Wat is een data lakehouse? Architectuur, technologie en use cases

Data lakehouse vs. data lake vs. data warehouse

Voordat we de data-lakehousearchitectuur in detail verkennen, is het belangrijk te begrijpen hoe deze zich verhoudt tot data warehouses en data lakes.

Data warehouse

Data warehouses zijn gebouwd om gestructureerde data op te slaan en analytics en rapportages met hoge prestaties te leveren. 

Een van hun grootste sterke punten is het uitvoeren van snelle queries, waardoor ze zeer geschikt zijn voor business intelligence en rapportages.

Data warehouses gebruiken een goed gedefinieerd schema dat sterke data­governance ondersteunt. Dit zorgt ervoor dat data accuraat, consistent en gemakkelijk toegankelijk is voor analyse.

Deze voordelen hebben echter een prijs. Data warehouses zijn doorgaans duur in onderhoud omdat ze afhankelijk zijn van gespecialiseerde hardware en uitgebreide datatransformatieprocessen, meestal via ETL-pijplijnen (extract, transform, load). 

De rigide structuur van data warehouses maakt ze ook minder geschikt voor het verwerken van ongestructureerde data of voor het snel aanpassen aan wijzigingen in dataformaten. Dit gebrek aan flexibiliteit kan een aanzienlijke beperking zijn voor organisaties die willen werken met snel evoluerende databronnen of data die niet aan een vooraf gedefinieerd schema voldoet, zoals tekst, afbeeldingen, audio, enz.

Wil je meer leren over de basis van datawarehousing? Bekijk dan de gratis cursus Introduction to Data Warehousing.

Data lake

Data lakes zijn ontworpen om grote hoeveelheden semigestructureerde of ongestructureerde data op te slaan. Hun grootste voordeel is schaalbaarheid, waardoor ze aantrekkelijk zijn voor teams die met diverse datatypes en enorme volumes werken. 

De flexibiliteit van data lakes stelt je in staat ruwe data in het oorspronkelijke formaat op te slaan, wat ze ideaal maakt voor data-exploratie en data­scienceprojecten.

Toch hebben data lakes vaak moeite met datagovernance en datakwaliteit. Omdat data in ruwe vorm zonder veel structuur wordt opgeslagen, is het lastig om consistente kwaliteit te borgen. 

Het gebrek aan governance kan leiden tot wat vaak een "data swamp" wordt genoemd, waar waardevolle inzichten verdrinken in slecht geordende data.

Prestaties zijn nog een belangrijk aandachtspunt, vooral voor complexe analytische queries. Data lakes zijn niet geoptimaliseerd voor snelle query’s of het combineren van verschillende datatypes, zoals beelden, tekst en audio.

Data lakehouse

Een data lakehouse wil het beste van data lakes en data warehouses combineren. Het biedt een meer gebalanceerde oplossing door de schaalbaarheid en goedkope opslag van data lakes te integreren met de prestaties en governance van data warehouses. 

In theorie kun je in een lakehouse gestructureerde en ongestructureerde data tegen lagere kosten opslaan en toch profiteren van mogelijkheden voor analytics met hoge prestaties.

Data lakehouses bieden ondersteuning voor ACID-transacties, wat betekent dat updates en deletes betrouwbaar beheerd kunnen worden—iets wat in traditionele data lakes vaak ontbreekt. Dit zorgt voor betere dataintegriteit en governance, waardoor data lakehouses geschikter zijn voor bedrijfskritische toepassingen.

Data lakehouses ondersteunen ook realtime dataverwerking, zodat organisaties streamingdata aankunnen en realtime inzichten kunnen afleiden—van belang in bepaalde situaties. 

Functies en componenten van een data lakehouse

Hoe kun je het beste van twee werelden in één platform verenigen? In deze sectie leg ik de componenten uit die de lakehousearchitectuur mogelijk maken.

1. Scheiding van storage en compute met uniform databeheer

In een data lakehouse zijn storage en compute gescheiden maar sterk geïntegreerd, waardoor middelen flexibel en schaalbaar inzetbaar zijn.

Data wordt opgeslagen in een kosteneffectieve cloud object store, terwijl compute-resources onafhankelijk kunnen worden opgeschaald op basis van de werklast. Deze aanpak vermindert de noodzaak om data tussen systemen te verplaatsen, zodat je data ter plekke kunt verwerken zonder uitgebreide extractie en laadprocessen. 

Door storage en compute op deze manier te integreren, stroomlijnen data lakehouses het databeheer, verhogen ze de efficiëntie en verlagen ze de latentie, wat leidt tot snellere inzichten. 

Dynamische toewijzing van resources maakt bovendien betere kostenoptimalisatie mogelijk en zorgt dat compute-middelen effectief worden benut.

2. Schemahandhaving en governance

Data lakehouses handhaven schema’s om datakwaliteit te borgen en bieden governance­functies voor datacompliance.

Schemahandhaving zorgt ervoor dat data in een gestructureerd formaat is georganiseerd, wat het eenvoudiger maakt om te bevragen en te analyseren. Dit helpt inconsistenties te voorkomen en ondersteunt betere datakwaliteit binnen de hele organisatie.

Governancefuncties in data lakehouses stellen je in staat om data­toegang, herkomst en compliance te beheren. Met ingebouwde governance­tools kunnen lakehouses voldoen aan wettelijke vereisten en gevoelige data beschermen. Dit is vooral belangrijk in sectoren zoals de zorg en de financiële sector, waar dataprivacy en compliance cruciaal zijn.

3. Ondersteuning voor ACID-transacties

ACID-transacties borgen betrouwbaarheid, zodat je updates en deletes met vertrouwen kunt uitvoeren. 

In een data lakehouse bieden ACID-transacties hetzelfde niveau van dataintegriteit als een traditioneel data warehouse, met de extra flexibiliteit om ongestructureerde data te verwerken.

Dankzij ondersteuning voor ACID-transacties kunnen lakehouses worden ingezet voor bedrijfskritische werklasten waarbij nauwkeurigheid essentieel is. Dit maakt ze aantrekkelijk voor ondernemingen die consistentie over verschillende data­operaties heen moeten waarborgen.

4. Realtime dataverwerking

Data lakehouses kunnen data in realtime verwerken, wat use-cases als realtime analytics en streaming-inzichten mogelijk maakt. Realtime verwerking stelt teams in staat sneller datagedreven beslissingen te nemen, wat de wendbaarheid vergroot.

Zo kun je klantinteracties monitoren, voorraden bijhouden of afwijkingen in financiële transacties detecteren. Door directe inzichten te bieden, helpen lakehouses je vooruit te lopen op veranderende marktomstandigheden en proactief op nieuwe kansen te reageren.

5. Ondersteuning voor multi-cloud en hybride architectuur

Data lakehouses kunnen draaien in multi-cloud- of hybride omgevingen en bieden daarmee flexibiliteit en schaalbaarheid. 

Met multi-cloudondersteuning voorkom je vendor lock-in en kun je de beste diensten van verschillende cloudproviders benutten. Hybride ondersteuning zorgt dat on-premises systemen integreren met cloudomgevingen voor een uniforme data­managementervaring.

Deze flexibiliteit is vooral waardevol voor teams met complexe infrastructuurbehoeften of tijdens cloudmigraties.

Voordelen van een data lakehouse

In deze sectie bespreken we de voordelen van een data lakehouse voor uiteenlopende dataverwerkingsbehoeften.

1. Schaalbaarheid en flexibiliteit

Data lakehouses erven de schaalbaarheid van data lakes, waardoor ze kunnen meegroeien met je databehoeften. Je kunt eenvoudig meer data toevoegen zonder je zorgen te maken over opslaglimieten, zodat je architectuur meegroeit met het bedrijf.

Zo kunnen Apache Hudi, Delta Lake en Apache Iceberg opslag schalen over duizenden bestanden in objectstores zoals Amazon S3, Azure Blob Storage of Google Cloud Storage.

Flexibiliteit is een tweede groot voordeel, omdat lakehouses zowel gestructureerde data (bijv. transactiegegevens) als ongestructureerde data (bijv. logbestanden, afbeeldingen en video’s) ondersteunen. Je kunt al je data op één plek opslaan, ongeacht het formaat, en die inzetten voor uiteenlopende analytics- en ML-use-cases.

2. Kostenefficiëntie

Data lakehouses slaan data goedkoper op dan data warehouses, terwijl ze toch geavanceerde analytics ondersteunen. 

Lakehouses die op cloud object storage (zoals Amazon S3 of Google Cloud Storage) zijn gebouwd, benutten de voordelige opslagklassen. In combinatie met Apache Parquet- en ORC-bestandsindelingen—die data comprimeren om opslagkosten te verlagen—kun je aanzienlijke besparingen realiseren.

Doordat lakehouses een uniforme oplossing bieden, hoef je geen gescheiden systemen voor opslag en analytics te onderhouden, wat kosten bespaart en lakehouses aantrekkelijk maakt.

3. Snellere time-to-insight

Uniforme dataopslag en -verwerking verkorten de tijd tot inzichten. Lakehouses elimineren de noodzaak om data tussen opslag- en compute-omgevingen te verplaatsen, wat workflows stroomlijnt en latentie minimaliseert.

Technologieën zoals Apache Spark en Databricks maken het mogelijk om data direct binnen het lakehouse te verwerken, zonder verplaatsing naar aparte analyticsomgevingen.

Door alle data op één plek te hebben en die efficiënt te verwerken, kun je snel inzichten genereren die betere beslissingen ondersteunen. Dit is vooral waardevol in sectoren waar tijdigheid cruciaal is, zoals finance, retail en de zorg.

4. Datagovernance en beveiliging

Schemahandhaving en datagovernancefuncties voldoen aan eisen voor kwaliteit en compliance. Lakehouses bieden tools voor toegangsbeheer, audittrails en data lineage—essentieel om integriteit te borgen en aan regelgeving te voldoen.

Tools als AWS Lake Formation, Azure Purview en Apache Ranger bieden gecentraliseerde controle over data­toegang, permissies en audittrails, zodat je data veilig kunt beheren en ongeautoriseerde toegang voorkomt

Dankzij deze governance- en beveiligingsfuncties zijn lakehouses geschikt voor organisaties die moeten voldoen aan regelgeving rond dataprivacy, zoals GDPR of HIPAA. Door data goed te beheren en te beschermen, groeit het vertrouwen in zowel de data als de daaruit voortkomende inzichten.

Use-cases voor data lakehouses

In deze sectie bekijken we de mogelijke use-cases voor het data lakehouse.

Moderne data-analytics

Datateams gebruiken lakehouses voor realtime analytics, business intelligence en machine-learningworkflows. Door een uniform dataplatform te bieden, kunnen professionals historische en realtime data analyseren en inzichten opdoen die betere bedrijfsresultaten aanjagen.

Zo kunnen retailers realtime verkoopdata analyseren, trends signaleren en hun voorraad daarop afstemmen. Financiële instellingen kunnen lakehouses inzetten voor risicobeoordeling en fraudedetectie, door historische met realtime transactiegegevens te combineren voor een compleet beeld.

Bekijk de gratis cursus Understanding Modern Data Architecture om meer te leren over moderne dataplatforms, van ingestie en ontsluiting tot governance en orkestratie.

AI- en machine-learningpijplijnen

Data lakehouses bieden de infrastructuur om AI- en ML-modellen te bouwen en te schalen, met eenvoudige toegang tot zowel gestructureerde als ongestructureerde data. ML-modellen vereisen vaak uiteenlopende datatypes en lakehouses brengen alle relevante data samen op één plek.

Deze uniforme data­toegang vereenvoudigt het trainen, testen en uitrollen van machine-learningmodellen. Data scientists kunnen snel met datasets experimenteren, modellen itereren en ze opschalen naar productie zonder zich zorgen te maken over datasilo’s of dataverplaatsing tussen systemen.

Datagedreven applicaties

Lakehouses voeden datagedreven applicaties die realtime inzichten en besluitvorming vereisen. Zulke apps leunen vaak op actuele informatie om gebruikers gepersonaliseerde ervaringen of automatische aanbevelingen te bieden.

Een aanbevelingssysteem van een e-commercesite kan bijvoorbeeld een lakehouse gebruiken om gedrag in realtime te analyseren en relevante producttips te geven. Ook kunnen logistieke bedrijven lakehouses inzetten om bezorgroutes te optimaliseren op basis van realtime verkeersdata en historische leveringspatronen.

Populaire data-lakehouseplatforms

Tijd om de technologieën te leren kennen die de lakehousearchitectuur mogelijk maken. In deze sectie licht ik de populairste toe. 

1. Databricks Lakehouse

Databricks is een pionier van de lakehousearchitectuur en biedt Delta Lake als kernonderdeel van het platform. Delta Lake voegt betrouwbaarheid en prestatieverbeteringen toe aan data lakes, met ACID-transacties en waarborging van datakwaliteit.

Databricks Lakehouse combineert de schaalbaarheid van data lakes met datamanagementfuncties van data warehouses en biedt zo een uniform platform voor analytics en machine learning. Dankzij de integratie met Apache Spark is het aantrekkelijk voor organisaties die bigdataverwerking inzetten.

Wil je meer weten over het Databricks Lakehouse-platform en hoe het data­architecturen kan moderniseren en dataprocessen verbeteren? Bekijk dan de gratis cursus Introduction to Databricks.

2. Google BigLake

Google’s BigLake integreert lakehouseprincipes met het bestaande cloudecosysteem en biedt een uniform platform voor dataopslag en analytics. BigLake laat gebruikers gestructureerde en ongestructureerde data beheren, waardoor analytics over verschillende datatypes eenvoudiger wordt.

Dankzij integratie met Google Cloud-services biedt BigLake een complete oplossing voor datateams die cloud-native tools willen inzetten. Het ondersteunt zowel batch- als realtimeverwerking en is daarmee geschikt voor uiteenlopende use-cases.

3. AWS Lake Formation

AWS Lake Formation biedt tools om een lakehouse op te zetten met de clouddiensten van AWS, met naadloze integratie en beheer. Met AWS Lake Formation kun je data eenvoudig inladen, catalogiseren en beveiligen, en zo een uniform lakehouse creëren.

AWS Lake Formation integreert ook met andere AWS-analyticdiensten, zoals Amazon Redshift en AWS Glue, en biedt daarmee een volledige suite aan tools voor dataverwerking en analytics. Dat maakt het aantrekkelijk voor organisaties die al op AWS draaien.

4. Snowflake

Snowflake’s architectuur evolueert richting lakehouse­mogelijkheden, zodat gebruikers gestructureerde en semigestructureerde data efficiënt kunnen beheren. Snowflake levert analytics met hoge prestaties en biedt tegelijk flexibiliteit in opslag en beheer.

De lakehousefuncties van Snowflake stellen je in staat verschillende datatypes te combineren en geavanceerde analytics uit te voeren zonder meerdere systemen te hoeven inzetten. Het cloud-native ontwerp en de ondersteuning voor multi-cloud maken het populair bij teams die hun data-infrastructuur willen moderniseren.

Ben je geïnteresseerd in Snowflake? Bekijk dan de cursus Introduction to Snowflake.

5. Azure Synapse Analytics

Microsoft’s Azure Synapse Analytics combineert big data en datawarehousing tot een uniforme lakehouseoplossing. 

Met Synapse kunnen teams zowel gestructureerde als ongestructureerde data analyseren met tools als SQL, Apache Spark en Data Explorer. Dankzij de diepe integratie met andere Azure-diensten, zoals Azure Data Lake Storage en Power BI, biedt het een naadloze ervaring voor end-to-end dataverwerking, analytics en visualisatie—ideaal voor organisaties binnen het Azure-ecosysteem.

6. Apache Hudi

Apache Hudi is een open-sourceproject dat transactionele mogelijkheden naar data lakes brengt. Het ondersteunt ACID-transacties, upserts en dataversiebeheer. 

Hudi integreert goed met cloudopslagplatforms zoals Amazon S3 en Google Cloud Storage en is daarmee geschikt voor realtime analytics en ML-pijplijnen. Met ondersteuning voor bigdata-engines zoals Apache Spark en Presto biedt Hudi flexibiliteit om een eigen lakehouse op open-sourcetechnologie te bouwen.

7. Dremio

Dremio biedt een open data-lakehouseplatform voor snelle analytics en BI-werklasten direct op cloud data lakes. 

Met de SQL-gebaseerde aanpak en integratie met Apache Arrow kunnen teams high-performance analytics uitvoeren zonder dataverplaatsing. Het is vooral nuttig voor organisaties die SQL-gebaseerde queries op hun data lakes willen ondersteunen, en is populair bij teams die snelheid en efficiëntie prioriteren.

Vergelijking van data-lakehouseplatforms

Zoals je je kunt voorstellen, zijn niet alle technologieën die de lakehousearchitectuur ondersteunen hetzelfde. De onderstaande tabel vergelijkt ze op meerdere categorieën:

Uitdagingen en aandachtspunten bij implementatie van een lakehouse

Sommige dingen lijken te mooi om waar te zijn, en het lakehouse vormt daarop geen uitzondering. Het lijkt alles te bieden, maar er zijn ook nadelen. Laten we die hier bekijken.

1. Integratie met bestaande systemen

De integratie van een lakehouse met legacy-systemen kan complex zijn en vergt zorgvuldige planning. Teams moeten mogelijk data migreren uit bestaande data lakes of warehouses, wat tijd en middelen kost.

Ook kunnen compatibiliteitsproblemen ontstaan met oudere systemen die niet voor moderne data­architecturen zijn ontworpen. Voor een succesvolle implementatie moet je je huidige infrastructuur evalueren, migratie plannen en zorgen dat alle systemen goed samenwerken.

2. Beheer van governance en beveiliging

Schaalbaarheid balanceren met governance en beveiliging kan uitdagend zijn, zeker in gereguleerde sectoren. Lakehouses moeten robuuste governance­tools bieden om toegang, herkomst en compliance te beheren, en tegelijk de schaalbaarheid behouden voor grote datasets.

Een andere cruciale factor is het goed beveiligen van gevoelige data. Je moet toegangscontroles, encryptie en auditing implementeren om data te beschermen en aan regelgeving te voldoen. Dit is extra uitdagend in hybride en multi-cloudomgevingen, waar data over locaties verspreid is.

3. Afweging tussen kosten en prestaties

Bij de implementatie van een lakehouse is het vinden van de juiste balans tussen kosten en prestaties niet eenvoudig. Hoewel lakehouses kostenefficiënte opslag bieden, kan analytics met hoge prestaties extra investeringen in compute vereisen.

Evalueer zorgvuldig de workloadvereisten en bepaal de meest kosteneffectieve manier om aan je prestatiebehoeften te voldoen. Dit kan betekenen: resourceallocatie optimaliseren, de juiste clouddiensten kiezen of de configuratie van het lakehouse aanpassen om zowel kosten- als prestatiedoelen te halen.

Conclusie

Data lakehouses vormen een belangrijke evolutie in data­architectuur: ze combineren de sterke punten van data lakes en data warehouses in één uniform platform! 

Met schemahandhaving, ondersteuning voor ACID-transacties, schaalbaarheid en realtime verwerking bieden lakehouses een krachtige oplossing voor moderne databehoeften. 

Voor datateams die hun datalandschap willen vereenvoudigen en hun analytische slagkracht willen vergroten, zijn lakehouses een overtuigende optie.

Verken de gratis cursus Understanding Data Engineering om meer te leren over data lakehouses en andere opkomende data-engineeringtechnologieën.