Data Lake vs. Data Warehouse: Membangun Data Estate Modern

27 Juli 2021

Sumber: MCA Connect | Manufacturing Tomorrow

Data datang kepada kita dengan cepat dan dalam banyak bentuk. Bentuk-bentuk ini dapat mencakup data terstruktur, setengah terstruktur, dan tidak terstruktur dan banyak orang tidak menyadari bahwa data warehouse dan data lake menangani data dengan berbeda.

Data estate modern harus menyediakan berbagai metode untuk menggest dan menyimpan berbagai data yang dihasilkan bisnis. Data datang kepada kita dengan cepat dan dalam banyak bentuk. Bentuk-bentuk ini dapat mencakup data terstruktur, setengah terstruktur, dan tidak terstruktur dan banyak orang tidak menyadari bahwa data warehouse dan data lake menangani data dengan berbeda. Mari kita lihat lebih jauh tentang jenis data ini:

1. Terstruktur – database tradisional seperti database transaksi untuk sistem ERP atau CRM Anda dengan definisi kolom dan tabel formal
2. Setengah Terstruktur – berkas seperti XML atau JSON yang deskriptif sendiri dengan tag untuk elemen dan hierarki
3. Tidak Terstruktur – gambar, video, audio, dan data biner lainnya

Desain data warehouse tradisional ada selama banyak dekade sementara konsep, atau setidaknya istilah, data lake adalah konstruksi yang cukup baru. Setiap dari ini memiliki tempat dalam data estate organisasi Anda.

The Data Warehouse

Seperti yang dapat kita lihat di atas, sumber data dapat sangat beragam dan memiliki representasi data yang berbeda, yang dapat menyebabkan informasi yang divergen. Selain itu, berbagai skema dan struktur yang besar dalam sumber data membuat sulit untuk mendapatkan informasi terkonsolidasi ketika tangkapan lengkap data diperlukan dari semua subsistem bisnis. Secara umum, ini adalah alasan utama munculnya solusi Data Warehouse.

Data warehouse adalah desain formal, seringkali berdasarkan pedoman desain yang mengimplementasikan proses ETL (Extract-Transform-Load) formal untuk mengonsumsi set data terstruktur mentah dan memuatnya ke dalam model yang dirancang untuk pelaporan. Data warehouse dibangun pada database 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 setengah terstruktur seperti XML dan JSON.

The Data Lake

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

Pikiran di balik data lake adalah Anda ingin mengonsumsi semua data dan akan menyortirnya pada titik yang lebih lama sementara data warehouse memerlukan identifikasi nilai di depan dengan investasi besar mengembangkan ingest. Karena investasi besar di depan yang biasanya diperlukan untuk mengembangkan data warehouse, jika nanti ditentukan bahwa Anda membutuhkan data yang tidak dibawa pada awalnya, ada risiko bahwa data sumber tidak lagi tersedia dan potensinya hilang selamanya.

Tujuan: tidak ditentukan vs sedang digunakan

Tujuan dari potongan data individu dalam data lake tidak tetap. Data mentah mengalir ke dalam data lake, kadang-kadang dengan penggunaan spesifik di masa depan dalam pikiran dan kadang-kadang hanya untuk disediakan. Ini berarti data lake memiliki organisasi yang lebih sedikit dan filtrasi data yang lebih sedikit daripada sejenisnya.

Data yang diproses adalah data mentah yang telah dipakai untuk penggunaan spesifik. Karena data warehouse hanya menempatkan data yang diproses, semua data dalam data warehouse telah digunakan untuk tujuan spesifik dalam organisasi. Ini berarti ruang penyimpanan tidak diborborkan untuk data yang mungkin tidak akan pernah digunakan.

Aksesibilitas

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

Data warehouse, menurut desain, lebih terstruktur. Manfaat utama dari arsitektur data warehouse adalah pemrosesan dan struktur data membuat data itu sendiri lebih mudah dipahami, keterbatasan struktur membuat data warehouse sulit dan mahal untuk dimanipulasi.

Manfaat Keduanya

Data lake adalah cara hemat biaya untuk menyimpan sejumlah besar data dari banyak sumber. Mengizinkan data dengan struktur apa pun mengurangi biaya karena data lebih fleksibel dan dapat diskalakan karena data tidak perlu cocok dengan pola tertentu. Namun, data terstruktur lebih mudah dianalisis karena lebih bersih dan memiliki skema seragam untuk diquery. Dengan membatasi data ke skema, data warehouse sangat efisien untuk menganalisis data historis untuk keputusan data spesifik. Keduanya, data warehouse yang tepat dan data lake, krusial untuk keberhasilan masa depan organisasi Anda dan berada dalam data estate modern Anda.

Apa itu Data Estate?

Mendirikan data estate modern adalah langkah dasar menuju transformasi digital. Data estate modern memungkinkan wawasan tepat waktu dan pengambilan keputusan di seluruh 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 Anda on-premises Anda dapat mendapatkan wawasan penting untuk membakar inovasi.

Microsoft Dynamics 365 Pre-Built Data Warehouse, DataCONNECT

Membangun data warehouse 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 Data Warehouse DataCONNECT kami untuk Microsoft Dynamics AX, Dynamics 365 Finance, dan Customer Engagement. Solusi ini sangat mempercepat timeline untuk pengiriman solusi data warehouse yang komprehensif sambil mengurangi biaya implementasi. Ini juga adalah cara yang bagus untuk mulai membangun data estate komprehensif Anda.

DataCONNECT dapat membakar organisasi dengan informasi cepat dan akurat, memberikan kemampuan untuk memprediksi, menyesuaikan dan membentuk operasi dengan presisi. Anda akan dapat dengan cepat menarik data yang divalidasi ke dalam model peramalan, sehingga Anda dapat memulai siklus perencanaan untuk area bisnis Anda. Jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang bagaimana Data Warehouse DataCONNECT atau data lake dapat membantu perusahaan Anda menyimpan big data, hubungi kami. Salah satu ahli kami akan dengan senang hati memandu Anda ke arah yang tepat.

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