Datamanagementstrategie met datawarehouse en datalake

• Gaat uw behoefte aan data over open en onbevooroordeelde ontdekkingen of over geordende informatieoverdracht?
• Zijn uw analysebehoeften beperkt tot een paar gevorderde gebruikers? Of is het voor een grote groep binnen het bedrijfsleven?
• Is het nodig om de querylogica te controleren om ervoor te zorgen dat gebruikers consistente resultaten krijgen?
• Wordt er op een enorme hoeveelheid data gequeryd?

Verschillen in technologie

Een data lake gebruikt een platte architectuur om een enorme hoeveelheid ruwe data in de oorspronkelijke vorm op te slaan totdat deze nodig is. Er is geen vaste limiet voor accountgrootte of bestandsgrootte. De verschillende data-elementen in een data lake krijgen unieke identificatoren toegewezen en worden voorzien van uitgebreide metadata-tags. Wanneer er zakelijke vragen ontstaan, wordt de data lake geraadpleegd voor relevante data, waarna de kleinere dataset wordt geanalyseerd om de vraag te beantwoorden. Het schema is pas gedefinieerd na de dataquery. Een hiërarchisch datawarehouse daarentegen slaat data op in bestanden of mappen met een gedefinieerd schema. De informatie in een datawarehouse wordt opgeslagen op basis van het onderwerp, zodat het management snel beslissingen kan nemen.

Verschillen in gebruik

Data lakes zijn nuttig voor datawetenschappers omdat ze experimenten met enorme datasets mogelijk maken. De gebruikers van data lakes zijn doorgaans mensen die een grondige analyse van data willen uitvoeren. Dit betekent echter niet dat ze geen gebruik meer maken van datawarehouses. Het datawarehouse fungeert als primaire bron en ze raadplegen data lakes wanneer ze informatie nodig hebben die buiten het bereik van het datawarehouse valt. Omdat de data in een data lake geen zinvolle structuur heeft, kan de data lake voor een breder zakelijk publiek onoverzichtelijk overkomen.

In tegenstelling tot een datawarehouse worden meetwaarden en dimensies in een datawarehouse afgestemd op beheersbare componenten die consistent, gereguleerd en gemakkelijker te gebruiken zijn voor een steeds groeiend publiek. 80% van de gebruikers van datawarehouses zijn zakelijke gebruikers die behoefte hebben aan verfijnde en systematische data. In een datawarehouse kunt u met behulp van querytools die hiërarchieën gebruiken, inzoomen op uw data en verschillende granulariteitsniveaus bekijken.

Daarom wordt er veel tijd besteed aan het opschonen en catalogiseren van de gegevens in een datawarehouse. Dit moet gebeuren voordat professionals in het bedrijf de gegevens kunnen gebruiken voor rapportages en analyses.

Een data lake is, omdat het allerlei soorten data in ruwe vorm opslaat, gemakkelijk toegankelijk voor elke gebruiker. Gebruikers kunnen data op nieuwe manieren verkennen. Meer data betekent dat er meer vragen beantwoord kunnen worden. Dit maakt het gemakkelijk aanpasbaar. Aan de andere kant kost het opzetten van een datawarehouse relatief veel tijd. Tijdens de ontwikkeling wordt veel tijd besteed aan het analyseren van de databronnen en hoe deze kunnen worden afgestemd op de behoeften van een specifiek bedrijf. Hoewel de meeste datawarehouses zo flexibel mogelijk zijn ontworpen, vergen ze doorgaans veel tijd en ontwikkelaarsresources.

Een data lake is een goedkopere manier om data op te slaan en te beheren. Het ondersteunt de snelle verkennings- en ontdekkingsprocessen die het data science-team gebruikt om variabelen en statistieken te ontdekken. Met een data lake kan het data science-team voorspellende en prescriptieve analyses bouwen die nodig zijn om de verschillende zakelijke use cases en belangrijke bedrijfsinitiatieven van de organisatie te ondersteunen.

In de gezondheidszorg bijvoorbeeld, is de datawarehouse-aanpak er niet in geslaagd om waardevolle analyses te realiseren. Een grote hoeveelheid data – gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd – wordt verzameld in patiëntendossiers, klinische gegevens, enzovoort, en de inzichten moeten in realtime beschikbaar zijn. Data lakes tillen analyses in de gezondheidszorg naar een hoger niveau en ondersteunen geavanceerde en complexe analyses met een snellere doorlooptijd, wat bedrijven meer waarde en een hoger rendement oplevert.

Toen data lakes voor het eerst op de markt kwamen, dumpten veel organisaties simpelweg data in de lake. Dit veranderde de lakes in moerassen die bijna onmogelijk te benutten, te doorzoeken of te vertrouwen waren. Hoewel de opgeslagen data native is, is er nog steeds behoefte aan governance en een betere interne organisatie met moderne ingestietechnologieën die alle vormen van data- en metadata-integratie ondersteunen.

Een data lake is een gamechanger. Het bespaart IT niet alleen enorm veel geld, maar ondersteunt ook geavanceerde analyses. Dit belooft bedrijven een aanzienlijk rendement op hun investering. Een datawarehouse daarentegen maakt een meer strategisch gebruik van data mogelijk. Organisaties beschouwen data lakes doorgaans als een aanvulling op hun bestaande datawarehouse.

Data lakes zullen zich blijven ontwikkelen en een steeds belangrijkere rol spelen in de datastrategie van bedrijven. Organisaties moeten beschikken over een effectieve datamanagementarchitectuur, inclusief een data lake. Deze moet worden gecombineerd met een of meer datawarehouses die zijn afgestemd op de functionele en afdelingsbehoeften. Denk dus, wanneer u overweegt een datawarehouse of een data lake te gebruiken, goed na over het uiteindelijke gebruik en uw doelstellingen voor de datamanagementarchitectuur. We begrijpen dat u wellicht nog twijfelt over de juiste keuze. Neem daarom gerust contact met ons op en wij helpen u bij het bepalen van de beste oplossing voor uw behoeften.