Dalam komputasi awan, data lake dan data warehouse sangat penting. Sistem ini membantu mengelola sejumlah besar data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Memilih di antara keduanya berdampak pada kinerja, skalabilitas, dan biaya. Blog ini mengeksplorasi perbedaan antara data lake dan data warehouse menggunakan data terbaru dari tahun 2024.
Memahami Dasar-Dasar Data Lake dan Data Warehouse
Data Lake menyimpan data mentah dalam format aslinya. Data Lake menangani data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data Lake sangat cocok untuk ilmuwan data yang membutuhkan analitik tingkat lanjut. Namun, pengelolaannya kompleks dan membutuhkan tata kelola data yang kuat.
Data warehouse menyimpan data terstruktur yang dioptimalkan untuk kueri dan pelaporan berkecepatan tinggi. Data harus dibersihkan dan distrukturkan sebelum disimpan. Hal ini membuat data warehouse efisien untuk analisis tetapi seringkali lebih mahal.
Membandingkan Metrik Kinerja
Kecepatan dan Throughput Kueri
Data lake sangat unggul dalam memproses volume data tidak terstruktur yang besar. Platform seperti Apache Hadoop atau Amazon S3 dengan AWS Athena sangat baik dalam hal ini. Namun, kueri data terstruktur dapat lebih lambat karena kurangnya skema yang telah ditentukan sebelumnya. Alat seperti Apache Parquet meningkatkan kinerja tetapi membutuhkan penyetelan yang cermat.
Gudang data berbasis cloud, seperti Amazon Redshift, Google BigQuery, dan Snowflake, unggul dalam melakukan kueri data terstruktur. Mereka menggunakan penyimpanan dan pengindeksan berbasis kolom, yang mengurangi latensi kueri. Dalam pengujian, Snowflake dan BigQuery mengungguli data lake dalam kueri kompleks.
Skalabilitas dan Elastisitas
Data lake memiliki skalabilitas yang baik, mampu menangani petabyte data tanpa menurunkan performa. Namun, meningkatkan performa kueri bisa menjadi tantangan, terutama dengan data tidak terstruktur. Solusi berbasis cloud seperti Azure Data Lake telah meningkatkan skalabilitas, tetapi pengelolaan sumber daya masih kompleks.
Gudang data juga memiliki skalabilitas yang baik, terutama dengan sumber daya komputasi. Platform seperti Redshift dan BigQuery secara otomatis menyesuaikan daya komputasi berdasarkan kompleksitas kueri. Elastisitas ini merupakan keuntungan utama, memastikan kinerja yang konsisten.
Pengolahan dan Transformasi Data
Data lake menyimpan data mentah, tetapi memprosesnya menjadi format yang dapat digunakan membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan. Alat seperti Apache Spark membantu, tetapi proses ETL (Extract, Transform, Load) dapat lambat dibandingkan dengan lingkungan terstruktur.
Gudang data dioptimalkan untuk transformasi data yang efisien. Dengan penyerapan data terstruktur, proses ETL menjadi lebih sederhana, sehingga menghasilkan waktu pemrosesan yang lebih cepat. Snowpipe dari Snowflake, misalnya, meningkatkan pemrosesan data secara real-time.
Metrik Biaya
Biaya Penyimpanan
Data lake menawarkan penyimpanan berbiaya rendah, dengan platform seperti Amazon S3 dan Azure Blob Storage yang sangat terjangkau. Namun, pengambilan data yang sering dapat mengimbangi penghematan ini, terutama dengan kumpulan data yang besar.
Gudang data biasanya memiliki biaya penyimpanan yang lebih tinggi karena kebutuhan akan pra-pemrosesan data. Namun, penyimpanan berbasis kolom dan kompresi data membantu mengurangi biaya ini. Biaya juga terkait dengan jumlah data yang diproses, yang dapat tinggi untuk analitik skala besar.
Hitung Biaya
Biaya komputasi di data lake umumnya lebih rendah untuk penyimpanan data sederhana. Namun, menjalankan analitik kompleks pada data mentah bisa mahal. Kerangka kerja seperti Apache Spark menambah biaya ini jika digunakan secara ekstensif.
Gudang data seringkali menimbulkan biaya komputasi yang lebih tinggi, terutama dengan kueri yang kompleks. Platform seperti Snowflake menawarkan penagihan per detik, memberikan fleksibilitas biaya. Namun demikian, pengeluaran komputasi secara keseluruhan dapat signifikan.
Biaya Operasional
Mengelola data lake bisa mahal, terutama dalam hal tata kelola dan keamanan data. Kompleksitas pemeliharaan data lake membutuhkan keahlian khusus, yang menyebabkan biaya operasional lebih tinggi.
Secara umum, data warehouse memiliki biaya operasional yang lebih rendah. Data warehouse dilengkapi dengan alat manajemen bawaan, sehingga mengurangi biaya administrasi. Namun, pengaturan awal dan penyetelan berkelanjutan masih bisa mahal.
Pendekatan Hibrida untuk Kemenangan
Mengingat adanya pertimbangan untung rugi, banyak organisasi mengadopsi arsitektur hibrida. Pendekatan hibrida menggunakan data lake untuk data mentah yang tidak terstruktur dan data warehouse untuk data terstruktur. Hal ini memungkinkan penyimpanan yang hemat biaya dengan analitik berkecepatan tinggi jika diperlukan.
Kemajuan terbaru dalam layanan cloud telah membuat pendekatan hibrida menjadi lebih layak. Amazon Lake Formation terintegrasi dengan Redshift untuk perpindahan data yang lancar. Demikian pula, Google BigQuery Omni memungkinkan kueri di berbagai lingkungan multi-cloud, menggabungkan fleksibilitas data lake dengan kinerja data warehouse.
Baca juga: Cara Memilih Penyedia SaaS yang Tepat untuk Bisnis Anda
