The Modern Data Estate:Data Lake vs. Data Warehouse

27 Juli 2021  

Sumber:MCA Connect | Produksi Besok

Data datang kepada kami dengan cepat dan dalam berbagai bentuk. Bentuk yang berbeda ini dapat mencakup data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur dan banyak orang tidak menyadari bahwa gudang data dan danau data menangani data secara berbeda.

Data estate modern harus menyediakan beberapa metode untuk menyerap dan menyimpan berbagai data yang dihasilkan bisnis. Data datang kepada kami dengan cepat dan dalam berbagai bentuk. Bentuk-bentuk yang berbeda ini dapat mencakup data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur dan banyak orang tidak menyadari bahwa gudang data dan danau data menangani data secara berbeda. Mari kita lihat lebih jauh jenis data yang berbeda ini:

1. Terstruktur – database tradisional seperti database transaksional untuk sistem ERP atau CRM Anda dengan definisi kolom dan tabel formal
2. Semi-Terstruktur – file seperti XML atau JSON yang mendeskripsikan dirinya sendiri dengan tag untuk elemen dan hierarki
3. Tidak terstruktur – gambar, video, audio, dan data biner lainnya

Desain gudang data tradisional telah ada selama beberapa dekade sementara konsepnya, atau setidaknya istilahnya, data lake adalah konstruksi yang agak baru. Masing-masing memiliki tempat di data estate organisasi Anda.

Gudang Data

Seperti yang dapat kita lihat di atas, sumber data bisa sangat beragam dan memiliki representasi data yang berbeda, yang dapat menyebabkan informasi yang berbeda. Selain itu, berbagai macam skema dan struktur dalam sumber data menyulitkan untuk memperoleh informasi yang terkonsolidasi ketika snapshot data yang lengkap diperlukan dari semua sub-sistem bisnis. Secara umum, inilah alasan utama munculnya solusi Data Warehouse.

Gudang data adalah desain formal, sering kali didasarkan pada pedoman desain yang mengimplementasikan proses ETL (Extract-Transform-Load) formal untuk menggunakan kumpulan data mentah dan terstruktur dan memuatnya ke dalam model yang dirancang untuk pelaporan. Gudang data dibangun di atas basis data relasional seperti Azure Synapse, sebelumnya Microsoft SQL Server. Azure Synapse dirancang untuk menyimpan data terstruktur ke dalam tabel dengan baris dan kolom tradisional tetapi memiliki kemampuan untuk menyimpan data semi terstruktur seperti XML dan JSON.

Danau Data

Data lake membalik konsep ETL dan mengimplementasikan proses ELT (Extract-Load-Transform). Menelan data ke dalam data lake pada dasarnya hanya membuang semua yang Anda pikir mungkin berharga di beberapa titik ke area penyimpanan yang besar terlepas dari tipe atau struktur data. Data lake dapat menyimpan data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Data lake yang dikirimkan di Microsoft Azure dibuat di akun penyimpanan dengan Data Lake Storage Gen2 diaktifkan saat membuat akun penyimpanan.

Gagasan di balik danau data adalah Anda ingin menggunakan semua data dan akan memilahnya di lain waktu, sementara gudang data memerlukan identifikasi nilai di muka dengan investasi yang signifikan untuk mengembangkan penyerapan. Karena investasi awal yang berat biasanya diperlukan untuk mengembangkan gudang data, jika kemudian ditentukan bahwa Anda memerlukan data yang tidak dibawa pada awalnya, ada risiko sumber data tidak lagi tersedia dan berpotensi hilang selamanya.

Tujuan:belum ditentukan vs sedang digunakan

Tujuan dari potongan data individu dalam data lake tidak tetap. Data mentah mengalir ke dalam data lake, terkadang dengan tujuan tertentu di masa depan dan terkadang hanya untuk dimiliki. Ini berarti bahwa data lake memiliki organisasi yang lebih sedikit dan penyaringan data yang lebih sedikit dibandingkan rekan-rekan mereka.

Data yang diproses adalah data mentah yang telah digunakan untuk tujuan tertentu. Karena gudang data hanya menampung data yang diproses, semua data dalam gudang data telah digunakan untuk tujuan tertentu dalam organisasi. Artinya, ruang penyimpanan tidak terbuang sia-sia untuk data yang mungkin tidak akan pernah digunakan.

Aksesibilitas

Aksesibilitas dan kemudahan penggunaan mengacu pada penggunaan penyimpanan data secara keseluruhan, bukan data di dalamnya. Arsitektur data lake tidak memiliki struktur sehingga mudah diakses dan mudah diubah. Selain itu, setiap perubahan yang dilakukan pada data dapat dilakukan dengan cepat karena data lake memiliki keterbatasan yang sangat sedikit.

Gudang data, menurut desain, lebih terstruktur. Salah satu manfaat utama arsitektur gudang data adalah pemrosesan dan struktur data membuat data itu sendiri lebih mudah diuraikan, keterbatasan struktur membuat gudang data sulit dan mahal untuk dimanipulasi.

Manfaat Keduanya

Data lake adalah cara hemat biaya untuk menyimpan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Mengizinkan data dari struktur apa pun mengurangi biaya karena data lebih fleksibel dan skalabel karena data tidak perlu sesuai dengan pola tertentu. Namun, data terstruktur lebih mudah untuk dianalisis karena lebih bersih dan memiliki skema yang seragam untuk kueri. Dengan membatasi data ke skema, gudang data sangat efisien untuk menganalisis data historis untuk keputusan data tertentu. Data warehouse dan data lake yang tepat sangat penting untuk kesuksesan masa depan organisasi Anda dan termasuk dalam data estate modern Anda.

Apa itu Data Estate?

Membangun data estate modern adalah langkah dasar menuju transformasi digital. Data estate modern memungkinkan wawasan dan pengambilan keputusan yang tepat waktu di semua data Anda dan menetapkan dasar untuk AI. Data estate adalah semua data yang dimiliki organisasi. Saat Anda memigrasikan data ini ke cloud atau memodernisasi lingkungan lokal, Anda dapat memperoleh wawasan penting untuk mendorong inovasi.

Gudang Data Pra-Built Microsoft Dynamics 365, DataCONNECT

Membangun gudang data bisa sangat mahal dan memakan waktu untuk meninjau sistem sumber Anda dengan benar, merancang model data, dan membuat ETL yang diperlukan untuk memprosesnya. MCA Connect mengembangkan solusi Gudang Data DataCONNECT kami untuk Microsoft Dynamics AX, Dynamics 365 Finance, dan Customer Engagement. Solusi ini sangat mempercepat waktu pengiriman solusi gudang data yang komprehensif sekaligus mengurangi biaya implementasi. Ini juga merupakan cara yang bagus untuk mulai membangun data Anda yang komprehensif.

DataCONNECT dapat mendorong organisasi dengan informasi yang cepat dan akurat, memberi mereka kemampuan untuk memprediksi, mengadaptasi, dan membentuk operasi dengan presisi. Anda akan dapat dengan cepat menarik data yang divalidasi ke dalam model perkiraan, sehingga Anda dapat memulai siklus perencanaan untuk area bisnis Anda. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana DataCONNECT Data Warehouse atau data lake dapat membantu perusahaan Anda menyimpan data besar, hubungi kami. Salah satu pakar kami akan dengan senang hati memandu Anda ke arah yang benar.

Konten &opini dalam artikel ini adalah milik penulis dan tidak mewakili pandangan Manufacturing Tomorrow.