Firmy gromadzą coraz więcej danych, ale gdzie powinny je przechowywać i jak przygotować do dalszej analizy? Data Lake i hurtownia danych odpowiadają na różne potrzeby, dlatego wybór nie powinien zależeć wyłącznie od ilości informacji czy popularności technologii. Znaczenie mają rodzaj danych, sposób ich wykorzystania, wymagania dotyczące raportowania oraz plany związane z AI i analityką. Sprawdź, czym różnią się Data Lake oraz hurtownia danych i dowiedz się, które rozwiązanie wybrać.
Co to jest Data Lake?
Data Lake to centralne repozytorium, które pozwala przechowywać duże ilości danych w surowej lub zbliżonej do surowej postaci. Firma nie musi więc wcześniej dopasowywać wszystkich informacji do jednej, ściśle określonej struktury.
W Data Lake mogą znaleźć się m.in.:
- dane ustrukturyzowane, np. rekordy z ERP i CRM,
- dane półustrukturyzowane, np. pliki JSON i XML,
- dane nieustrukturyzowane, np. dokumenty, obrazy, nagrania i logi,
- dane z urządzeń IoT,
- informacje z aplikacji, systemów sprzedażowych i platform internetowych.
Przykład: Sieć sklepów może przechowywać w jednym środowisku transakcje z kas, dane klientów z CRM, informacje ze sklepu internetowego oraz logi aplikacji mobilnej. Każde źródło zapisuje dane w inny sposób, ale Data Lake pozwala zachować je w jednym środowisku.
Jedną z charakterystycznych cech Data Lake jest schema-on-read, czyli “schemat przy odczycie”. Oznacza to, że dane można najpierw zapisać, a strukturę potrzebną do konkretnego zastosowania określić dopiero później. Data Lake można porównać do dużego cyfrowego archiwum. Firma zachowuje różne materiały, nawet jeśli w momencie ich zapisania nie zna jeszcze wszystkich przyszłych zastosowań.
Dane w Data Lake trzeba odpowiednio opisywać i katalogować. Pomagają w tym metadane, czyli informacje wskazujące np. źródło danych, ich zawartość, właściciela czy czas utworzenia. Zasady Data Governance określają natomiast, kto może korzystać z danych i jak organizacja powinna nimi zarządzać.
Bez takiego porządku Data Lake może zmienić się w data swamp. To określenie repozytorium, które zawiera wiele danych, ale trudno ustalić, co właściwie się w nim znajduje i które informacje są użyteczne.
Co to jest hurtownia danych?
Hurtownia danych (Data Warehouse) to centralne środowisko, które łączy dane biznesowe z różnych systemów i przygotowuje je do analizy oraz raportowania. Jej celem jest stworzenie spójnego źródła informacji o działalności firmy.
Do hurtowni mogą trafiać dane m.in. z:
- systemów ERP,
- systemów CRM,
- platform e-commerce,
- systemów finansowych i księgowych,
- aplikacji sprzedażowych,
- innych baz i systemów wykorzystywanych w firmie.
Przykład: Sprzedaż może znajdować się w ERP, dane klientów w CRM, a informacje o kampaniach w systemie marketingowym. Każde źródło pokazuje tylko część sytuacji. Hurtownia danych pozwala te informacje połączyć. Dzięki temu firma może np. analizować sprzedaż konkretnego produktu według klienta, regionu i okresu, zamiast osobno przeglądać kilka systemów.
Zanim dane posłużą do takich analiz, trzeba je odpowiednio przygotować – można je m.in.:
- połączyć z różnych źródeł,
- ujednolicić, np. nazwy produktów, waluty i formaty dat,
- sprawdzić pod kątem braków lub błędów,
- uporządkować według potrzeb biznesowych,
- zachować ich historię, aby analizować zmiany w czasie.
Ważną cechą hurtowni jest historyczny charakter danych. System operacyjny może pokazywać aktualny adres klienta. Hurtownia może natomiast pomóc sprawdzić, jak sprzedaż, zachowanie klientów czy wyniki poszczególnych regionów zmieniały się w kolejnych miesiącach i latach.
Dane w hurtowni często organizuje się wokół konkretnych obszarów biznesowych, takich jak klient, produkt, sprzedaż czy finanse. Dzięki temu użytkownik analizuje informacje w sposób zgodny z pytaniami biznesowymi, a nie ze strukturą systemów, z których dane pierwotnie pochodziły.
Data Lake a hurtownia danych – jakie są najważniejsze różnice?
Data Lake i hurtownia danych różnią się przede wszystkim sposobem przechowywania, przygotowania i wykorzystania danych. Data Lake zachowuje dane w bardziej surowej i różnorodnej postaci. Hurtownia danych gromadzi informacje wcześniej uporządkowane pod konkretne potrzeby biznesowe.
| Obszar | Data Lake | Hurtownia danych |
| Rodzaj danych | Ustrukturyzowane, półustrukturyzowane i nieustrukturyzowane | Głównie dane ustrukturyzowane |
| Postać danych | Dane mogą pozostać w surowej lub zbliżonej do surowej formie | Dane są oczyszczone, ujednolicone i przygotowane |
| Schemat danych | Najczęściej schema-on-read | Najczęściej schema-on-write |
| Sposób pracy | Strukturę można określić podczas wykorzystania danych | Strukturę określa się przed udostępnieniem danych do analiz |
| Typowe zastosowania | Data science, machine learning, AI, analizy dużych i różnorodnych zbiorów | Business Intelligence, raportowanie, KPI i analizy biznesowe |
| Typowi użytkownicy | Data scientists, data engineers, zespoły AI | Analitycy biznesowi, controlling, menedżerowie |
| Elastyczność | Wysoka przy dodawaniu nowych typów i źródeł danych | Większy nacisk na spójność i ustaloną strukturę |
Najważniejsza różnica dotyczy momentu, w którym dane otrzymują określoną strukturę.
W Data Lake często stosuje się schema-on-read. Dane można najpierw zapisać, a strukturę potrzebną do konkretnej analizy określić dopiero podczas ich wykorzystania.
W hurtowni danych częściej występuje schema-on-write. Dane najpierw dopasowuje się do ustalonej struktury, a dopiero potem udostępnia do analiz i raportowania.
Data Lake daje więc większą elastyczność, a hurtownia danych większy nacisk kładzie na spójność i przygotowanie informacji do konkretnych potrzeb biznesowych. Żadne z tych podejść nie jest z definicji lepsze. Wybór zależy od sposobu wykorzystania danych w firmie.
Kiedy wybrać Data Lake?
Data Lake warto wybrać wtedy, gdy firma gromadzi duże ilości różnorodnych danych i chce zachować elastyczność ich późniejszego wykorzystania. Szczególne znaczenie ma nie sama liczba danych, lecz ich format oraz planowane zastosowania.
Data Lake dobrze pasuje do organizacji, które:
- gromadzą dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane,
- korzystają z wielu szybko zmieniających się źródeł,
- chcą zachować dane w możliwie pierwotnej postaci,
- prowadzą analizy eksploracyjne,
- rozwijają projekty machine learning i AI,
- analizują logi, dane IoT, zdarzenia z aplikacji lub inne duże zbiory,
- nie znają jeszcze wszystkich przyszłych zastosowań zgromadzonych informacji.
Producent może zbierać dane z ERP, czujników maszyn, systemu serwisowego oraz dokumentacji technicznej. Nie wszystkie te informacje od razu trafią do konkretnego raportu. Firma może jednak zachować je w Data Lake. Później zespół analityczny może wykorzystać wybrane dane np. do wykrywania anomalii lub budowy modelu przewidującego awarie.
Data Lake daje więc dużą swobodę, ale elastyczność ma swoją cenę organizacyjną. Firma musi zadbać o katalogowanie danych, ich jakość, bezpieczeństwo oraz zasady dostępu. Samo utworzenie dużego repozytorium nie sprawi, że dane staną się użyteczne.
Kiedy lepsza będzie hurtownia danych?
Hurtownia danych będzie lepszym wyborem, gdy firma potrzebuje przede wszystkim spójnych, uporządkowanych danych do raportowania, analiz biznesowych i Business Intelligence. Liczy się wtedy powtarzalność analiz oraz wspólne definicje kluczowych wskaźników.
Hurtownię danych warto rozważyć, gdy organizacja:
- tworzy regularne raporty zarządcze i finansowe,
- analizuje sprzedaż, marżę, koszty lub rentowność,
- buduje dashboardy i systemy Business Intelligence,
- chce połączyć informacje z kilku systemów biznesowych,
- potrzebuje spójnych definicji KPI,
- analizuje dane historyczne i zmiany zachodzące w czasie,
- chce ograniczyć ręczne łączenie danych w Excelu lub innych narzędziach.
Odpowiednio przygotowane dane mogą zasilać np. model danych w Qlik Sense, który służy później do tworzenia analiz i dashboardów.
Wybór hurtowni danych nie oznacza jednak, że firma nie może korzystać z Data Lake. W nowoczesnych architekturach oba rozwiązania często pełnią różne role. Ten model prowadzi bezpośrednio do kolejnego podejścia, czyli Data Lakehouse.
Data Lakehouse – czy można połączyć Data Lake i hurtownię danych?
Data Lakehouse to architektura danych, która łączy elastyczność Data Lake z wybranymi możliwościami znanymi z hurtowni danych. Jej celem jest umożliwienie pracy z różnymi rodzajami danych w jednym środowisku, bez tworzenia wielu odseparowanych warstw i kopii tych samych informacji.
Data Lakehouse oferuje m.in.:
- przechowywanie różnych typów danych, w tym danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych,
- skalowalność charakterystyczną dla Data Lake,
- możliwość uporządkowania danych w struktury tabelaryczne,
- mechanizmy kontroli jakości i spójności danych,
- obsługę zapytań analitycznych i SQL,
- jedno środowisko dla Business Intelligence, data science, machine learning i AI.
Przykład: Sieć handlowa gromadzi transakcje, dane klientów, informacje ze sklepu internetowego oraz logi aplikacji. Zamiast utrzymywać oddzielne środowiska dla surowych danych i raportowania, może wykorzystać Lakehouse jako wspólną podstawę dla różnych zastosowań.
Analitycy biznesowi mogą pracować na przygotowanych tabelach i tworzyć raporty sprzedażowe. Zespoły data science mogą korzystać z bardziej szczegółowych danych podczas budowy modeli uczenia maszynowego. Nie trzeba przy tym za każdym razem przenosić tych samych danych między odseparowanymi platformami. Gdy Data Lake i hurtownia działają jako osobne środowiska, firma często musi kopiować i synchronizować między nimi dane. Powstają dodatkowe procesy, które trzeba utrzymywać i kontrolować.
Data Lakehouse nie oznacza jednak, że tradycyjna hurtownia danych przestała mieć zastosowanie. Wybór nadal zależy od potrzeb firmy, istniejącej infrastruktury oraz rodzaju analiz. Organizacja skoncentrowana głównie na uporządkowanych danych i raportowaniu SQL może nadal korzystać z klasycznej hurtowni. Lakehouse zyskuje na znaczeniu przede wszystkim wtedy, gdy w jednym środowisku trzeba obsłużyć BI, duże i różnorodne zbiory danych oraz rozwiązania AI i machine learning.
Chcesz dowiedzieć się więcej o tym podejściu? Sprawdź, jak działa Qlik Data Lakehouse i jakie możliwości oferuje w zakresie integracji, analizy i wykorzystania danych.
Jak zaprojektować architekturę danych z Hogart Business Intelligence?
Projekt architektury danych warto zacząć od potrzeb biznesowych, a nie od wyboru konkretnej technologii. Najpierw trzeba ustalić, jakie dane firma posiada, do czego chce je wykorzystać i kto będzie z nich korzystał.
Warto odpowiedzieć przede wszystkim na kilka pytań:
- jakie systemy są źródłem danych, np. ERP, CRM, e-commerce czy systemy finansowe,
- jakie rodzaje danych trzeba przechowywać,
- jak często dane powinny się aktualizować,
- kto będzie z nich korzystał,
- czy priorytetem jest raportowanie BI, analityka, AI czy kilka zastosowań jednocześnie,
- jakie wymagania dotyczą jakości, bezpieczeństwa i skalowalności.
Dopiero na tej podstawie można ocenić, czy lepiej sprawdzi się hurtownia danych, Data Lake, Data Lakehouse czy architektura łącząca kilka podejść.
Ważne jest też uwzględnienie obecnej infrastruktury firmy. Nowa architektura powinna współpracować z istniejącymi systemami i odpowiadać na realne potrzeby użytkowników, a nie tylko spełniać wymagania techniczne.
Wsparcie partnera takiego jak Hogart Business Intelligence może pomóc zaprojektować architekturę danych dopasowaną do potrzeb firmy. Proces obejmuje analizę źródeł, wymagań biznesowych i planowanych zastosowań, a następnie dobór odpowiedniego rozwiązania.
Dzięki temu firma nie wybiera Data Lake, hurtowni danych czy Lakehouse wyłącznie ze względu na popularność danej technologii. Decyzja wynika z tego, jak dane mają wspierać raportowanie, analitykę i rozwój organizacji.
