top of page
  • Foto van schrijverZhenja Gnezdilov

De verschillen tussen een Datawarehouse, Datamart en Data Lake

We hebben al eerder geschreven over wat je wel of niet hebt aan een datawarehouse. Maar naast een datawarehouse zijn er nog andere opties om data op te slaan, zoals datamarts en data lakes. Vaak worden deze begrippen door elkaar gehaald. Daarom leggen we ze aan je uit, gaan we in op de verschillen tussen deze opslagopties en helpen we je om de juiste keuze te maken.


Wat is een Datawarehouse?

Een datawarehouse is een centraal opslagpunt voor al je data uit verschillende bronnen. Kenmerkend voor een datawarehouse is dat alle verzamelde gegevens gestructureerd, volgens een bepaald ontwerp, worden opgeslagen, voordat ze beschikbaar worden gesteld voor analyse en rapportage. Dit zorgt ervoor dat de data efficiënt en effectief kan worden geanalyseerd.


Vooraf aan het opslaan, doorloopt je data het Extract, Transform en Load (ETL) proces. Dit proces hebben we nader beschreven in ons blog over de werking van een datawarehouse in vijf stappen. Tijdens dit proces wordt je data grondig opgeschoond, gestructureerd en omgezet naar een heldere en begrijpelijke structuur. Hiermee kun je de kwaliteit van je data waarborgen. Een datawarehouse is een bewezen opslagoptie die al jarenlang door veel bedrijven wordt gebruikt.


Wat is een datamart?

Een datamart is een kleinere versie van een datawarehouse dat specifiek ontworpen voor een bepaalde bedrijfstak, zoals marketing of sales. Terwijl een datawarehouse gegevens uit de hele organisatie kan bevatten, richt een datamart zich op specifieke gegevens die relevant zijn voor een bepaald team of onderwerp. Hierdoor kan elke bedrijfsafdeling snel en efficiënt toegang krijgen tot de gegevens die ze nodig hebben, zonder te hoeven zoeken in een groter datawarehouse.


Wat is een Data Lake?

Stel je een grote bak voor waarin je alles kunt gooien, van je sleutels tot je sokken. Dat is een data lake. Je hoeft niet alles meteen te ordenen, maar als je iets specifieks nodig hebt, kan het even duren om het te vinden.


In tegenstelling tot een datawarehouse, waar gegevens worden gestructureerd en georganiseerd, is een data lake een opslagplaats die zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens kan bevatten. Voorbeelden van ongestructureerde gegevens zijn tekstdocumenten, afbeeldingen en video's. Een data lake biedt bedrijven de flexibiliteit om grote hoeveelheden data op te slaan, zonder dat het vooraf moet worden opgeschoond en gestructureerd. Dit maakt het een ideale keuze voor bedrijven die met diverse datatypes werken.


Veelvoorkomende misvattingen en vragen

Is een data lake gewoon een goedkopere versie van een datawarehouse?

Nee. Hoewel je een data lake voor hetzelfde doel kan gebruiken als een datawrehouse, namelijk data analyse, zijn er wel een aantal verschillen. Data lakes zijn vanwege de manier waarop ze zijn ontworpen, goedkoper om een groter volume aan data op te kunnen slaan. Dit gaat wel ten koste van de snelheid van de toegang tot je data en daarmee ook de snelheid tot het maken van analyses. Een datawarehouse daarentegen is geoptimaliseerd voor en maakt het mogelijk om sneller data te kunnen analyseren.

Heb ik een datawarehouse nodig als ik al een data lake heb?

Hangt ervan af! Als je specifieke informatie nodig hebt of diepgaande analyses wilt maken is een datawarehouse handig. Maar als je veel verschillende soorten informatie hebt dat je wil analyseren, kan een data lake nuttig zijn, aangezien deze flexibeler is qua datatypes die het kan opslaan.


Waarom is data-opslag belangrijk?

Data wordt tegenwoordig gezien als het nieuwe goud. Het is een enorm waardevolle bron van informatie en deze wil je optimaal benutten. De manier waarop je je data opslaat, heeft hier veel invloed op. Het kiezen van de juiste data-opslag kan je bedrijf helpen om efficiënter te werken en betere beslissingen te nemen. Stel je voor dat je snel, gemakkelijk inzicht hebt in alle gegevens die je nodig hebt, wanneer je ze nodig hebt. Dat is de kracht van de juiste data-opslag.


Hoe kies je de juiste oplossing?

Het kiezen van de juiste opslagoplossing hangt af van wat je met je data wilt doen. Wil je snelle analyses en rapportages? Dan is een datawarehouse de beste keuze. Wil je de analyses specifiek voor één team of afdeling? Kies dan voor een datamart. Heb je echter een mix van gestructureerde en ongestructureerde data en wil je flexibiliteit in opslag? Dan is een data lake geschikter.


Data-opslag verandert snel door nieuwe technologieën, zoals AI. Bedrijven hebben nu veel meer data dan vroeger. De oplossing die je vandaag kiest, moet niet alleen voldoen aan je huidige behoeften, maar ook schaalbaar zijn voor de toekomst. Bovendien moet je de beveiliging van je data niet vergeten.


Waarom wij altijd een datawarehouse aanraden

Hoewel een datawarehouse vooraf een grotere tijdsinvestering vereist dan een data lake of datamart, is het wel een oplossing waar je later veel aan hebt. Bij een datawarehouse ontwerp je eerst de structuur en de data wordt, voordat het wordt opgeslagen, getransformeerd en opgeschoond. Door een datapipeline, wat onderdeel is van het ETL proces, automatisch uit te laten voeren heb je hier geen omkijken meer naar in de toekomst.


Vergeleken met een datamart, welke specifek gericht is op één bedrijfsafdeling, ligt in een datawarehouse de focus op alle processen van je bedrijf. Een datamart kost minder tijd om te ontwerpen en te vullen met data, maar hierdoor heb je een minder volledig beeld op je organisatie. Ondanks dat het vooraf wat meer tijd kost om een datawarehouse te vullen, kun je daarna snel aan de slag met het maken van diepgaande analyses en dashboards. Dus tenzij het je doel is om voor één afdeling data te analyseren, heb je al snel meer aan een datawarehouse.


Bij een data lake kun je sneller vooraf de data opslaan, aangezien je vooraf niet nog de structuur hoeft te ontwerpen. Ook hoef je de data niet op te schonen of te transformeren, voordat je het opslaat. Hierdoor is het makkelijker om nieuwe bronnen van data aan te sluiten op een data lake, maar dit betekent ook dat de gegevens in je data lake duplicaten of andere fouten kunnen bevatten. Het transformeren en opschonen hoeft pas wanneer je je data wilt gaan analyseren. Door dit ontwerp is een data lake iets minder efficiënt en kun je met een datawarehouse analyses sneller maken.


Conclusie

Data is een van de meest waardevolle bezittingen van je bedrijf. Het opslaan, beheren en analyseren van deze data op de juiste manier kan je helpen je bedrijf te laten groeien. Of je nu kiest voor een datawarehouse, datamart of data lake, kies een oplossing die past bij je huidige behoeften en schaalbaar is voor de toekomst. En vergeet niet, wij zijn er om je te helpen bij je keuze!

Comments


Commenting has been turned off.
bottom of page