Data warehouse menyediakan data terstruktur dan terkelola untuk reporting serta analisis. Lakehouse menggabungkan storage bergaya data lake untuk beragam data dengan pengelolaan dan kemampuan query yang biasanya diasosiasikan dengan warehouse.
Keputusan harus dimulai dari workload, pengguna, governance, dan kemampuan operasi—bukan label arsitektur terbaru. Banyak organisasi membutuhkan warehouse yang dirancang baik; sebagian mendapat manfaat dari lakehouse; lainnya menggunakan keduanya sebagai layer pelengkap.
Pilih Data Warehouse Ketika
Warehouse cocok ketika workload utama adalah BI dan reporting berulang, data didominasi struktur relasional, transformasi telah dipahami, analyst membutuhkan performa SQL yang dapat diprediksi, dan tim menginginkan model operasi lebih sederhana.
Warehouse efektif untuk financial reporting, sales performance, inventory analysis, dan executive metric dari fact serta dimension yang dikurasi.
Pilih Lakehouse Ketika
Lakehouse menarik ketika data terstruktur, semi-structured, dan unstructured perlu berada di platform terkelola yang sama; data engineering, BI, data science, dan machine learning menggunakan data terkait; raw history perlu disimpan untuk reprocessing; atau volume serta pola processing melampaui platform reporting biasa.
Desain lakehouse sering menggunakan layer bronze, silver, dan gold: data mentah, data tervalidasi, dan data siap bisnis.
Bandingkan Workload
Jenis data
Warehouse unggul pada data relasional terkurasi. Lakehouse dapat menyimpan log, event, dokumen, metadata media, dan relational data. Jangan mengumpulkan unstructured data tanpa use case dan owner.
Pengguna
Business analyst mungkin membutuhkan SQL serta semantic layer. Data engineer dan data scientist dapat memerlukan data detail atau mentah. Identifikasi pengguna dan tool yang nyata.
Governance
Keduanya membutuhkan identity, classification, lineage, quality, retention, access control, dan ownership. Object storage bukan governance, sementara schema warehouse belum menjamin definisi benar.
Performa
Uji dashboard concurrency, transformation, ad hoc query, streaming, dan machine-learning workload representatif. Nama arsitektur tidak memprediksi performa.
Biaya
Modelkan storage, compute, data movement, orchestration, catalogue, security, observability, environment, support, dan tenaga ahli. Storage murah dapat kalah oleh query tidak efisien dan kompleksitas.
Keahlian
Platform dengan distributed processing dan beberapa engine mungkin tidak cocok untuk tim BI kecil. Pilih arsitektur yang dapat dioperasikan organisasi.
Pola Hybrid
Sumber operasional mengalir ke layer lakehouse terkelola. Raw history dipertahankan, data divalidasi, dan gold data melayani warehouse atau SQL endpoint untuk reporting.
Pola ini mendukung beragam workload sekaligus melindungi pengguna bisnis dari struktur mentah dan tidak stabil. Namun, setiap engine dan copy tambahan membutuhkan ownership, security, cost control, dan reconciliation.
Tujuh Pertanyaan Keputusan
- Keputusan dan produk apa yang menggunakan data?
- Apakah workload terutama BI atau juga streaming dan machine learning?
- Jenis data serta history apa yang benar-benar diperlukan?
- Target freshness, concurrency, dan performa apa yang berlaku?
- Kontrol dan regulasi apa yang mengatur data?
- Keahlian siapa yang membangun dan mengoperasikan?
- Berapa TCO tiga tahun pada volume realistis?
Lakukan proof menggunakan satu data product end-to-end. Ingest data yang realistis, terapkan quality rule, publish semantic model, jalankan query, tegakkan akses, telusuri lineage, hapus sesuai policy, dan pulihkan pipeline gagal.
Apa pun arsitekturnya, publish data product dengan owner, definisi, schema, target quality, freshness, access rule, dan support.
Layanan konsultasi IT DualByte dapat membantu mencocokkan platform dengan workload dan merancang jalur dari source ke keputusan.
Sumber
Butuh bantuan implementasi?
Konsultasi gratis dengan tim DualByte untuk solusi teknologi bisnis Anda.
