Data lake vs data warehouse
Data lake en data warehouse zijn twee verschillende benaderingen voor het opslaan en analyseren van gegevens. Het eerste opslagsysteem slaat ruwe en ongestructureerde gegevens op, terwijl het tweede gestructureerde gegevens organiseert om nauwkeurige analyses te verkrijgen. De keuze tussen deze twee opties is afhankelijk van uw specifieke behoeften op het gebied van verwerking en analyse.
Definities van een data lake en een data warehouse
Laten we eerst de verschillen tussen een data lake en een data warehouse analyseren om een beter inzicht te krijgen in hun rol in het data-ecosysteem.
Data lake
Een data lake is een opslagarchitectuur voor onbewerkte gegevens in hun oorspronkelijke indeling. Het slaat grote hoeveelheden informatie op uit verschillende bronnen, ongeacht of deze gestructureerd, halfgestructureerd of niet-gestructureerd zijn.
Het belangrijkste kenmerk ervan is dat heterogene gegevens bewaard blijven zonder enige transformatie, wat veel flexibiliteit biedt voor de analyse. Een bedrijf kan bijvoorbeeld realtime gegevensstromen, sensoren en multimediadocumenten bijhouden.
Data lake, vaak gehost in een cloud-oplossing, wordt gebruikt voor machine learning of voorspellende analyse, waarmee gegevens volgens toekomstige behoeften kunnen worden verwerkt.
Data warehouse
Een datawarehouse is een gestructureerde database, georganiseerd voor gegevensbeheer en -analyse. In tegenstelling tot data lake worden gegevens er al verwerkt, opgeschoond en gestructureerd voor specifieke doeleinden. Deze verwerking versnelt analyses en levert consistente, nauwkeurige resultaten die essentieel zijn voor toepassingen als business intelligence (BI).
Data warehouses zijn geoptimaliseerd voor complexe query's op gedefinieerde datasets, waardoor ze ideaal zijn voor uitvoerende financiële rapporten of dashboards.
De verschillen tussen een data lake en een data warehouse
Hoewel beide benaderingen zijn gericht op het opslaan van gegevens voor analyse, zijn er een aantal belangrijke verschillen die het gebruik ervan in verschillende contexten beïnvloeden.
Een data lake slaat ruwe en ongestructureerde gegevens op die klaar zijn voor toekomstig gebruik, terwijl een data warehouse gestructureerde en verwerkte gegevens organiseert voor snelle analyses. Data lake is flexibeler, terwijl data warehouse geoptimaliseerd is voor query’s en analytische rapporten.
1. Gegevensstructuur
Een van de belangrijkste verschillen tussen een data lake en een data warehouse is de manier waarop de gegevens daar georganiseerd en opgeslagen worden.
- Een data lake slaat ruwe gegevens op zonder ze te transformeren, waardoor audio- en videobestanden, tekstdocumenten, realtime gegevens en andere indelingen behouden blijven. Deze flexibiliteit is geschikt voor bedrijven die verschillende soorten gegevens willen verkennen voordat ze het uiteindelijke gebruik definiëren. Data lakes, vaak geïntegreerd in cloud-computing omgevingen, zijn nuttig voor analisten, wetenschappers en ontwikkelaars die met grote, heterogene datasets werken. Een bedrijf kan bijvoorbeeld klantgegevens uit verschillende bronnen centraliseren, zoals sociale netwerken, klanttevredenheidsenquêtes en biedingsgeschiedenis.
- In een datawarehouse worden gegevens vooraf verwerkt en geordend in een gestructureerd formaat, vaak in tabelvorm. Deze aanpak optimaliseert de analyses, maar beperkt het gebruik van niet-gestructureerde gegevens. Dit systeem is beter geschikt voor bedrijven die regelmatig rapporteren, zoals een winkel die zijn wekelijkse verkoopgegevens moet structureren om statistieken te verkrijgen.
2. Gegevensgebruik
De manier waarop gegevens worden gebruikt, verschilt ook tussen een data lake en een data warehouse.
- Een data lake maakt een verkennende aanpak mogelijk van gegevens die gebruikt worden voor voorspellende analyses, machine learning en applicaties voor artificiële intelligentie. Door gegevens in hun ruwe vorm op te slaan, kunnen analisten deze gegevens aanpassen en structureren aan de behoeften van elk project. Een team van data scientists die op voorspellende modellen werken om fraude op te sporen, kan bijvoorbeeld gegevens in een data lake gebruiken om verschillende algoritmes voor automatisch leren te testen.
- Een data warehouse is ontworpen voor precieze query’s en rapporten. De gegevens zijn daar georganiseerd en klaar voor bedrijfsanalyses of BI-rapporten. Dit maakt het ideaal voor bedrijven die op zoek zijn naar optimale prestaties op basis van welomschreven gegevens. Query's kunnen worden geoptimaliseerd voor strategische behoeften zoals verkoopanalyses, operationele prestaties of veranderende productiekosten.
3. Kosten en opslag
De kosten voor gegevensbeheer zijn afhankelijk van de gegevensstructuur, het volume dat moet worden verwerkt en de complexiteit van de vereiste analyses.
- Data lakes gebruiken rendabele opslagoplossingen, met name via cloud computing, om enorme hoeveelheden gegevens te bewaren. Deze mogelijkheid om grote hoeveelheden tegen lage kosten te beheren is ideaal voor bedrijven die gegevens op een onbewerkte plek willen houden zonder onmiddellijk in verwerkingsinfrastructuren te hoeven investeren. De kosten kunnen echter toenemen als er gespecialiseerde tools nodig zijn, vooral voor realtime analyses, waarvoor geavanceerde dataprocessingservices nodig kunnen zijn.
- Door de structuur van de gegevens zijn data warehouses duurder om op te slaan. De initiële kosten zijn hoog, maar de rendabiliteit van investeringen is vaak sneller dankzij gerichte analyses. Bovendien zijn de verwerkingskosten op de lange termijn over het algemeen lager omdat de gegevens gestructureerd zijn.
4. Beveiliging en bestuur
Met de opkomst van regelgeving over vertrouwelijkheid en beveiliging van gegevens, zoals de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming), is gegevensbeheer een essentieel aspect geworden waarmee rekening moet worden gehouden bij het werken met gevoelige gegevens.
- Flexibiliteit van data lake kan leiden tot uitdagingen op het gebied van beveiliging en beheer, omdat de organisatie van gegevens er minder streng is. Het bewaren van ruwe en ongestructureerde gegevens kan kwetsbaar zijn, vooral voor gevoelige gegevens. Strenge toegangscontrole en een beleid voor het beheer van rechten zijn essentieel om de integriteit van gegevens te garanderen. Bedrijven moeten investeren in specifieke tools om hun data te beschermen tegen cyberaanvallen en voldoen aan nalevingsstandaarden.
- Data warehouses hebben strikte governance-regels, die een betere beveiliging garanderen. Gebruikers hebben, afhankelijk van hun rol, beperkte toegang, waardoor het risico op fouten of ongeoorloofde toegang wordt beperkt. Bovendien bieden moderne cloud-analysetools, zoals die van OVHCloud, geavanceerde functies voor toegangsbeheer, volgtools en coderingsoplossingen voor een betere beveiliging.
Kies indien nodig een oplossing
De keuze tussen een data lake en een data warehouse hangt af van de specifieke noden van het bedrijf. Om de juiste keuze te maken, moet met verschillende criteria rekening worden gehouden.
De aard van de gegevens
Als u werkt met ongestructureerde of halfgestructureerde gegevens, zoals logs, afbeeldingen of video's, is een data lake waarschijnlijk geschikter. Organisaties die gegevens uit verschillende bronnen verzamelen, zoals IoT-apparaten, sociale netwerken of bewakingssystemen, zullen profiteren van de flexibiliteit van een data lake om deze informatie zonder voorafgaande verwerking op te slaan.
Als uw gegevens echter voornamelijk gestructureerd zijn, zoals transactionele databases of spreadsheets, dan is een data warehouse efficiënter. Voor deze gegevens is een strikte organisatie vereist voor gedetailleerde analyses en rapportage.
Het gebruik van de gegevens
Als u snelle analyses met specifieke en gedefinieerde gegevens moet uitvoeren, biedt een data warehouse betere prestaties. Bedrijven die regelmatig rapporten genereren over gestructureerde gegevens, zoals financiële prestaties of belangrijke indicatoren, zullen een datawarehouse vinden dat beter aansluit bij hun behoeften.
Als u echter met verschillende datasets wilt experimenteren of onverwachte correlaties wilt ontdekken, is een data lake geschikter. Hiermee kunnen ruwe gegevens worden bewaard en kunnen automatische leeralgoritmen of voorspellende analyses worden toegepast.
De kosten
Opslag in een data lake is meestal voordeliger. Maar als de gegevens zich blijven opstapelen, neemt de behoefte aan het verwerken en beheren van metagegevens toe. Hiervoor zijn mogelijk extra tools voor data processing nodig om deze hoeveelheid gegevens te kunnen verwerken.
Data Warehouses vereisen een grotere initiële investering om gegevens voor te bereiden, maar ze maken het mogelijk om gestructureerde gegevens efficiënter te beheren. Deze systemen zijn vaak sneller, wat de kosten voor gegevensbeheer op de lange termijn verlaagt.
Hybride oplossingen
Voor sommige bedrijven kan een hybride oplossing zoals data lakehouse het beste van twee werelden zijn. Het maakt opslag van onbewerkte gegevens mogelijk en biedt de mogelijkheid deze efficiënt te structureren en te beheren.
Deze oplossing voldoet aan de behoeften van teams die ongestructureerde gegevens willen verwerken met behoud van de analyseprestaties van data warehouses.
Voorbeelden van een Data lake
Enkele concrete voorbeelden van het gebruik van een data lake om het nut ervan beter te begrijpen:
- Analyse van logs: een cloudbedrijf kan de activiteitenlogs van zijn systemen in een data lake opslaan. Deze onbewerkte en ongestructureerde logs kunnen worden geanalyseerd om afwijkingen te detecteren, storingen te identificeren of de prestaties te optimaliseren.
- Realtime data: een e-commerce platform kan gebruikersinteracties in realtime in een data lake opslaan om hun gedrag te analyseren en de conversie te optimaliseren. De gegevens kunnen worden gebruikt om aanbevelingen voor producten te geven die zijn aangepast aan de recente interacties van een gebruiker.
- Machine learning: een data lake is ideaal om machine learning modellen te trainen. Organisaties die willen innoveren met AI kunnen ongestructureerde gegevens, zoals afbeeldingen, video's of tekstgegevens, opslaan om voorspellende modellen te ontwikkelen en hun zakelijke beslissingen te optimaliseren.
Voorbeelden van een Data Warehouse
Omgekeerd zijn er enkele gevallen waarin een data warehouse geschikter is:
- Financiële verslaglegging: bedrijven, zoals banken, die precieze en realtime financiële verslagen moeten leveren, gebruiken data warehouses om de integriteit en snelheid van de gegevens te garanderen. Deze systemen maken het mogelijk om snel boekhoudkundige balansen, rentabiliteitsanalyses en begrotingsprognoses te genereren.
- Business Intelligence (BI): organisaties die gestructureerde gegevens voor business intelligence nodig hebben, zoals sales of productieprestaties, kiezen voor een data warehouse. Een productiebedrijf kan het bijvoorbeeld gebruiken om de productiviteit van de fabrieken te volgen en de prestaties van de productielijnen te analyseren.
OVHCloud: data lake vergeleken met data warehouse
Voor bedrijven die geïnteresseerd zijn in een oplossing voor gegevensbeheer, biedt OVHCloud oplossingen die precies aan deze eisen voldoen. Hier zijn drie producten die relevant zijn voor bedrijven die een data lake of een data warehouse willen gebruiken:
De cloud van OVHCloud maakt het mogelijk om grootschalige data lakes te creëren om ongestructureerde gegevens op te slaan en te analyseren. Het biedt een schaalbare infrastructuur die voldoet aan de behoeften van bedrijven die grote hoeveelheden gegevens verzamelen en opslaan.
OVHCloud biedt analytische cloud-oplossingen om het beste uit data warehouses te halen en biedt nuttige tools voor het visualiseren en analyseren van gestructureerde gegevens. Hierdoor kunnen bedrijven eenvoudig hun BI-rapporten genereren en betrouwbare beslissingen nemen.
OVHCloud biedt ook tools voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens, wat de analyse en verwerking van gegevens in een data lake of een data warehouse vergemakkelijkt. Deze services zijn nuttig voor organisaties die het gegevensbeheer willen automatiseren en tegelijk de infrastructuurkosten willen optimaliseren.