Perbedaan yang menonjol antara data lake dan data warehouse adalah data lake memperoleh data non-relasional dan relasional dari IoT (Internet of Things) perangkat, situs web, aplikasi seluler, media sosial, dan aplikasi perusahaan, sedangkan gudang data memperoleh data dari sistem transaksional, basis data operasional, dan aplikasi lini bisnis.
Data lake adalah repositori terpusat yang memungkinkan penyimpanan data terstruktur dan tidak terstruktur pada skala apa pun. Sebaliknya, gudang data adalah sistem yang membantu menganalisis data, melaporkan, dan memvisualisasikannya untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Topik bahasan kami tentang:
- Apa itu Data Lake – Definisi, Fungsi 2. Apa itu Data Warehouse – Definisi, Fungsi 3. Apa Perbedaan Antara Data Lake dan Data Warehouse – Perbandingan Perbedaan Kunci
Istilah Utama
Big Data, Data Lake, Data Mart, Data Warehouse, ETL
Yang perlu anda ketahui tentang Data Lake?
Data lake adalah repositori penyimpanan yang menyimpan sejumlah besar data mentah dalam format aslinya hingga diperlukan. Data lake menyimpan data relasional dari berbagai aplikasi bisnis dan data non-relasional yang diperoleh dari perangkat IoT, media sosial, dan aplikasi seluler. Dimungkinkan untuk menggunakan berbagai teknik seperti kueri SQL, analitik data besar , analisis waktu nyata, pembelajaran mesin untuk mengambil wawasan bisnis.
Selain itu, data lake memberikan banyak keuntungan. Itu dapat mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menyimpannya dalam format aslinya. Maka dari itu, ini mencegah waktu tambahan yang dibutuhkan untuk mendefinisikan struktur, skema, dan melakukan transformasi data. Ilmuwan data dan analis bisnis juga dapat menganalisis data tanpa memindahkan data ke sistem analitik terpisah. Selain itu, dimungkinkan untuk menerapkan teknik pembelajaran mesin untuk mencapai hasil yang optimal dan untuk mengambil keputusan bisnis.
Selain itu, meningkatkan inovasi, interaksi pelanggan, dan efisiensi operasional. Di sisi lain, bisa ada data tanpa pengawasan terhadap isinya. Maka dari itu, harus ada mekanisme untuk membuat katalog dan mengamankan data.
Yang perlu anda ketahui tentang Gudang Data?
Sebuah gudang data adalah sistem yang meningkatkan proses intelijen bisnis. Ini mengubah data menjadi informasi berharga untuk menganalisis bisnis. Dengan demikian, ini membantu untuk memantau status saat ini dan membuat keputusan di masa depan. Selanjutnya, gudang data berorientasi subjek, terintegrasi, varian waktu dan nonvolatile. Ada data mart di gudang data. Data mart ini berisi data untuk pengguna tertentu. Sebagai contoh, departemen SDM dan penjualan memiliki data mart yang terpisah. Ini meningkatkan integritas dan keamanan data.
Ada berbagai sumber data dalam sebuah organisasi. Data dari sumber-sumber ini diekstraksi, diubah dan dimuat ke dalam gudang data. Dan, proses ini disebut juga proses ETL . Kemudian, data tersebut diintegrasikan dan diproses untuk mendapatkan wawasan bisnis yang bermanfaat. Sebelum menyimpan data, perlu untuk menentukan struktur dan skema data warehouse. Hasil dari gudang data memungkinkan pelaporan dan analisis operasional.
Perbedaan Antara Data Lake dan Data Warehouse
Definisi
Data lake adalah penyimpanan terpusat yang masif, mudah diakses, dan bervolume besar dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Sebuah gudang data, sebaliknya, adalah lokasi pusat yang menyimpan data konsolidasi dari berbagai sumber data. Jadi, inilah Perbedaan yang menonjol antara data lake dan data warehouse.
Data
Selain itu, data lake memperoleh data non-relasional dan relasional dari perangkat IoT, situs web, aplikasi seluler, media sosial, dan aplikasi perusahaan. Sebaliknya, data warehouse memperoleh data dari sistem transaksional, database operasional, dan aplikasi lini bisnis.
Hasil Kueri
Hasil query adalah perbedaan lain antara data lake dan data warehouse. Data lake memperoleh hasil kueri cepat menggunakan penyimpanan berbiaya rendah sementara gudang data memperoleh hasil kueri cepat menggunakan penyimpanan berbiaya lebih tinggi.
Metode analitis
Selain itu, data lake menggunakan pembelajaran mesin, analitik prediktif, penemuan data, dan pembuatan profil sedangkan gudang data menggunakan pelaporan batch, kecerdasan bisnis, dan visualisasi. Maka dari itu, ini adalah perbedaan lain antara danau data dan gudang data.
Pengguna
Selain itu, ilmuwan data, pengembang data, dan analis bisnis menggunakan danau data sementara analis bisnis terutama menggunakan gudang data.
Kata terakhir
Perbedaan yang menonjol antara data lake dan data warehouse adalah data lake memperoleh non-relasional dan relasional dari perangkat IoT, situs web, aplikasi seluler, media sosial, dan aplikasi perusahaan sedangkan data warehouse memperoleh data dari sistem transaksional, database operasional, dan jalur. dari aplikasi bisnis.
Sumber bacaan:
- “Apa Itu Data Lake?” Amazon, Tersedia di sini . 2. “Apa Itu Data Lake? – Definisi dari WhatIs.com.” SearchAWS, Tersedia di sini .
Sumber gambar:
- “3088958” (CC0) melalui Pixabay 2. ” Arsitektur referensi Datawarehouse ” Oleh DataZoomers – (CC BY-SA 4.0) melalui Commons Wikimedia
