Perbedaan Data Lake vs Data Warehouse, Pahami Solusi Pengelolaan Data yang Tepat untuk Bisnis Anda

Di tengah laju pertumbuhan data yang sangat cepat, perusahaan dari berbagai sektor menghadapi kebutuhan mendesak untuk mengelola, menyimpan, dan menganalisis data dengan lebih efisien. Data kini didapat bukan hanya dari hasil transaksi internal, tetapi juga dari interaksi user, perangkat IoT, media sosial, email, bahkan sensor industri. Jika dikelola dengan tepat, data dapat menjadi aset strategis.

Namun, banyak perusahaan masih bingung memilih pendekatan penyimpanan dan analisis data yang tepat. Dua pendekatan paling populer adalah Data Lake dan Data Warehouse. Keduanya sering terdengar serupa, tetapi sebenarnya memiliki perbedaan mendasar dalam hal struktur, skala, dan tujuan penggunaannya.

Kali ini kami akan membahas mengenai perbedaan Data Lake dan Data Warehouse. Kapan sebaiknya perusahaan menggunakan kedua ini? 

Apa Itu Data Lake?

Data lake adalah repository berskala besar yang memungkinkan penyimpanan data dalam bentuk aslinya tanpa perlu struktur atau skema yang ditentukan di awal. Konsep ini sangat ideal bagi perusahaan yang ingin menyimpan volume data besar dari berbagai sumber dan dalam berbagai bentuk.

Dari segi manfaat, biaya penyimpanan Data Lake lebih efisien untuk data dalam jumlah besar. Data Lake juga bisa mendukung kecepatan project development berbasis data science. Contoh teknologi Data Lake adalah Hadoop HDFS, Amazon S3, Azure Data Lake Storage, dan Google Cloud Storage. 

Ada beberapa karakteristik Data Lake, seperti:

• Bisa menyimpan data apa pun bentuknya: terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur.
• Menggunakan pendekatan schema-on-read, artinya struktur ditentukan saat data diproses, bukan saat disimpan.
• Sangat cocok untuk aktivitas eksplorasi data, machine learning, dan pengembangan model AI.
• Lebih fleksibel dan scalable secara horizontal, terutama saat volume data terus bertambah.

Sudah banyak perusahaan e-commerce besar yang menggunakan Data Lake. Contohnya, Amazon yang menggunakan teknologi ini untuk kebutuhan penyimpanan log aktivitas customer, history click, hasil pencarian, ulasan produk, hingga feedback customer. 

Semua data ini disimpan tanpa skema yang baku, kemudian diproses oleh tim data scientist untuk memahami customer behavior, mengembangkan sistem rekomendasi, dan meningkatkan UX secara real-time.

BACA JUGA: Mengapa Bisnis Membutuhkan Solusi Big Data di 2025?

Apa Itu Data Warehouse?

Data warehouse adalah sistem penyimpanan data terstruktur yang dirancang untuk analisis, pelaporan, dan pengambilan keputusan bisnis. Di sinilah data yang telah dibersihkan, disusun, dan diselaraskan disimpan dalam bentuk yang konsisten dan siap dikonsumsi oleh pengguna non-teknis.

Data Warehouse telah banyak digunakan perusahaan FMCG global untuk menyimpan data penjualan harian dari seluruh distributor, data promosi, dan performa toko retail. Dengan visualisasi dashboard yang terhubung ke warehouse, stakeholder di berbagai negara dapat mengakses laporan performa brand secara real-time, membandingkan efektivitas campaign, dan merespons pasar dengan cepat.

Contoh platform Data Warehouse adalah Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Azure Synapse. Berbeda dengan Data Lake, berikut ini karakteristik Data Warehouse:

• Fokus pada data terstruktur yang sudah melalui proses ETL (Extract, Transform, Load).

• Menggunakan pendekatan schema-on-write, artinya struktur dan skema ditentukan sejak awal.
• Dioptimalkan untuk query analitik dan dashboard business intelligence.
• Cocok untuk pelaporan manajerial, tracking KPI, dan historical trend analysis.

BACA JUGA: Mengenal Data Warehouse: Apa, Mengapa, dan Bagaimana?

Jika dibandingkan, berikut ini perbedaan utama dari Data Lake vs Data Warehouse.

Data Lake vs Data Warehouse, Mana yang Paling Sesuai untuk Bisnis Anda?

Memilih antara Data Lake dan Data Warehouse bukan hanya soal teknologi mana yang lebih canggih, tetapi mana yang paling relevan dengan kebutuhan strategis bisnis Anda saat ini dan proyeksi masa depan. 

Pemilihan solusi pengelolaan data harus mempertimbangkan berbagai faktor seperti jenis data yang dikelola, kompetensi tim internal, kebutuhan analitik, hingga anggaran dan visi pertumbuhan jangka panjang.

Pilih Data Lake Jika:

• Anda menangani berbagai jenis data yang belum terstruktur atau tidak bisa langsung digunakan.
• Bisnis Anda melibatkan aktivitas eksploratif seperti data mining, machine learning, atau AI.
• Perusahaan Anda berada di fase pengumpulan dan eksperimentasi data.
• Anda ingin mengarsipkan seluruh data historis untuk keperluan analitik masa depan.
• Ingin menekan biaya penyimpanan untuk data dalam volume besar.

Pilih Data Warehouse Jika:

• Kebutuhan utama Anda adalah pelaporan cepat, dashboards real-time, dan analisis historis.
• Anda memiliki tim bisnis atau manajemen yang perlu akses cepat dan akurat terhadap informasi.
• Fokus Anda adalah pada keandalan dan kualitas data untuk kebutuhan audit atau evaluasi performa.
• Anda sudah memiliki pipeline ETL dan ingin data dikonsumsi dalam format yang bersih dan siap pakai.

Gunakan Keduanya (Hybrid Approach) Jika:

• Anda ingin menjaga fleksibilitas pengumpulan data mentah sambil memastikan ketersediaan data siap saji untuk pelaporan.
• Memiliki tim teknis (data engineer, scientist) dan tim bisnis yang memiliki kebutuhan penggunaan data yang berbeda.
• Ingin mendorong inisiatif advanced analytics tanpa mengorbankan efisiensi BI tradisional.
• Ingin membangun data fabric yang mampu mendukung pertumbuhan skala besar di masa depan.

Hybrid architecture yang menggunakan Data Lake sebagai penyimpanan utama dan Data Warehouse sebagai lapisan analitik bisnis adalah strategi yang kini banyak diadopsi oleh perusahaan besar dan berkembang. Model ini memberikan kemudahan dalam eksplorasi data sekaligus kecepatan dalam pengambilan keputusan operasional harian.

Kesimpulan

Memahami perbedaan antara Data Lake dan Data Warehouse adalah langkah penting dalam perjalanan transformasi digital bisnis Anda. Keduanya bukan saling menggantikan, tetapi saling melengkapi jika diterapkan dengan strategi yang tepat. Dengan perencanaan dan implementasi yang matang, sistem pengelolaan data yang terintegrasi dapat menjadi aset paling berharga dalam mendukung pertumbuhan bisnis Anda.

Badr Interactive siap menjadi mitra teknologi Anda dalam merancang, membangun, dan mengembangkan solusi pengelolaan data yang relevan, scalable, dan berdampak langsung terhadap pengambilan keputusan bisnis.

Dengan pengalaman membangun sistem pengelolaan data untuk berbagai sektor, kami dapat membantu Anda mendesain dan mengembangkan arsitektur data lake, data warehouse, atau kombinasi hybrid.

Solusi kami dirancang untuk membantu Anda tidak hanya memiliki sistem, tetapi juga mampu mengoperasikan, mengembangkan, dan memanfaatkannya secara strategis. Hubungi kami untuk konsultasi lebih lanjut.