5 redenen waarom jouw data een Data Lakehouse nodig heeft

Geplaatst op 15 juni 2023

Data vormt de kern van een succesvolle bedrijfsstrategie. De manier waarop je data behandelt, bepaalt de duurzaamheid van je bedrijfsgroei.

Traditioneel werden datawarehouses en datalakes gebruikt als de belangrijkste methoden voor het opslaan en analyseren van gegevens. Echter, er is een nieuw concept in opkomst binnen de data-architectuur: het data lakehouse.

Het data lakehouse biedt een flexibele, kosteneffectieve en efficiënte aanpak voor het beheren van gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde data.

Wat is een Data Lakehouse?

Vóór de opkomst van data lakehouses moesten bedrijven meestal kiezen tussen de structuur en governance van een datawarehouse, óf de schaalbaarheid en flexibiliteit van een datalake. Beide oplossingen hebben hun voordelen, maar ook hun beperkingen.

Datawarehouse

Datawarehouses consolideren gegevens uit diverse bronnen tot één waarheidsbron voor bedrijven. Ze zijn ideaal voor datagedreven besluitvorming en worden veel gebruikt voor business intelligence-rapportage en -analyse. De sterke punten van datawarehouses liggen in gegevensbeheer en controle over de structuur en kwaliteit. Echter, beperkingen ontstaan doordat ze alleen gestructureerde of semigestructureerde gegevens kunnen bevatten, wat voorafgaande, vaak kostbare gegevensverwerking vereist. Daarnaast kunnen datawarehouses kostbaar zijn om op te schalen en te onderhouden naarmate de bedrijfsgegevens groeien.

Data lake

Een data lake biedt een effectieve oplossing voor organisaties die grote hoeveelheden ruwe, onbewerkte data willen opslaan na datacollectie. Data lakes zijn kosteneffectiever dan datawarehouses en maken het mogelijk om grote hoeveelheden data betaalbaar op te slaan. Ze bieden flexibiliteit voor het opslaan van gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data, zoals tekstbestanden, afbeeldingen en video's. Het beheer van data lakes kan echter een uitdaging zijn vanwege de ruwe data-opslag, waardoor het waarborgen van gegevensbeheer en vertrouwen in de kwaliteit en naleving van data belangrijk is. Het gebruik van data lakes vereist vaak gekwalificeerde dataprofessionals met kennis van verschillende querytalen om waardevolle inzichten uit de data te verkrijgen.

Data Lakehouse

Data lakehouses combineren de schaalbaarheid en flexibiliteit van data lakes met de structuur en governance van datawarehouses. Ze stellen bedrijven in staat om diverse soorten data op te slaan, te analyseren en tegelijkertijd de integriteit ervan te waarborgen. Medewerkers kunnen eenvoudig grote hoeveelheden data bevragen, zonder de noodzaak van een data scientist. Met data lakehouses profiteren bedrijven van een geïntegreerde opslagoplossing die zowel geschikt is voor analytische taken als voor machine learning workloads.

5 Redenen om je gegevens naar een data lakehouse te verplaatsen

Er zijn veel redenen om je huidige data-architectuur naar een data lakehouse te verplaatsen, omdat elke organisatie zijn eigen uitdagingen heeft bij het creëren en beheren van een duurzame data-architectuur. Hier zijn de 5 belangrijkste redenen om te overwegen om data op te slaan in een data lakehouse:

1. Flexibiliteit

Een data lakehouse biedt de flexibiliteit om verschillende soorten data op te slaan, waaronder gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data.

2. Schaalbaarheid

Met een data lakehouse kun je gemakkelijk schalen naarmate je datavolume groeit, zonder in te leveren op prestaties.

3. Kostenbesparing

Het gebruik van een data lakehouse kan kostenefficiënt zijn, omdat het minder dure opslagoplossingen biedt in vergelijking met traditionele datawarehouses.

4. Snelle data-analyse

Door de combinatie van data lake- en datawarehouse-functionaliteiten in een data lakehouse, kun je snelle en diepgaande analyses uitvoeren op je data.

5. Toekomstbestendigheid

Een data lakehouse is ontworpen om aan de behoeften van moderne dataverwerking te voldoen en biedt mogelijkheden voor toekomstige technologische ontwikkelingen.

Conclusie

Een op maat gemaakt data lakehouse kan verschillende gegevensbronnen opnemen zonder dat er concessies nodig zijn op het gebied van dure gegevensopslag, snelheid en schaalbaarheid. Het biedt de flexibiliteit en kostenefficiëntie van een data lake, gecombineerd met de contextuele en de snelle querymogelijkheden van een datawarehouse.