4 Perbedaan Data Warehousing vs Data Lake yang Penting Kamu Pahami

Di era digital saat ini, pengelolaan data menjadi aspek krusial dalam pengambilan keputusan bisnis. Data warehousing vs data lake sering menjadi perdebatan dalam menentukan strategi penyimpanan dan pengelolaan data yang paling efektif. Kedua teknologi ini memiliki fungsi dan karakteristik yang berbeda, tergantung pada kebutuhan perusahaan dan bagaimana karyawan bekerja dengan data setiap hari.

Memahami perbedaan antara data warehousing dan data lake sangat penting, terutama bagi para profesional yang ingin meningkatkan keterampilan di bidang teknologi data dan membuka lebih banyak peluang karier. 

Yuk, simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Baca Juga: Data Quality: Pengertian dan Pentingnya Bagi Perusahaan

Apa itu Data Warehousing?

Sebelum memahami perbedaan data warehousing vs data lake, penting untuk mengetahui masing-masing konsep terlebih dahulu. Data warehousing adalah sistem yang dirancang untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data terstruktur dari berbagai sumber agar dapat digunakan untuk analisis bisnis. 

Biasanya, data dalam data warehouse sudah difilter, diproses, dan diorganisir dalam format yang lebih rapi, sehingga memudahkan karyawan dalam mengambil insight yang relevan untuk pengambilan keputusan strategis.

Karakteristik Data Warehousing

Data warehouse memiliki beberapa karakteristik utama yang membuatnya ideal untuk analisis bisnis dan pengambilan keputusan. Sistem ini dirancang untuk mengelola data dalam format yang terstruktur dan terorganisir dengan baik. Berikut beberapa karakteristik utama dari data warehousing:

• Struktur dan skema yang terorganisir.
• Digunakan untuk analisis bisnis dan pelaporan.
• Data yang sudah diproses dan terstruktur.

Apa itu Data Lake?

Sementara itu, data lake merupakan sistem penyimpanan yang mampu menampung data dalam bentuk mentah, baik terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur. Berbeda dengan data warehouse, data di dalam data lake tidak langsung diolah atau difilter, sehingga lebih fleksibel untuk berbagai jenis analisis, termasuk big data dan machine learning. Sistem ini cocok bagi perusahaan yang membutuhkan skalabilitas tinggi dan ingin mengeksplorasi data secara lebih mendalam sebelum diproses lebih lanjut.

Karakteristik Data Lake

Berbeda dengan data warehousing, data lake biasanya disimpan dalam bentuk aslinya tanpa diproses terlebih dahulu, sehingga lebih fleksibel untuk berbagai keperluan analisis dan eksplorasi. Berikut karakteristik utama dari data lake:

• Menampung data dalam berbagai format (terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur).
• Fleksibel untuk kebutuhan analitik lanjutan.
• Lebih cocok untuk big data dan machine learning.

Perbedaan Utama Antara Data Warehousing vs Data Lake

Setelah memahami definisi masing-masing, kini saatnya melihat perbedaan utama antara data warehousing vs data lake. Keduanya memiliki fungsi yang berbeda dalam pengelolaan data, tergantung pada kebutuhan bisnis dan tujuan penggunaannya. Berikut beberapa aspek penting yang membedakan keduanya:

1. Struktur Data

Data warehouse menyimpan data dalam format yang sudah terstruktur dan terorganisir, seperti tabel relasional di database. Data yang masuk telah melalui proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) agar siap digunakan untuk analisis.

Sebaliknya, data lake menyimpan data dalam bentuk mentah, baik yang terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber seperti log aktivitas, sensor IoT, media sosial, hingga dokumen dalam berbagai format.

2. Tujuan Penggunaan

Data warehouse biasanya digunakan untuk analisis bisnis, laporan, dan pengambilan keputusan strategis. Karena data sudah difilter dan diolah, sistem ini lebih cocok bagi pengguna yang membutuhkan informasi yang cepat dan akurat.

Sementara itu, data lake lebih sering digunakan untuk eksplorasi data, machine learning, dan big data analytics. Karena data masih dalam bentuk mentah, para data scientist dan analis bisa menggunakannya untuk berbagai eksperimen sebelum memprosesnya lebih lanjut.

3. Kecepatan Akses dan Fleksibilitas

Karena sudah terstruktur, data warehouse memungkinkan akses yang lebih cepat untuk analisis dan pelaporan. Namun, sistem ini kurang fleksibel jika ada kebutuhan untuk menyimpan data baru yang tidak sesuai dengan struktur yang telah ditentukan.

Sebaliknya, data lake menawarkan fleksibilitas tinggi dalam menyimpan berbagai jenis data tanpa batasan format. Namun, karena data masih mentah dan belum diolah, proses pengambilan insight bisa lebih kompleks dan memerlukan keahlian khusus.

4. Biaya dan Skalabilitas

Membangun dan mengelola data warehouse biasanya lebih mahal karena membutuhkan infrastruktur khusus, pemrosesan ETL, serta pemeliharaan yang lebih ketat agar performanya tetap optimal.

Sebaliknya, data lake cenderung lebih hemat biaya karena dapat menggunakan penyimpanan berbasis cloud yang lebih fleksibel dan mudah diperluas. Ini menjadi pilihan yang lebih efisien bagi perusahaan yang ingin mengelola data dalam jumlah besar tanpa membatasi format penyimpanannya.

Supaya kamu bisa lebih memahami setiap perbedaan antara keduanya, perhatikan tabel di bawah ini:

Baca Juga: 10 Universitas dengan Jurusan Data Science!

Kapan Menggunakan Data Warehousing vs Data Lake?

Memilih antara data warehousing dan data lake bergantung pada kebutuhan bisnis dan jenis analisis yang ingin dilakukan. Jika perusahaan membutuhkan data yang cepat diakses dan sudah terstruktur, data warehousing adalah pilihan yang tepat. Namun, jika fleksibilitas dalam menyimpan dan mengeksplorasi data dalam berbagai format lebih diutamakan, maka data lake lebih sesuai.

Gunakan data warehousing jika:

• Membutuhkan analisis data cepat untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.
• Data sudah dalam format terstruktur dan siap digunakan.
• Fokus utama adalah reporting dan Business Intelligence (BI) untuk analisis mendalam.

Gunakan data lake jika:

• Perlu menyimpan data dari berbagai sumber dalam berbagai format (terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur).
• Data akan digunakan untuk analisis big data, AI, atau machine learning.
• Membutuhkan fleksibilitas dalam eksplorasi dan pemrosesan data di masa depan.

Integrasi Data Warehousing dan Data Lake (Data Lakehouse)

Untuk mendapatkan manfaat terbaik dari data warehousing dan data lake, muncul konsep Data Lakehouse, yang menggabungkan keunggulan keduanya dalam satu sistem. Data Lakehouse memungkinkan perusahaan menyimpan berbagai jenis data dalam bentuk mentah seperti pada data lake, tetapi tetap mempertahankan struktur dan kecepatan analisis seperti data warehousing. 

Keuntungan menggunakan Data Lakehouse:

• Efisiensi Biaya – Mengurangi kebutuhan untuk menyimpan dan memproses data secara terpisah.
• Fleksibilitas Tinggi – Dapat menangani berbagai jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur.
• Kinerja Optimal – Memungkinkan eksekusi query cepat untuk data terstruktur sambil tetap mendukung eksplorasi big data.
• Kemudahan Akses – Mempermudah analisis data oleh berbagai tim tanpa harus menyalin atau memindahkan data ke sistem lain.

Contoh Penerapan di Industri

• E-commerce: Menganalisis data transaksi terstruktur sambil mengeksplorasi data pelanggan yang tidak terstruktur.
• Kesehatan: Menyimpan rekam medis pasien dalam berbagai format dan menganalisis tren kesehatan.
• Keuangan: Mengelola data laporan keuangan sekaligus mendeteksi pola anomali dalam transaksi.

Data Warehousing vs Data Lake: Mana yang Kamu Butuhkan?

Memilih antara data warehousing vs data lake bergantung pada kebutuhan dan tujuan penggunaan data di perusahaan. Jika kamu bekerja di bidang analisis bisnis dan memerlukan data yang sudah terstruktur untuk pelaporan atau pengambilan keputusan strategis, maka data warehouse adalah pilihan yang tepat. Sistem ini memastikan data yang diakses sudah bersih, terorganisir, dan siap digunakan tanpa perlu banyak proses tambahan.

Namun, jika kamu ingin mengeksplorasi data dalam berbagai format, mengembangkan model machine learning, atau bekerja dengan big data, maka data lake lebih sesuai. Dengan fleksibilitas tinggi dalam menyimpan data mentah, sistem ini memungkinkan analisis yang lebih dalam dan beragam. 

Untuk menguasai teknologi ini dan meningkatkan peluang karier di bidang data, mengikuti bootcamp bisa menjadi langkah awal yang tepat.

Baca Juga: Sudah Terbayang Bagaimana Penerapan Data Science di Perusahaan?

Kesimpulan

Data warehousing dan data lake memiliki tujuan yang berbeda dalam pengelolaan data. Data warehousing lebih cocok untuk analisis bisnis dengan data terstruktur, sementara data lake lebih fleksibel dalam menyimpan berbagai jenis data untuk eksplorasi dan analisis lanjutan. Pemilihan antara keduanya bergantung pada kebutuhan bisnis dan teknis perusahaan, termasuk kecepatan akses, fleksibilitas, serta biaya pengelolaan data. 

Seiring berkembangnya teknologi, tren masa depan mengarah pada integrasi keduanya dalam bentuk Data Lakehouse, yang menggabungkan struktur dan kecepatan data warehousing dengan fleksibilitas dan skalabilitas data lake, memberikan solusi yang lebih efisien dan adaptif bagi perusahaan dalam mengelola data.

Bangun Karier di Dunia Data, Ikuti Bootcamp Data Analytics di Digital Skola

Jika kamu ingin membangun karier di bidang data dan memahami lebih dalam perbedaan data warehousing vs data lake, saatnya mengambil langkah nyata. Bergabunglah dalam Bootcamp Data Analytics Scholarship di Digital Skola dan raih kesempatan belajar Data Analytics secara GRATIS 100%.

Melalui program ini, kamu akan mendapatkan 14 sesi intensif, kesempatan membangun portofolio profesional, serta bimbingan karier dari para ahli di industri. Dengan beasiswa terbatas ini, kamu bisa mempercepat perjalanan karier sebagai Data Analyst tanpa biaya.

Jangan lewatkan kesempatan ini, daftar sekarang dan mulai langkahmu menuju masa depan di dunia data bersama Digital Skola.