Data Lake vs. datavarehus

Et data lake er bedre, når din virksomhed har brug for billig, fleksibel lagring af rå data, ustrukturerede data, streamingdata, data science og machine learning. Et data warehouse er bedre, når din virksomhed har brug for hurtig rapportering, pålidelige nøgletal, historisk dataanalyse og business intelligence-dashboards.

Valget mellem data lakes og data warehouses påvirker datastruktur, behandlingsomkostninger, brugertilgængelighed og analytiske muligheder. Den rigtige løsning afhænger af dine datatyper, forretningsbehov og hvor meget fleksibilitet du har brug for i dataanalysen.

Nedenfor finder du en grundig sammenligning af data lake vs data warehouse-tilgange til lagring.

Data Lake vs Data Warehouse: Vigtigste forskelle

Den grundlæggende forskel handler om struktur kontra fleksibilitet.

• Data lakes gemmer rå data i deres oprindelige format med schema-on-read.
• Data warehouses gemmer strukturerede data, der er renset, modelleret og transformeret med schema-on-write.
• Et data lake understøtter data scientists, data engineers, big data analytics, predictive analytics og machine learning.
• Et data warehouse understøtter forretningsanalytikere, ledere, driftsteams og BI-brugere.
• Begge dækker forskellige datalagringsbehov i moderne virksomheders dataarkitektur.

Data lakes kan rumme strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data uden forudgående transformation. Det gør et data lake nyttigt, når organisationer skal indsamle data fra mange kilder, bevare data i deres oprindelige form og analysere dem senere til endnu ukendte formål.

Data warehouses er optimeret til forespørgsler og analyse. De giver forretningsbrugere hurtig adgang til data, mulighed for at generere rapporter, skabe datavisualiseringer og stole på konsistente KPI-definitioner. I et lake vs data warehouse-valg handler forskellene typisk om hastighed, governance, datakvalitet og fleksibilitet.

Hvad er en Data Lake?

Et data lake er et lager, der opbevarer rå data i deres oprindelige format. Det kan gemme strukturerede og ustrukturerede data, semistrukturerede data, IoT-data, logfiler, lyd, billeder, transaktionsdata og andre ustrukturerede dataformater uden et fastlagt skema på forhånd.

Data lakes giver fleksibel lagring til enorme mængder af forskellige datatyper. Et data lake opbevarer rå, ustrukturerede data og muliggør fleksibel og eksplorativ analyse. Data scientists kan tilgå rå information hurtigere i data lakes til eksplorativ analyse, hvilket gør data lake-arkitekturen særlig værdifuld til data science, machine learning og big data.

Data Lake-arkitektur og -lagring

Data lakes bygges på skalerbar, distribueret objektlagring, der kan skalere op i petabyte-området. Almindelige platforme omfatter cloud-baseret objektlagring såsom AWS S3, Azure Blob Storage og Azure Data Lake Storage. Denne type dataarkitektur adskiller lagring fra compute, så organisationer kan lagre data omkostningseffektivt og kun behandle relevante data, når det er nødvendigt.

Et data lake bruger schema-on-read. Schema-on-read-modellen giver højhastighedsindlæsning og fleksibilitet, så brugere kan anvende deres egne skemaer, når de tilgår data til analyse. Det adskiller sig fra traditionelle data warehouses, hvor datastrukturer skal defineres, før data lagres.

Data lakes understøtter ELT-processer, hvor man først indlæser data og transformer dem senere. Det hjælper teams med at indsamle streamingdata, data fra driftssystemer, data fra transaktionsdatabaser og store mængder rå data fra mange kilder uden at bremse indsamlingen.

Data lakes er meget skalerbare og tilbyder omkostningseffektiv lagring i stor skala. De er markant billigere til langtidsopbevaring af enorme datamængder sammenlignet med warehouses, fordi de kan bevare strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data uden omfattende behandling og strukturering før lagring.

Data Lake-brugere og anvendelser

Data lakes bruges i høj grad af data scientists og machine learning-ingeniører. De er ideelle til at levere rå, multistrukturerede datasæt til træningsmodeller for machine learning, predictive analytics og avanceret dataanalyse.

Et data lake muliggør eksplorativ data science ved at afsøge meget store, historiske eller uforudsigelige datasæt. Data lakes gør det muligt at analysere et bredere spektrum af datatyper, herunder ustrukturerede data som billeder og lyd, som er afgørende for avanceret analyse og machine learning.

Data lakes er også velegnede til at indtage højhastigheds, kontinuerlige strømme af enheds- eller sensordata fra Internet of Things (IoT). Det gør dem nyttige til big data analytics, anomalidetektion, personalisering, kundeadfærdsanalyse og eksperimenter med nye datakilder.

Det kræver dog specialiserede tekniske kompetencer at navigere i rå data i data lakes, hvilket gør det mindre brugervenligt for almindelige forretningsanalytikere. At hente data til standardrapportering kan også være langsommere, da skemaet først defineres ved forespørgsel.

Hvad er et Data Warehouse?

Et data warehouse er et centraliseret lager for behandlede, strukturerede og forretningskritiske data, der er renset, transformeret og organiseret til rapportering og analyse. Data warehouses gemmer strukturerede data fra flere kilder og gør dem tilgængelige for business intelligence, ledelsesdashboards og standard KPI-rapportering.

Data warehouses organiserer forretningsdata til pålidelig rapportering og analyse. De er designet til forretningsanalytikere, ledere og driftsteams, der har brug for præcise, gentagelige svar fra virksomhedsdata.

Data Warehouse-struktur og -behandling

Data warehouses bruger schema-on-write. Det betyder, at data skal overholde en foruddefineret struktur, før de lagres. Data lakes anvender en schema-on-read-tilgang, hvor strukturen først anvendes, når data tilgås til analyse, mens data warehouses anvender schema-on-write og kræver, at data tilpasses en foruddefineret struktur før lagring.

De fleste data warehouses er afhængige af ETL-processer: Extract, Transform, Load. Data udtrækkes fra driftssystemer, transaktionsdatabaser og andre kilder, transformeres til konsistente formater og indlæses i warehouset. Det skaber rene, modellerede og behandlede data til rapportering.

Data warehouses organiserer ofte information i en data mart til en specifik forretningsfunktion som salg, finans, marketing eller drift. En data mart hjælper teams med lettere at tilgå relevante data, samtidig med at den grundlæggende datakonsistens bevares på tværs af den bredere dataløsning.

Data warehouses kræver betydelig planlægning og teknisk indsats for at tilpasse sig nye datakilder eller ændringer. Høje behandlingsomkostninger og intensivt modelleringsarbejde gør data warehouses dyrere i stor skala, især når organisationen ofte skal tilføje nye datatyper.

Data Warehouse-brugere og -anvendelser

Data warehouses er designet til forretningsanalytikere, ledere og driftsteams. De er kompatible med standard BI-værktøjer, så ikke-tekniske brugere selv kan køre rapporter.

Et data warehouse driver ledelsesdashboards og standard KPI-rapportering i Business Intelligence (BI). Det giver brugere hurtig og enkel adgang til strukturerede data fra flere kilder, hvilket forbedrer rapportering og beslutningstagning i hele organisationen.

Data warehouses er ideelle til hurtigt og pålideligt at besvare foruddefinerede spørgsmål. De leverer hurtig performance i forespørgsler og dashboards, fordi dataene i warehouset er forbehandlet, stærkt strukturerede og optimerede til analyse.

Data warehouses understøtter finans- og salgsanalyser ved at køre komplekse historiske trendanalyser. De leverer også en konsistent “single source of truth” til BI og analyser, hvilket er uvurderligt for dataanalyse og beslutningstagning på tværs af en organisation.

Omkostninger og ydeevne

Lagringsomkostninger og forespørgselsydeevne varierer markant mellem de to tilgange.

Data lakes er typisk mere omkostningseffektive end data warehouses, da de kan gemme store mængder ustrukturerede data uden behov for omfattende behandling og strukturering før lagring. Data warehouses er dyrere at drive i stor skala, men leverer hurtig eksekvering af forespørgsler, rapportering og opbygning af dashboards.

Økonomi ved Data Lakes

Data lakes kan lagre enorme mængder af strukturerede og ustrukturerede data omkostningseffektivt, så organisationer kan bevare data i rå tilstand til fremtidig analyse. De er særligt nyttige, når virksomheden vil indsamle data nu og først senere beslutte, hvordan de skal modelleres, filtreres eller analyseres.

Fordi data lakes lagrer rå data i deres oprindelige format, muliggør de hurtig indlæsning og fleksibilitet på tværs af brugsscenarier. Det er værdifuldt for streamingdata, IoT-feeds, logs, klikstrømme og uforudsigelige big data-kilder.

Omkostningerne i et data lake opstår typisk, når brugere forespørger, transformerer eller analyserer data. Det kan reducere de indledende behandlingsudgifter, men også flytte omkostninger og kompleksitet til dataingeniører og data scientists, når de klargør data til analyse.

Data lakes er omkostningseffektive til langtidsopbevaring, men performance kan blive en udfordring. At hente data til standardrapportering kan være langsommere, da skemaet defineres ved forespørgsel, og der kan opstå flaskehalse, hvis data er uverificerede, inkonsistent formaterede eller dårligt partitionerede.

Ydeevne for Data Warehouses

Data warehouses leverer hurtig ydeevne til forespørgsler og dashboards. De er optimerede til forespørgsler og analyse og egner sig derfor til at producere standardiserede BI-rapporter.

Data warehouses muliggør meget hurtig eksekvering af forespørgsler, rapportering og opbygning af dashboards, fordi dataene er forbehandlede, stærkt strukturerede og optimerede til analyse. Den strukturerede natur betyder, at korrekte og komplette data er tilgængelige hurtigere, så virksomheder kan omsætte information til indsigt.

Et data warehouse er ofte den bedre datalagringsløsning, når forretningsbrugere har brug for stabile dashboards, planlagte rapporter, styrede nøgletal og hurtig adgang til relationelle data. Det er også bedre, når organisationen skal generere rapporter fra historiske data med høj grad af konsistens.

Afvejningen er omkostninger og tilpasningsevne. Data warehouses kræver ETL-pipelines, modelleringsarbejde, vedligeholdelse og planlægning. Sammenlignet med en lake vs data warehouse-opsætning kan traditionelle data warehouses blive dyre, når lagermængderne vokser hurtigt, eller når nye semistrukturerede og ustrukturerede datakilder skal tilføjes.

Datakvalitet og governance

Tilgangen til datastyring er markant forskellig i lakes og warehouses.

Et data lake giver teams fleksibilitet, men den fleksibilitet skal styres. Et data warehouse giver struktur, men den struktur kan gøre ændringer langsommere. Governance, lineage, sikkerhed og datakvalitet bør indgå i dataarkitekturen fra begyndelsen.

Udfordringer med governance i Data Lakes

Manglen på struktur i data lakes kan føre til uorden og datakvalitetsproblemer, kendt som “Data Swamp”-effekten. Et data swamp opstår, når et lake bliver til en rå datadump uden ordentlig metadata, katalogisering, ejerskab eller data lineage.

Data lakes kan medføre udfordringer som datakorruption, kvalitetsproblemer og performanceflaskehalse på grund af indtag af uverificerede og inkonsekvent formaterede data. Manglen på et foruddefineret skema kan også øge risikoen for dubletter, upålidelige eller modstridende data, når de flyttes til mere strukturerede miljøer som data warehouses.

Håndtering af data på tværs af data lakes og data warehouses kan skabe konflikter på grund af deres forskellige tilgange, hvilket kan resultere i svag governance og begrænset indsigt i data lineage. Det er især risikabelt, når forretningsbrugere er afhængige af et eksisterende data warehouse, mens data scientists arbejder i et separat data lake.

En stærk styring af et data lake bør omfatte metadatakataloger, adgangskontrol, dataversionering, linjesporing, kvalitetskontroller og klare regler for at løfte rå data til kuraterede forretningsdata.

Kvalitetskontrol i Data Warehouses

Data warehouses håndhæver stramme skemaer og datakvalitetsregler for at minimere fejl og sikre konsistent rapportering i hele virksomheden. Det gør dem til et stærkt valg, når organisationer har brug for dataintegritet, revisionssporbarhed og pålidelig BI.

ETL-processer sikrer datarensning og validering før lagring. Når data når warehouset, er de som regel standardiserede, deduplikerede, transformerede og afstemt med forretningsdefinitioner. Det hjælper med at opretholde grundlæggende datakonsistens på tværs af teams.

Et data warehouse fungerer som en single source of truth for forretningsnøgletal, dashboards og rapportering. Fordi data warehouses gemmer strukturerede data fra mange kilder i et styret format, understøtter de konsistent analyse på tværs af finans, salg, marketing, drift og ledelse.

Denne struktur er værdifuld, men den kan også reducere fleksibiliteten. Når nye kilder, forretningsregler eller datastrukturer ændres, kræver det ofte ekstra ingeniørarbejde, før brugerne kan få adgang til data i produktionsrapporteringsværktøjer.

Moderne hybride tilgange

Mange organisationer kombinerer strategier for at maksimere dataværdien.

• Data lakehouses forener fleksibiliteten fra lakes med ydeevnen og governance fra warehouses.
• Flerlagede arkitekturer bruger lakes til rå lagring og warehouses til forretningsanalyse.
• Cloud-platforme som Snowflake og Databricks understøtter begge tilgange.
• Realtids-streamingdata flyder ofte gennem lakes, før de behandles i et warehouse.

Mange moderne virksomheder implementerer en data lakehouse-arkitektur, der kombinerer egenskaber fra både data lakes og data warehouses. Et data lakehouse forener elementer fra et data lake og et data warehouse til en fleksibel end-to-end-løsning til både data science og business intelligence.

Lakehouse-arkitekturen tilbyder datastrukturer og styringsfunktioner, der minder om et data warehouse, direkte oven på billig cloud-lagring i åbne formater. Denne tilgang hjælper organisationer med at bruge ét centralt repository til rå data, kuraterede data, machine learning-features og BI-arbejdsbelastninger.

Data lakehouses adresserer udfordringerne ved traditionelle data lakes ved at tilføje et Delta Lake-lag direkte oven på cloud data lake, hvilket giver en fleksibel analysearkitektur, der kan håndtere ACID-transaktioner for datatillid. Lakehouse-design kan også anvende åbne tabelformater, der understøtter governance, schema evolution, dataversionering og pålidelig samtidig adgang.

En hybridmodel er ofte praktisk til virksomhedsdata-infrastruktur. En virksomhed kan lagre data i et data lake, transformere relevante data til specifikke formål, publicere kuraterede data til et data warehouse eller en data mart og understøtte data scientists uden at kompromittere den grundlæggende datakonsistens for forretningsbrugere.

Data Lake vs Data Warehouse: Hvad skal du vælge?

Vælg et data lake, hvis du har brug for fleksibel lagring af forskellige datatyper, skalerbarhed til lave omkostninger, hurtig indlæsning, machine learning-arbejdsbelastninger, eksplorativ data science og langtidsopbevaring af rå data. Et data lake er især nyttigt, hvis du skal håndtere ustrukturerede data, semistrukturerede data, streamingdata, IoT-feeds eller uforudsigelige big data.

Vælg et data warehouse, hvis du har brug for hurtig business intelligence, struktureret rapportering, pålidelige dashboards, styrede nøgletal og selvbetjeningsanalyser for forretningsbrugere. Et data warehouse er det bedre valg, når forretningsanalytikere hurtigt skal generere rapporter, køre historiske dataanalyser og besvare foruddefinerede forregningsspørgsmål med sikkerhed.

Vælg et lakehouse eller en hybrid datastyringsløsning, hvis din organisation har brug for begge dele. Lakes og data warehouses er ikke altid konkurrerende alternativer; mange virksomheder bruger begge i den samme datalagringsarkitektur. Et lake kan bevare rå data til fremtidig analyse, mens et warehouse kan levere pålidelig BI uden at kompromittere den grundlæggende datakonsistens.

I valget mellem data lake og data warehouse findes der ikke én vinder. Den bedste lagringsløsning afhænger af dine datatyper, lagringsbehov, governance-krav, analytiske mål, tekniske kompetencer og omkostningsmodel. For mange moderne virksomheder er den stærkeste strategi en kombineret arkitektur, der lader dataingeniører håndtere rå og behandlede data, data scientists udforske nye muligheder, og forretningsanalytikere få adgang til troværdig rapportering fra et centralt og pålideligt repository.