Data Lake vs Data Warehouse – Perbedaan Antara Keduanya

Perbedaan Utama antara Data Lake dan Data Warehouse

  • Data Lake menyimpan semua data terlepas dari sumber dan strukturnya, sedangkan Data Warehouse menyimpan data dalam metrik kuantitatif dengan atributnya.
  • Data Lake adalah gudang penyimpanan yang menyimpan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur dalam jumlah besar, sedangkan Data Warehouse adalah perpaduan teknologi dan komponen yang memungkinkan penggunaan data secara strategis.
  • Data Lake mendefinisikan skema setelah data disimpan, sedangkan Data Warehouse mendefinisikan skema sebelum data disimpan.
  • Data Lake menggunakan proses ELT (Extract Load Transform), sedangkan Data Warehouse menggunakan proses ETL (Extract Transform Load).
  • Membandingkan Data Lake vs Warehouse, Data Lake ideal bagi mereka yang menginginkan analisis mendalam, sedangkan Data Warehouse ideal bagi pengguna operasional.
Perbedaan antara Data Lake dan Gudang Data
Perbedaan antara Data Lake dan Gudang Data

Apa itu Danau Data?

A Danau Data adalah tempat penyimpanan yang dapat menyimpan sejumlah besar data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Ini adalah tempat untuk menyimpan setiap jenis data dalam format aslinya tanpa batasan tetap pada ukuran akun atau file. Ini menawarkan kuantitas data dalam jumlah besar untuk meningkatkan kinerja analitis dan integrasi asli.

Danau Data seperti wadah besar yang sangat mirip dengan danau dan sungai sungguhan. Sama seperti di danau, Anda memiliki banyak anak sungai yang mengalir; demikian pula, danau data memiliki data terstruktur, data tidak terstruktur, mesin ke mesin, log yang mengalir secara real-time.

Apa itu Gudang Data?

Gudang data adalah campuran teknologi dan komponen untuk penggunaan data yang strategis. Ia mengumpulkan dan mengelola data dari berbagai sumber untuk memberikan wawasan bisnis yang bermakna. Ia adalah penyimpanan elektronik sejumlah besar informasi yang dirancang untuk kueri dan analisis, bukan pemrosesan transaksi. Ia adalah proses mengubah data menjadi informasi.

Selanjutnya, kita akan mempelajari perbedaan utama antara data warehouse vs data lake.

Perbedaan antara Data Lake dan Gudang Data

Berikut adalah perbedaan utama antara data lake versus data warehouse:

Parameters Danau Data Gudang data
Storage Di data lake, semua data disimpan terlepas dari sumber dan strukturnya. Data disimpan dalam bentuk mentahnya. Itu hanya diubah ketika siap digunakan. Gudang data akan terdiri dari data yang diambil dari sistem transaksional atau data yang terdiri dari metrik kuantitatif dengan atributnya. Data dibersihkan dan diubah
Sejarah Teknologi data besar digunakan di data lake relatif baru. Konsep gudang data, tidak seperti data besar, telah digunakan selama beberapa dekade.
Pengambilan Data Menangkap semua jenis data dan struktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dalam bentuk aslinya dari sistem sumber. Menangkap informasi terstruktur dan mengaturnya dalam skema seperti yang ditentukan untuk tujuan gudang data
Garis Waktu Data Data lake dapat menyimpan semua data. Ini mencakup tidak hanya data yang sedang digunakan tetapi juga data yang mungkin digunakan di masa depan. Selain itu, data disimpan sepanjang waktu, untuk kembali ke masa lalu dan melakukan analisis. Dalam proses pengembangan data warehouse, banyak waktu yang dihabiskan untuk menganalisis berbagai sumber data.
pengguna Data lake sangat ideal bagi pengguna yang menyukai analisis mendalam. Pengguna tersebut termasuk ilmuwan data yang membutuhkan tingkat lanjut alat analisis dengan kemampuan seperti pemodelan prediktif dan analisis statistik. Gudang data ideal untuk pengguna operasional karena terstruktur dengan baik, mudah digunakan dan dipahami.
Biaya Penyimpanan Penyimpanan data pada teknologi big data relatif murah dibandingkan penyimpanan data pada data warehouse. Menyimpan data di Gudang data lebih mahal dan memakan waktu.
tugas Data lake dapat berisi semua data dan tipe data; itu memberdayakan pengguna untuk mengakses data sebelum proses diubah, dibersihkan, dan terstruktur. Gudang data dapat memberikan wawasan tentang pertanyaan yang telah ditentukan sebelumnya untuk tipe data yang telah ditentukan sebelumnya.
Waktu memproses Danau data memungkinkan pengguna untuk mengakses data sebelum data tersebut diubah, dibersihkan, dan disusun. Dengan demikian, pengguna dapat memperoleh hasil lebih cepat dibandingkan dengan gudang data tradisional. Gudang data menawarkan wawasan tentang pertanyaan yang telah ditentukan sebelumnya untuk tipe data yang telah ditentukan sebelumnya. Jadi, setiap perubahan pada data warehouse membutuhkan waktu lebih lama.
Posisi Skema Biasanya, skema ditentukan setelah data disimpan. Hal ini menawarkan ketangkasan tinggi dan kemudahan pengambilan data namun memerlukan kerja keras di akhir proses Biasanya skema ditentukan sebelum data disimpan. Memerlukan pekerjaan di awal proses, tetapi menawarkan kinerja, keamanan, dan integrasi.
Pengolahan data Data Lakes menggunakan proses ELT (Extract Load Transform). Data warehouse menggunakan cara tradisional ETL (Ekstrak Beban Transformasi) proses.
Mengeluh Data disimpan dalam bentuk mentahnya. Itu hanya diubah ketika siap digunakan. Keluhan utama terhadap data warehouse adalah ketidakmampuan, atau masalah yang dihadapi ketika mencoba melakukan perubahan di dalamnya.
Manfaat Utama Mereka mengintegrasikan berbagai jenis data untuk menghasilkan pertanyaan yang benar-benar baru karena para pengguna ini kemungkinan besar tidak akan menggunakan gudang data karena mereka mungkin perlu melampaui kemampuannya. Sebagian besar pengguna dalam suatu organisasi bersifat operasional. Jenis pengguna ini hanya peduli dengan laporan dan metrik kinerja utama.

Konsep Danau Data

Data Lake adalah repositori penyimpanan berukuran besar yang menyimpan sejumlah besar data mentah dalam format aslinya hingga diperlukan. Setiap elemen data di Data lake diberi pengidentifikasi unik dan diberi tag dengan serangkaian tag metadata yang diperluas. Ia menawarkan beragam kemampuan analitik.

Konsep Gudang Data

Gudang data menyimpan data dalam file atau folder yang membantu mengatur dan menggunakan data untuk mengambil keputusan strategis. Sistem penyimpanan ini juga memberikan tampilan multidimensi dari data atomik dan ringkasan. Fungsi penting yang perlu dilakukan adalah:

  1. Ekstraksi Data
  2. Pembersihan Data
  3. Transformasi Data
  4. Pemuatan dan Penyegaran Data