Data Lake vs Data Warehouse: Arti, Manfaat, & Perbedaannya
Farijihan Putri
•
14 October 2024
•
1272
Warga Bimbingan pernah dengar istilah data lake vs data warehouse dan bingung apa bedanya?
Buat kamu yang baru mulai karier sebagai data engineer atau lagi belajar, memahami dua istilah ini bisa bikin sedikit pusing di awal.
Sederhananya, keduanya sama-sama tempat penyimpanan data, tapi cara kerja dan fungsinya beda jauh, lho!
Sebelum kamu nyemplung lebih dalam, yuk bahas sama MinDi tentang perbedaan data lake dan data warehouse, supaya nanti pas ditanya bos atau klien, kamu bisa jawab dengan pede!
Apa Itu Data Lake?
Data lake itu ibarat danau besar yang bisa menampung segala macam data, dari yang terstruktur sampai yang mentah, tanpa perlu diproses dulu.
Bayangin kamu punya satu tempat luas di mana semua data, mulai dari file Excel, gambar, video, sampai log aplikasi, bisa kamu simpan.
Di data lake, kamu nggak perlu langsung ngerti mau diapain datanya. Cukup tampung aja dulu, nanti bisa kamu olah kapan saja sesuai kebutuhan. Fleksibel banget kan?
Nah, inilah yang bikin data lake cocok banget buat perusahaan yang sering ngumpulin data dalam jumlah besar tapi belum tau pasti mau mereka apain.
Data scientist atau data engineer nantinya bisa ambil data dari data lake ini buat dianalisis lebih lanjut. Tapi ingat, saking bebasnya, data lake bisa menjadi ‘berantakan’ kalau gak dikelola dengan baik.
Makanya, penting buat punya strategi pengelolaan yang jelas biar nggak malah tenggelam di danau data sendiri.
Apa Itu Data Warehouse?
Sumber: Freepik
Data warehouse itu kayak "gudang data" yang tertata rapi dan terstruktur, berbeda dengan data lake yang lebih bebas.
Di data warehouse, semua data yang kamu simpan sudah diolah dan disusun dengan format tertentu, siap buat dianalisis kapanpun diperlukan.
Bayangin gudang besar dengan rak-rak yang rapi, setiap data punya tempatnya sendiri. Kalau butuh, tinggal ambil aja tanpa pusing nyari.
Data warehouse ini biasanya dipakai buat data historis dan analisis yang mendalam.
Kenapa data warehouse penting? Pasalnya, perusahaan butuh data yang sudah siap pakai buat mengambil keputusan strategis.
Misalnya, laporan penjualan tahunan atau analisis performa bisnis dari waktu ke waktu.
Meskipun lebih terstruktur, proses masukin data ke data warehouse ini lebih lama karena harus melalui tahap pembersihan dan transformasi dulu.
Tapi hasilnya? Data yang bersih, akurat, dan langsung siap digunakan buat insight bisnis.
Baca Juga: Data Wrangling: Arti, Peran, Step & Contoh, Simak Deh!
9 Perbedaan Data Lake vs Data Warehouse
Sebelum Warga Bimbingan menentukan mana yang lebih cocok buat proyekmu, penting banget untuk tahu perbedaan utama antara data lake dan data warehouse.
Meski keduanya tempat penyimpanan data, cara kerja dan penggunaannya beda jauh. Yuk, lihat perbedaannya satu per satu!
1. Manfaat
Data lake menawarkan fleksibilitas tinggi buat menyimpan berbagai jenis data mentah yang bisa kamu pakai kapan saja, ideal untuk kebutuhan jangka panjang.
Sedangkan, data warehouse memberikan data yang sudah rapi dan siap dipakai untuk analisis bisnis.
Kalau kamu butuh keputusan cepat berdasarkan data historis, data warehouse lebih pas. Tapi kalau mau simpan semua data dulu tanpa olahan, data lake solusinya.
2. Data Storage
Dalam konteks data lake vs data warehouse, cara menyimpan data beda jauh. Data lake bisa menampung segala jenis data, mulai dari yang terstruktur hingga mentah.
Di sisi lain, data warehouse hanya menyimpan data yang sudah terstruktur dan tersusun rapi. Ini bikin data warehouse lebih efisien buat analisis langsung, sementara data lake lebih fleksibel buat format data beragam.
3. Users
Biasanya, data scientist atau data engineer lebih memilih data lake karena butuh akses ke data mentah untuk eksplorasi dan eksperimen.
Sebaliknya, analis bisnis atau manajer lebih sering pakai data warehouse buat dapat insight cepat dari data yang sudah siap pakai.
Pengguna data warehouse nggak perlu pusing urusan data mentah, semua sudah diolah. Sedangkan, pengguna data lake harus lebih kreatif dalam mengolah data dari awal.
4. Analysis
Kalau kamu butuh analisis real-time atau prediktif, data lake lebih cocok karena bisa menampung data mentah yang siap dipakai buat analisis machine learning.
Tapi, kalau Warga Bimbingan mau analisis tren historis yang langsung siap dipakai, data warehouse lebih unggul.
Data warehouse cocok buat analisis deskriptif atau performa bisnis jangka panjang. Jadi, sesuaikan aja dengan kebutuhan analisis kamu ya!
5. Skema
Sumber: Freepik
Data warehouse punya skema ketat sejak awal, jadi semua data harus masuk dalam format yang sudah ditentukan.
Sebaliknya, di data lake kamu nggak perlu mikir format data dari awal, semua bisa masuk bebas tanpa batasan.
Fleksibilitas ini bikin data lake lebih leluasa, tapi bisa bikin data berantakan kalau nggak dikelola dengan baik. Sementara itu, skema ketat di data warehouse bikin data tetap tertata rapi.
6. Pengolahan
Dalam konteks data lake vs data warehouse, cara pengolahan data beda banget. Data lake langsung menyimpan data mentah tanpa perlu diolah terlebih dahulu, jadi lebih cepat buat tampung data.
Sebaliknya, data warehouse memerlukan pengolahan seperti pembersihan dan transformasi sebelum data masuk. Nah, ini bikin data warehouse lebih lambat dalam pengisian data, tapi langsung siap buat analisis.
7. Keamanan
Data lake butuh tingkat keamanan lebih tinggi karena menampung banyak data mentah yang bisa dalam berbagai format.
Data warehouse, dengan struktur yang lebih rapi, lebih mudah dijaga keamanannya.
Tapi bukan berarti kamu bisa santai, baik data lake maupun data warehouse tetap harus dilengkapi proteksi, seperti enkripsi dan kontrol akses. Pilih solusi keamanan yang sesuai kebutuhan, ya!
8. Aksesibilitas
Kalau kita bicara data lake vs data warehouse, aksesibilitas menjadi poin penting. Data lake lebih terbuka, bisa diakses oleh banyak tim dan teknologi berbeda karena data mentahnya fleksibel.
Sebaliknya, data warehouse punya akses terbatas hanya untuk yang benar-benar butuh data yang sudah siap pakai.
Kalau mau akses cepat oleh banyak pihak, data lake lebih fleksibel, sedangkan data warehouse lebih fokus pada yang spesifik.
9. Biaya
Data lake lebih hemat biaya penyimpanan karena bisa menampung segala jenis data tanpa perlu pengolahan sebelumnya.
Tapi kalau kamu butuh data yang langsung siap pakai, data warehouse lebih mahal karena butuh proses pengolahan data.
Meski begitu, data warehouse menghemat waktu buat analisis karena datanya sudah siap. Jadi, tinggal sesuaikan aja mana yang lebih penting buat kamu: biaya penyimpanan atau efisiensi analisis.
Baca Juga: Database VS Data Warehouse : Simak Perbedaan Lengkapnya!
Data Lake vs Data Warehouse, Mana yang Kamu Butuhkan?
Sekarang Warga Bimbingan udah paham perbedaan antara data lake vs data warehouse, kan?
Nah, kalau kamu pengen mendalami lebih jauh dan siap menghadapi era digital yang serba AI, waktunya ikut Bootcamp Data Engineering dibimbing.id!
Di program ini, kamu bakal belajar langsung dari mentor berpengalaman, dengan silabus terlengkap dan praktek nyata buat bangun portfolio. Plus, kamu bisa mengulang kelas gratis sampai benar-benar paham.
Sudah ada 94% alumni yang sukses dapat kerja, dan dibimbing.id punya lebih dari 700+ hiring partner yang siap bantu penyaluran kerja kamu.
Kalo ada pertanyaan kayak, "Mulai dari mana?" atau "Perlu persiapan apa?", jangan ragu buat konsultasi gratis di sini. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi!
Referensi
Tags
