Dalam komputasi awan, data lake dan gudang data sangat penting. Sistem ini membantu mengelola sejumlah besar data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Memilih di antara keduanya akan memengaruhi kinerja, skalabilitas, dan biaya. Blog ini mengeksplorasi perbedaan data lake dan data warehouse menggunakan data terbaru tahun 2024.
Memahami Dasar-dasar Data Lake dan Data Warehouse
Data Lakes menyimpan data mentah dalam format aslinya. Mereka menangani data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data lake sangat bagus untuk ilmuwan data yang membutuhkan analisis tingkat lanjut. Namun, pengelolaannya rumit dan memerlukan tata kelola data yang kuat.
Gudang Data menyimpan data terstruktur yang dioptimalkan untuk kueri dan pelaporan berkecepatan tinggi. Data harus dibersihkan dan disusun sebelum disimpan. Hal ini membuat gudang data efisien untuk analisis namun seringkali lebih mahal.
Membandingkan Metrik Kinerja
Kecepatan dan Throughput Kueri
Data lake kuat dalam memproses data tidak terstruktur dalam jumlah besar. Platform seperti Apache Hadoop atau Amazon S3 dengan AWS Athena unggul di sini. Namun, pembuatan kueri pada data terstruktur bisa lebih lambat karena kurangnya skema yang telah ditentukan sebelumnya. Alat seperti Apache Parket meningkatkan kinerja tetapi memerlukan penyesuaian yang cermat.
Gudang data berbasis cloud, seperti Amazon Redshift, Google BigQuery, dan Snowflake, unggul dalam membuat kueri data terstruktur. Mereka menggunakan penyimpanan dan pengindeksan kolom, yang mengurangi latensi kueri. Dalam pengujian, Snowflake dan BigQuery mengungguli data lake dalam kueri kompleks.
Skalabilitas dan Elastisitas
Data lake berskala baik, menangani data berukuran petabyte tanpa menurunkan kinerja. Namun, menskalakan performa kueri dapat menjadi tantangan, terutama dengan data yang tidak terstruktur. Solusi cloud-native seperti Azure Data Lake telah meningkatkan skalabilitas tetapi pengelolaan sumber daya masih rumit.
Gudang data juga berkembang dengan baik, terutama dengan sumber daya komputasi. Platform seperti Redshift dan BigQuery secara otomatis menyesuaikan kekuatan komputasi berdasarkan kompleksitas kueri. Elastisitas ini merupakan keuntungan besar, memastikan kinerja yang konsisten.
Pemrosesan dan Transformasi Data
Data lake menyimpan data mentah, namun memprosesnya menjadi format yang dapat digunakan memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan. Alat seperti Apache Spark membantu, tetapi proses ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat) bisa lebih lambat dibandingkan dengan lingkungan terstruktur.
Gudang data dioptimalkan untuk transformasi data yang efisien. Dengan penyerapan data terstruktur, proses ETL menjadi lebih sederhana, sehingga waktu pemrosesan menjadi lebih cepat. Snowpipe milik Snowflake, misalnya, meningkatkan pemrosesan data waktu nyata.
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 perlunya pemrosesan awal data. Namun, penyimpanan kolom dan kompresi data membantu mengurangi biaya ini. Biaya juga terkait dengan jumlah data yang diproses, yang bisa jadi mahal untuk analisis skala besar.
Hitung Biaya
Biaya komputasi di data lake umumnya lebih rendah untuk penyimpanan data sederhana. Namun, menjalankan analisis kompleks pada data mentah bisa memakan biaya yang mahal. Kerangka kerja seperti Apache Spark menambah biaya ini bila digunakan secara luas.
Gudang data sering kali menimbulkan biaya komputasi yang lebih tinggi, terutama dengan kueri yang kompleks. Platform seperti Snowflake menawarkan penagihan per detik, sehingga memberikan fleksibilitas biaya. Namun, biaya komputasi secara keseluruhan bisa jadi signifikan.
Biaya Operasional
Mengelola data lake bisa memakan banyak biaya, terutama dalam hal tata kelola dan keamanan data. Kompleksitas pemeliharaan data lake memerlukan keterampilan khusus, yang menyebabkan biaya operasional lebih tinggi.
Gudang data umumnya memiliki biaya operasional yang lebih rendah. Mereka dilengkapi dengan alat manajemen bawaan, sehingga mengurangi overhead administratif. Namun, pengaturan awal dan penyetelan berkelanjutan masih mahal.
Pendekatan Hibrid untuk Kemenangan
Mengingat adanya trade-off, banyak organisasi yang mengadopsi arsitektur hybrid. Pendekatan hibrid menggunakan data lake untuk data mentah dan tidak terstruktur serta gudang data untuk data terstruktur. Hal ini memungkinkan penyimpanan hemat biaya dengan analitik berkecepatan tinggi jika diperlukan.
Kemajuan terkini dalam layanan cloud telah menjadikan pendekatan hybrid lebih memungkinkan. Formasi Danau Amazon terintegrasi dengan Redshift untuk pergerakan data yang lancar. Demikian pula, BigQuery Omni Google memungkinkan pembuatan kueri di lingkungan multi-cloud, menggabungkan fleksibilitas data lake dengan kinerja gudang data.
Baca juga: Cara Memilih Penyedia SaaS yang Tepat untuk Bisnis Anda
