Hadoop atau Spark)

Kelemahannya, tata kelola data bisa sedikit rumit karena sifatnya yang tidak terstruktur. Ini berarti berkas duplikat, berkas rusak, dan berkas yang tidak kompatibel adalah beberapa masalah yang mungkin Anda hadapi saat mengisi data lake dengan data baru.

Sebuah studi tahun 2021 menemukan lebih dari separuh eksekutif TI menyatakan memonetisasi gudang data merekaadalah prioritas utama. Data warehouse membutuhkan lebih banyak tenaga kerja dalam hal integrasi dengan sistem yang sudah ada, namun hal ini sepadan dengan usaha yang dilakukan.

Manfaat yang bisa Anda nikmati dengan data warehouse antara lain:

• Kemampuan untuk berintegrasi dengan baik dengan sumber data tradisional (seperti sistem ERP dan sistem CRM)
• Aksesibilitas melalui alat bantu SQL dan BI standar, sehingga lebih mudah bagi pengguna bisnis
• Umumnya tata kelola data dan mekanisme keamanan yang kuat diterapkan karena data terstruktur

Data lake dan data warehouse adalah beberapa alat yang paling berharga untuk mempertahankan bisnis yang sukses. Memiliki banyak data saja tidak cukup: Anda harus memastikan karyawan dapat menggunakannya di tempat dan waktu yang tepat.

Rangkuman:

• Data lake menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas untuk menangani beragam jenis data seperti teks, video, data sensor, dan spreadsheet
• Data warehouse menyediakan penyimpanan data yang terstruktur, konsisten, dan berkinerja tinggi untuk kebutuhan BI

InterSystems IRIS® memberikan solusi komprehensif bagi bisnis seperti Anda sehingga Anda dapat menikmati manfaat berikut ini:

• Fitur terbaik dari data lake dan data warehouse
• Skalabilitas, fleksibilitas, dan kinerja tinggi di kedua tipe
• Menjaga integritas data, keamanan, dan standar aksesibilitas
  

InterSystems IRIS menyediakan solusi yang kuat dan serbaguna. Platform data berbasis awan kami memudahkan Anda untuk menyatukan data dan silo aplikasi Anda InterSystems menggunakan alat canggih seperti AI generatif, pembelajaran mesin, dan interoperabilitas, untuk membantu bisnis Anda melampaui persaingan dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya.