Diterjemahkan oleh: Virda Risyad

Data Lakes? Data Warehouse? Apakah kedua hal tersebut merupakan hal yang sama? Atau hanya sekedar buzzwords saja? Bukankah sama-sama berfungsi untuk menyimpan data? Dalam artikel ini, kita akan membahas definisi, perbedaan utama, dan mana yang terbaik untuk bisnis Anda.

Data lake dan data warehouse banyak digunakan untuk menyimpan data dengan volume yang besar, tetapi keduanya bukanlah istilah dengan definisi yang sama. Data lake adalah kumpulan data mentah yang bervolume sangat besar, yang masih belum jelas tujuan penggunaannya. Sedangkan data warehouse adalah gudang untuk data yang sudah terstruktur dan terfilter yang telah diproses untuk tujuan tertentu. Dewasa ini terdapat sebuah tren arsitektur manajemen data yang muncul yang menggabungkan fleksibilitas data lakehouse dengan kemampuan manajemen data milik data warehouse.

Kedua istilah jenis penyimpanan data tersebut sering membingungkan khalayak umum. Faktanya, satu-satunya kesamaan di antara mereka adalah tujuan untuk penyimpanan data.

Empat perbedaan utama antara data lake dan data warehouse

Ada beberapa perbedaan antara data lake dan data warehouse. Struktur data, ideal users, metode pemrosesan, dan tujuan kegunaan keseluruhan data adalah pembeda utama.

	Data Lake	Data Warehouse
Struktur data	Data mentah	Data yang telah diproses
Tujuan kegunaan data	Belum ditentukan (undetermined)	Sudah ditentukan/sudah digunakan (in-use)
Users	Data scientists (technical users)	Business professionals (non-technical users)
Accessibility	Sangat mudah diakses dan cepat diperbarui (flexible)	Lebih rumit dan cukup mahal untuk melakukan perubahan (secure)

Sumber: Talend

Struktur Data: Mentah vs. Diproses

Data mentah (raw data) adalah data yang kegunaannya belum ditentukan dan belum diproses. Mungkin perbedaan terbesar antara data lake dan data warehouse adalah variasi struktur data. Data lake menyimpan data mentah yang belum diproses, sedangkan data warehouse menyimpan data yang telah diproses dan disempurnakan.

Karena itu, data lake biasanya membutuhkan kapasitas penyimpanan yang jauh lebih besar daripada data warehouse. Selain itu, data mentah yang belum diproses dapat dengan mudah diubah bentuknya, dapat dengan cepat dianalisis untuk berbagai jenis tujuan, dan ideal untuk machine learning. Risiko dari semua data mentah itu adalah terkadang data lake bisa menjadi data swamps tanpa tersedianya kualitas data yang sesuai dan langkah-langkah tata kelola data.

Dengan hanya menyimpan data yang telah diproses, data warehouse akan menghemat ruang penyimpanan yang mahal dengan tidak menyimpan data yang mungkin tidak diperlukan. Selain itu, data yang telah diproses dapat dengan mudah dipahami oleh audiens yang lebih luas.

Tujuan: Undetermined vs. In-use

Tujuan dari potongan data individual dalam data lake tidaklah tetap. Data mentah mengalir ke dalam data lake, terkadang disimpan untuk digunakan di kemudian hari maupun hanya sekedar untuk disimpan. Hal ini berarti bahwa, data lake lebih tidak teratur dengan penyaringan data yang lebih sedikit dibandingkan data warehouse.

Data yang diproses adalah data mentah yang telah digunakan untuk tujuan tertentu. Karena data warehouse hanya menampung data yang telah diproses, semua data di dalamnya telah digunakan untuk tujuan tertentu di dalam sebuah organisasi. Hal ini mengindikasikan, ruang penyimpanan tidak terbuang sia-sia untuk data yang mungkin tidak akan pernah digunakan.

Pengguna: Data Scientists vs. Business Professionals

Data lake seringkali sulit dinavigasi oleh users yang tidak terbiasa dengan data yang belum diproses. Data mentah dan tidak terstruktur biasanya memerlukan data scientists dan tools tertentu untuk memahami dan menerjemahkannya untuk tujuan bisnis tertentu.

Atau, ada tren yang sedang berkembang di balik data preparation tools yang mengusung akses self-service menuju informasi yang disimpan di data lake.

Data yang telah diproses dapat digunakan dalam bagan, spreadsheet, tabel, sehingga sebagian besar karyawan di perusahaan dapat mengakses dan membaca data tersebut. Data yang telah diproses, seperti yang disimpan di data warehouse, hanya mengharuskan users untuk mengenal topik yang terdapat dalam data tersebut.

Accessibility: Flexible vs. Secure

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

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

Data Lake vs Data Warehouse: Mana Yang Tepat Untuk Bisnis Anda?

Organisasi seringkali membutuhkan keduanya. Data lake lahir dari kebutuhan untuk memanfaatkan big data dalam bentuk data yang bersifat mentah, terstruktur, dan tidak terstruktur untuk machine learning, tetapi masih juga ada kebutuhan untuk membuat data warehouse untuk digunakan dalam analisis oleh pengguna bisnis.

Percakapan mengenai "Data Lake vs Data Warehouse" sudah dimulai dalam beberapa tahun terakhir. Tetapi perbedaan utama dari kedua istilah tersebut dari struktur, proses, users, serta agility membuat keduanya sama-sama unik. Kembali lagi pada kebutuhan perusahaan Anda, mengembangkan data lake ataupun data warehouse yang tepat akan berperan penting dalam pertumbuhan bisnis Anda.

Untuk mengetahui mana jenis penyimpanan yang lebih tepat untuk bisnis Anda, coba Delman Data Lab untuk segera merasakan kekuatan dan manfaat dari big data!

Data Buzzwords: Data Lakes VS Data Warehouse