Last chance! 50% off DataCamp Premium
Sale ends in
Dalam hal menyimpan big data, dua opsi yang paling populer adalah data lake dan data warehouse. Data warehouse digunakan untuk menganalisis data terarsip yang terstruktur, sedangkan data lake digunakan untuk menyimpan big data dari semua jenis struktur.
Dalam postingan ini, kami akan mengulas perbedaan keduanya. Tabel di bawah merinci perbedaannya dalam lima kategori.
| Data Lake | Data Warehouse | |
|---|---|---|
| Jenis data | Data tidak terstruktur dan terstruktur dari berbagai sumber data perusahaan | Data historis yang telah distrukturkan agar sesuai dengan skema basis data relasional |
| Tujuan | Penyimpanan big data yang hemat biaya | Analitik untuk pengambilan keputusan bisnis |
| Pengguna | Data scientist dan data engineer | Analis data dan analis bisnis |
| Tugas | Menyimpan data dan analitik big data, seperti deep learning dan analitik real-time | Biasanya kueri hanya-baca untuk mengagregasi dan merangkum data |
| Ukuran | Menyimpan semua data yang mungkin digunakan—bisa mencapai petabyte! | Hanya menyimpan data yang relevan untuk analisis |
Jenis data
Pembersihan data adalah keahlian data penting karena data secara alami datang dalam bentuk yang berantakan dan tidak sempurna. Data mentah yang belum dibersihkan disebut data tidak terstruktur—yang mencakup sebagian besar data di dunia, seperti foto, log obrolan, dan file PDF. Data tidak terstruktur yang telah dibersihkan agar sesuai dengan sebuah skema, diorganisasi ke dalam tabel dan didefinisikan oleh tipe data serta relasi, disebut data terstruktur. Ini adalah perbedaan mendasar antara lake dan warehouse.
Data lake menyimpan data dari beragam sumber seperti perangkat IoT, aliran media sosial real-time, data pengguna, dan transaksi aplikasi web. Terkadang data ini terstruktur, tetapi sering kali cukup berantakan karena data diambil langsung dari sumbernya. Sebaliknya, data warehouse berisi data historis yang telah dibersihkan agar sesuai dengan skema relasional.
Tujuan
Data lake digunakan untuk penyimpanan dalam jumlah besar dari banyak sumber secara hemat biaya. Mengizinkan data dengan struktur apa pun menurunkan biaya karena data lebih fleksibel dan skalabel tanpa perlu sesuai dengan skema tertentu. Namun, data terstruktur lebih mudah dianalisis karena lebih bersih dan memiliki skema seragam untuk dikueri. Dengan membatasi data pada sebuah skema, data warehouse sangat efisien untuk menganalisis data historis guna pengambilan keputusan spesifik.
Anda mungkin melihat bahwa data lake dan data warehouse saling melengkapi dalam alur kerja data. Data perusahaan yang diambil akan segera disimpan ke dalam data lake. Jika muncul pertanyaan bisnis tertentu, sebagian data yang dianggap relevan diekstrak dari lake, dibersihkan, dan diekspor ke data warehouse.
Pengguna
Data lake dan data warehouse bermanfaat bagi pengguna yang berbeda. Analis data dan analis bisnis sering bekerja dalam data warehouse yang berisi data yang jelas relevan dan telah diproses untuk pekerjaan mereka. Data warehouse memerlukan tingkat pengetahuan pemrograman dan ilmu data yang lebih rendah untuk digunakan.
Data lake disiapkan dan dipelihara oleh data engineer yang mengintegrasikannya ke dalam pipeline data. Data scientist bekerja lebih dekat dengan data lake karena berisi data dengan cakupan yang lebih luas dan lebih mutakhir.
Tugas
Data engineer menggunakan data lake untuk menyimpan data yang masuk. Namun, data lake tidak terbatas pada penyimpanan saja. Ingat, data tidak terstruktur lebih fleksibel dan skalabel, yang sering kali lebih baik untuk analitik big data. Analitik big data dapat dijalankan pada data lake menggunakan layanan seperti Apache Spark dan Hadoop. Hal ini terutama berlaku untuk deep learning, yang memerlukan skalabilitas seiring meningkatnya jumlah data pelatihan.
Data warehouse biasanya disetel hanya-baca untuk pengguna analis, yang terutama membaca dan mengagregasi data untuk mendapatkan wawasan. Karena data sudah bersih dan bersifat arsip, biasanya tidak perlu menyisipkan atau memperbarui data.
Ukuran
Tidak mengherankan bahwa data lake jauh lebih besar ukurannya karena menyimpan semua data yang mungkin relevan bagi perusahaan. Data lake sering kali berukuran petabyte—setara 1.000 terabyte! Data warehouse jauh lebih selektif terhadap data yang disimpan.
Kesimpulan
Saat Anda memutuskan antara data lake atau data warehouse, telusuri kategori-kategori ini dan lihat mana yang paling sesuai dengan kasus penggunaan Anda. Jika Anda tertarik menggali lebih dalam perbedaannya atau mempelajari cara merancang data warehouse, lihat kursus Database Design kami!
Jangan lupa bahwa terkadang Anda memerlukan kombinasi keduanya. Hal ini terutama benar saat membangun pipeline data. Anda dapat melihatnya secara langsung dalam kursus Introduction to Data Engineering dan Building Data Engineering Pipelines in Python kami.
Topik
