Dalam tutorial ini tentang perbedaan antara Data Lake vs. Data Warehouse, kita akan membahas perbedaan utama antara Data warehouse vs Data Lake. Namun sebelum membahas perbedaannya, mari kita pelajari dulu “Apa itu Data Warehouse?”.
Apa itu Data Warehouse?
Gudang Data adalah perpaduan antara teknologi dan komponen untuk penggunaan data secara strategis. Ini mengumpulkan dan mengelola data dari berbagai sumber untuk memberikan wawasan bisnis yang bermakna. Ini adalah penyimpanan elektronik dari sejumlah besar informasi yang dirancang untuk kueri dan analisis, bukan untuk pemrosesan transaksi. Ini adalah proses mengubah data menjadi informasi.
Apa itu Data Lake?
Sebuah data Danau adalah gudang penyimpanan yang dapat menyimpan sejumlah besar terstruktur, semi-terstruktur, dan data tidak terstruktur. Ini adalah tempat untuk menyimpan setiap jenis data dalam format aslinya tanpa batasan tetap pada ukuran akun atau file. Ini menawarkan sejumlah besar kuantitas data untuk meningkatkan kinerja analitik dan integrasi asli.
Danau Data seperti wadah besar yang sangat mirip dengan danau dan sungai asli. Sama seperti di danau, Anda memiliki banyak anak sungai yang masuk; sama halnya, data lake memiliki data terstruktur, data tidak terstruktur, mesin ke mesin, log yang mengalir secara real-time.
Konsep Data Warehouse:
Data Warehouse menyimpan data dalam file atau folder yang membantu mengatur dan menggunakan data untuk mengambil keputusan strategis. Sistem penyimpanan ini juga memberikan tampilan multi-dimensi dari data atom dan ringkasan. Fungsi penting yang perlu dilakukan adalah:
- Ekstraksi Data
- Pembersihan Data
- Transformasi Data
- Memuat dan Menyegarkan Data
Selanjutnya, kita akan mempelajari perbedaan utama antara data lake Azure vs gudang data.
PERBEDAAN UTAMA
- 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 besar terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur sementara Data Warehouse memadukan 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 sangat ideal bagi mereka yang menginginkan analisis mendalam sedangkan Data Warehouse sangat ideal untuk pengguna operasional.
Konsep Data Lake:
Data Lake adalah repositori penyimpanan ukuran besar yang menyimpan sejumlah besar data mentah dalam format aslinya hingga saat dibutuhkan. Setiap elemen data di Data lake diberi pengenal unik dan diberi tag dengan satu set tag metadata yang diperluas. Ini menawarkan berbagai jenis kemampuan analitik.
Perbedaan Utama antara Data Lake dan Data Warehouse
Perbedaan antara Data Lake dan Data Warehouse
Berikut adalah perbedaan utama antara data lake vs data warehouse:
| Parameter | Data Lake | Gudang data |
|---|---|---|
| Penyimpanan | Di data lake, semua data disimpan terlepas dari sumber dan strukturnya. Data disimpan dalam bentuk mentahnya. Itu hanya diubah ketika siap digunakan. | Data warehouse akan terdiri dari data yang diekstrak dari sistem transaksional atau data yang terdiri dari metrik kuantitatif dengan atributnya. Data dibersihkan dan diubah |
| Sejarah | Teknologi data besar yang 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 | Danau data dapat menyimpan semua data. Ini tidak hanya mencakup data yang digunakan tetapi juga data yang mungkin digunakan di masa mendatang. Selain itu, data disimpan sepanjang waktu, untuk kembali ke masa lalu dan melakukan analisis. | Dalam proses pengembangan data warehouse, banyak waktu dihabiskan untuk menganalisis berbagai sumber data. |
| Pengguna | Danau data sangat ideal bagi pengguna yang memanjakan diri dalam analisis mendalam. Pengguna tersebut termasuk ilmuwan data yang membutuhkan alat analisis canggih dengan kemampuan seperti pemodelan prediktif dan analisis statistik. | Data warehouse sangat ideal untuk pengguna operasional karena terstruktur dengan baik, mudah digunakan dan dimengerti. |
| Biaya Penyimpanan | Penyimpanan data dalam teknologi big data relatif murah dibandingkan dengan penyimpanan data di gudang data. | Menyimpan data di Data warehouse lebih mahal dan memakan waktu. |
| Tugas | Danau data 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 | Data lake memberdayakan pengguna untuk mengakses data sebelum diubah, dibersihkan, dan distrukturkan. Dengan demikian, ini memungkinkan pengguna untuk mendapatkan hasil mereka 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 lebih banyak waktu. |
| Posisi Skema | Biasanya, skema ditentukan setelah data disimpan. Ini menawarkan kelincahan dan kemudahan pengambilan data yang tinggi tetapi membutuhkan 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 proses ETL (Extract Transform Load) tradisional. |
| Mengeluh | Data disimpan dalam bentuk mentahnya. Itu hanya diubah ketika siap digunakan. | Keluhan utama terhadap gudang data adalah ketidakmampuan, atau masalah yang dihadapi ketika mencoba melakukan perubahan di dalamnya. |
| Kunci Keuntungan | Mereka mengintegrasikan berbagai jenis data untuk menghasilkan pertanyaan yang sama sekali baru karena pengguna ini cenderung tidak menggunakan gudang data karena mereka mungkin perlu melampaui kemampuannya. | Sebagian besar pengguna dalam suatu organisasi sudah beroperasi. Jenis pengguna ini hanya peduli dengan laporan dan metrik kinerja utama. |