Datan määrän räjähdysmäinen kasvu saa monet yritykset etsimään tehokkaita tapoja datan varastointiin, hallintaan ja analysointiin. Tässä haasteessa kaksi erilaista ratkaisua nousee usein esiin: Data Lake ja Data Warehouse. Vaikka molemmat ovat ratkaisuja datan säilytykseen ja käsittelyyn, niiden välillä on merkittäviä eroja. Tässä blogissa teemme Data Lake vs Data Warehouse -vertailun ja autamme sinua päättämään, kumpi on sopivampi ratkaisu yrityksellesi.
Data Lake: Varasto kaikenlaiselle datalle
Data Lake on järjestelmä tai varasto, joka mahdollistaa suurten datamäärien – strukturoidun (samassa muodossa oleva, esim. Excel-taulukko, SQL-tietokanta) ja strukturoimattoman datan (data, jolla ei ole yhtenäistä rakennetta) – säilytyksen niiden alkuperäisessä muodossaan. Data Laken keskeinen etu on sen joustavuus: siinä voi säilyttää mitä tahansa dataa, mistä tahansa lähteestä, ilman että datan on ensin muutettava muotoa tai rakennetta, tai sitä on käsiteltävä jotenkin muutoin.
Käyttökohteet
Big Data ja Machine Learning: Data Laken kyky säilyttää suuria määriä monimuotoista dataa tekee niistä ihanteellisia big datan analysointiin ja koneoppimismallien kouluttamiseen.
Datan tutkiminen ja mallintaminen: Tutkijat ja datatieteilijät voivat hyödyntää Data Lakea datan tutkimiseen ja visualisointiin suoraan datan alkuperäisessä muodossa.
Säilytys: Vaikka ratkaisujen nimet saattavat hieman johtaa harhaan, Data Lake sopii datan säilytykseen ja varastointiin Warehousea paremmin varsinkin silloin, jos tarkoituksena on säilyttää mahdollisimman paljon strukturoimatonta dataa.
Data Warehouse: Analysointiin ja raportointiin
Toisin kuin Data Lake, Data Warehouse on varasto, joka soveltuu datan analysointiin ja raportointiin. Data Warehousen sisältämä data on strukturoitu eli samassa muodossa ja rakenteessa, jolloin dataa voi vertailla ja analysoida nopeasti ja helposti.
Käyttökohteet
Business Intelligence ja raportointi: Data Warehouse on ihanteellinen ratkaisu yrityksille, jotka tarvitsevat luotettavia, kattavia raportteja ja dashboardeja liiketoimintadatan perusteella. Kuten useimmilla yrityksillä nykypäivänä, kasvava datan ja datalähteiden määrä on tehnyt Data Warehousesta lähes välttämättömän tavan hallita ja ymmärtää liiketoiminnan dataa.
Historiallisen datan analysointi: Strukturoidun datan säilytyspaikkana Data Warehouse soveltuu hyvin historiallisen datan säilyttämiseen ja analysointiin, jolloin trendien ja kehityksen seuraaminen eri aikaväleillä on mahdollista.
Kumpi sopii yrityksellesi?
Oman Data Lake vs Data Warehouse -vertailusi voittaja riippuu useista tekijöistä, kuten yrityksesi datan luonteesta, liiketoimintatavoitteista ja analytiikan tarpeista. Ota vertailua tehdessä huomioon nämä seikat:
Data Lake sopii, jos:
- Tarvitset joustavan ratkaisun suuren, eri muodoissa olevan datamäärän säilytykseen ja hallintaan.
- Aiot hyödyntää kehittyneitä analytiikkatyökaluja ja koneoppimista datan prosessoinnissa.
- Datan tutkimus on keskeisessä osassa liiketoimintaasi
Data Warehouse sopii, jos:
- Keskityt pääasiassa rakenteellisen datan analysointiin ja raportointiin.
- Tarvitset nopeita ja tehokkaita tietohakuja liiketoimintapäätösten tueksi.
- Tiedolla johtaminen ja erilaisten trendien tunnistaminen on liiketoimintasi kannalta tärkeää
QuickBI tarjoaa Data Warehouse -eli tietovaraston ratkaisuna yritysten tarpeisiin yhdistää eri datalähteistä tulevaa dataa. QuickBI tekee datalähteiden yhdistämisestä helppoa ja strukturoi datan, jolloin eri lähteistä tulevaa dataa voidaan käsitellä ja analysoida helposti analyysityökaluilla. QuickBI mahdollistaa helpon yhdistämisen käytetyimpiin työkaluihin, joita ovat esim. Power BI, Tableau, Qlik, Excel, LookerStudio ja Google Sheets. Katso lisää BI-työkaluista täältä.