Data Lake vs Data Warehouse: Mana yang Anda Butuhkan?

Di era digital saat ini, data telah menjadi aset organisasi yang paling berharga. Untuk mendapatkan wawasan yang berharga dan meningkatkan proses pengambilan keputusan yang tepat, sangat penting untuk mengelola dan menganalisis data dalam jumlah yang sangat besar secara efisien. Dua teknologi penyimpanan yang populer untuk menangani data dalam jumlah besar adalah data lake dan data warehouse.

Meskipun sama-sama menyimpan data, data lake dan data warehouse sangat berbeda dalam hal struktur, jenis data yang disimpan, dan bagaimana data tersebut digunakan.

Pertama-tama, mari kita pahami Data Lake dan Data Warehouse.

DATA LAKE

Data Lake adalah lokasi pusat di mana banyak data mentah disimpan dalam format aslinya. Hal ini memungkinkan untuk menyimpan dan menganalisis data dengan cara yang terbuka dan terukur.

Data Lake adalah tempat untuk menyimpan data yang dibuat sangat fleksibel dan dapat diskalakan. Data lake dapat menyimpan berbagai jenis data dengan cara apa pun, seperti data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data tersebut dapat digunakan dalam algoritme dan model Artificial Intelligence (AI) untuk tujuan bisnis setelah disimpan di data lake. Data ini juga dapat dikirim ke Data Warehouse setelah diproses.

Data Lake bertujuan untuk:

• Mengatur info dalam jumlah besar dari berbagai sumber.
• Membantu melihat data dan menganalisis informasi dengan cara yang spontan dan mudah beradaptasi.
• Memungkinkan machine learning dan AI untuk dikembangkan dan digunakan.

Pemanfaatan Data Lake dalam berbagai bidang

• Ritel

Data lake digunakan untuk melacak data tentang pembelian pelanggan, preferensi, dan interaksi dengan toko. Informasi ini dapat digunakan untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan dan membuat mereka lebih terlibat.

• Keuangan

Penipuan dapat ditemukan secara real time dengan data lake. Selain itu, data lake dapat menyimpan informasi tentang operasional bisnis dan aktivitas pelanggan.

DATA WAREHOUSE

Data Warehouse adalah tempat untuk menyimpan data yang terorganisir dengan baik dan terencana. Data dalam data warehouse biasanya telah dibersihkan dan diproses, sehingga siap untuk dianalisis. Tujuan utama dari data warehouse adalah untuk mempermudah pencarian dan analisis data yang kompleks.

Pemrosesan analitik online (OLAP) digunakan oleh gudang data untuk mengatur dan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti basis data relasional. Data Warehouse menangani data dengan melakukan banyak hal, seperti mengekstrak, membersihkan, mengubah, dan lainnya.

Data Warehouse bertujuan untuk:

• Menyimpan historical data sehingga dapat digunakan untuk penelitian tren.
• Mempermudah pembuatan laporan dan memberikan wawasan analitis bisnis ke dalam operasinya.
• Memudahkan orang untuk membuat pilihan berdasarkan fakta.

Pemanfaatan Data Warehouse dalam berbagai bidang

• Ritel

Digunakan untuk melihat tren penjualan produk, membandingkan seberapa baik kinerja toko cabang, melihat seberapa baik promosi yang dilakukan, dan membuat prediksi permintaan yang lebih akurat.

• Keuangan

Dapat menilai reputasi pelanggan dengan lebih baik dan memutuskan apakah mereka perlu mendapatkan pinjaman.

Perbedaan Antara Data Lake and Data Warehouse

Berikut adalah tabel yang menunjukkan perbedaan utama antara data lake dan data warehouse

Pilih Sistem yang Tepat!

Memilih antara data lake dan data warehouse tergantung pada kebutuhan Anda. Berikut adalah beberapa pertanyaan yang dapat membantu Anda memilih:

• Jenis data apa yang ingin Anda simpan?
• Bagaimana Anda ingin menggunakan data tersebut?
• Seberapa sering Anda perlu mengakses data?
• Berapa banyak anggaran yang Anda miliki?

Data lake dan Data Warehouse adalah dua sistem penyimpanan data yang penting. Memahami perbedaan keduanya dan memilih sistem yang tepat dapat membantu Anda mendapatkan hasil maksimal dari data yang ada.

Sumber utama:

Staff, C. (2024, January 3). Data Lake vs. Data Warehouse: What’s the Difference? Coursera. https://www.coursera.org/articles/data-lake-vs-data-warehouse

Sumber pendukung:

Data Lake di Alibaba Cloud – Alibaba Cloud. (n.d.). AlibabaCloud. https://www.alibabacloud.com/id/solutions/data-lake?_p_lc=1

Jacq. (2022, October 15). Perancangan dan Implementasi Data Warehouse Perusahaan. GITS.ID – Jasa Pembuatan Aplikasi | Software House Enterprise | Mobile Application Developer, Google Cloud Partner. https://gits.id/blog/perancangan-implementasi-data-warehouse-perusahaan/#Bagaimana_Implementasi_Data_Warehouse_di_Perusahaan