Wat is een data lakehouse en wat zijn de voordelen ervan?

Data vormt het hart van de moderne bedrijfsvoering, maar het beheren van de groeiende hoeveelheid informatie kan al snel een uitdaging worden. Organisaties hebben een manier nodig om verschillende soorten data op te slaan en deze tegelijkertijd eenvoudig te kunnen analyseren en gebruiken.

Een data lakehouse is ontworpen om dit probleem op te lossen. Het combineert de flexibiliteit van een data lake met de betrouwbaarheid en prestaties van een data warehouse, waardoor je één enkel platform hebt voor het opslaan, beheren en analyseren van data.

In deze gids leer je wat een data lakehouse is, hoe het werkt en waarom veel organisaties het adopteren als onderdeel van hun datastrategie.

Wat is een data lakehouse?

Een data lakehouse is een uniform databeheersysteem dat de opslagmogelijkheden van een data lake combineert met de prestaties en betrouwbaarheid van een data warehouse. 

Het is gebouwd op goedkope objectopslag en stelt je in staat om via één enkel platform met gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data te werken.

Eenvoudig gezegd stelt een data lakehouse je in staat om elk type data kosteneffectief op te slaan, net als bij een data lake, terwijl je tegelijkertijd snelle en betrouwbare analyses kunt uitvoeren, zoals bij een data warehouse.

Korte geschiedenis van het data lakehouse

Het data lakehouse is niet van de ene op de andere dag ontstaan. Het is geëvolueerd naarmate organisaties zochten naar een manier om de sterke punten van data warehouses en data lakes te combineren en hun beperkingen te vermijden.

Data Warehouses (jaren 90–2010)

• Organisaties vertrouwden op data warehouses voor business intelligence en rapportage.
• Data werd getransformeerd en opgeslagen in gestructureerde schema's die geoptimaliseerd waren voor analytische query's.
• Warehouses boden sterke governance, betrouwbaarheid en prestaties.
• Ze waren echter duur om op te schalen en hadden moeite met het verwerken van semi-gestructureerde en ongestructureerde data.

Data Lakes (jaren 2010)

• De opkomst van big data en cloudopslag leidde tot de adoptie van data lakes.
• Data lakes stelden organisaties in staat om grote hoeveelheden ruwe data tegen lagere kosten op te slaan.
• Ze ondersteunden een grote verscheidenheid aan datatypen, waaronder logs, IoT-data, afbeeldingen en video's.
• Veel data lakes werden echter moeilijk te besturen en te beheren, waardoor ze vaak veranderden in "data swamps".

Data Lakehouses (eind jaren 2010–heden)

• Nieuwe technologieën zoals Delta Lake, Apache Iceberg en Apache Hudi voegden warehouse-achtige mogelijkheden toe aan data lakes.
• Deze technologieën introduceerden functies zoals ACID-transacties, schemabeheer en dataversiebeheer.
• Organisaties konden voortaan data opslaan en analyseren binnen dezelfde omgeving.
• Deze evolutie leidde tot de data lakehouse-architectuur, die de sterke punten van zowel data lakes als data warehouses combineert.

Hoe werkt een data lakehouse?

Een data lakehouse werkt door dataopslag en data-analyse te combineren in één systeem. Eerst wordt data verzameld uit verschillende bronnen, zoals bedrijfsapplicaties, databases, websites, sensoren en clouddiensten. 

Deze data wordt vervolgens opgeslagen in een centrale opslagplaats, waar het in zijn oorspronkelijke formaat kan blijven in plaats van dat het vooraf ingrijpend moet worden getransformeerd.

Zodra de data is opgeslagen, voegt het lakehouse een beheerlaag toe die de data organiseert en betrouwbaar houdt. Deze laag helpt bij het bijhouden van wijzigingen, het handhaven van datakwaliteit en het waarborgen dat meerdere gebruikers veilig toegang hebben tot data en deze kunnen bijwerken.

Wanneer u de data moet analyseren, kunnen business intelligence-tools, analyseplatforms en machine learning-applicaties deze rechtstreeks vanuit het lakehouse benaderen. Omdat opslag en analyse samenwerken binnen dezelfde architectuur, is het niet nodig om data herhaaldelijk tussen afzonderlijke systemen te verplaatsen. 

Dit maakt gegevensverwerking sneller, verlaagt de kosten en geeft teams toegang tot actuelere informatie.

Wat zijn de belangrijkste kenmerken van een data lakehouse?

De kenmerken van een data lakehouse zijn onder andere:

• Open bestandsformaten: Data wordt opgeslagen in open formaten zoals Parquet, ORC en Avro. Dit vermindert de afhankelijkheid van leveranciers (vendor lock-in) en maakt het eenvoudiger om data te benaderen via verschillende tools en platforms.
• ACID-transacties: Een data lakehouse ondersteunt ACID-transacties, die helpen garanderen dat data accuraat en consistent blijft, zelfs wanneer meerdere gebruikers of applicaties tegelijkertijd toegang hebben.
• Uniform dataplatform: Gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data kunnen op één locatie worden opgeslagen en beheerd, waardoor er geen aparte opslagsystemen meer nodig zijn.
• Kostenefficiënte opslag: Lakehouses maken doorgaans gebruik van goedkope cloud-objectopslag, waardoor organisaties grote hoeveelheden data kunnen opslaan zonder dat de kosten aanzienlijk stijgen.
• Flexibiliteit in workloads: Dezelfde data kan worden gebruikt voor business intelligence, rapportage, analytics, data science en machine learning, waardoor het platform geschikt is voor uiteenlopende gebruiksdoeleinden.
• Sterk databeheer: Ingebouwde governance-functies helpen bij het waarborgen van datakwaliteit, beveiliging, compliance en toegangscontrole, zodat data betrouwbaar en goed beheerd blijft.
• Schaalbaarheid:Data lakehouses kunnen eenvoudig meeschalen naarmate de datavolumes groeien, waardoor ze geschikt zijn voor organisaties die terabytes of zelfs petabytes aan data verwerken.
• Ondersteuning voor real-time streaming: Veel lakehouse-platforms kunnen zowel batch- als streamingdata verwerken, waardoor organisaties informatie kunnen analyseren en actie kunnen ondernemen zodra deze wordt gegenereerd.

Wat zijn de verschillende lagen van de data lakehouse-architectuur?

Een data lakehouse bestaat uit verschillende lagen die samenwerken om data te verzamelen, op te slaan, te beheren en te analyseren. Elke laag heeft een specifieke rol in het efficiënt laten doorstromen van data door het systeem.

Ingestielaag

De ingestielaag is verantwoordelijk voor het verzamelen van data uit diverse bronnen. Dit kan variëren van databases, bedrijfsapplicaties en websites tot IoT-apparaten, clouddiensten en streamingplatforms. Data kan in batches of real-time worden ingeladen, afhankelijk van de bedrijfsbehoeften.

Opslaglaag

De opslaglaag is de plek waar alle data wordt bewaard. Deze maakt meestal gebruik van goedkope cloud-objectopslag en kan gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data in één repository opslaan. Deze laag vormt het fundament van de lakehouse-architectuur.

Metadatalaag

De metadatalaag biedt informatie over de data die in het lakehouse is opgeslagen. Deze laag beheert schema's, houdt dataversies bij, bewaakt de datakwaliteit en ondersteunt functies zoals ACID-transacties. Hierdoor wordt de data georganiseerd, doorzoekbaar en betrouwbaar.

API-laag

De API-laag fungeert als brug tussen de opgeslagen data en de tools die deze moeten benaderen. Het biedt interfaces zoals SQL, API's en connectoren waarmee applicaties, analyseplatforms en dataverwerkingstools met de data kunnen communiceren.

Consumptielaag

De consumptielaag is waar gebruikers en applicaties data benaderen voor analyse en besluitvorming. Business intelligence-tools, dashboards, rapportageplatforms, data science-omgevingen en machine learning-modellen gebruiken deze laag allemaal om inzichten uit het lakehouse te halen.

Wat is een medallion lakehouse-architectuur?

Een medallion lakehouse-architectuur is een manier om gegevens binnen een data lakehouse te organiseren om de datakwaliteit te verbeteren en het gebruik ervan te vergemakkelijken. In plaats van alle gegevens in één laag op te slaan, worden de gegevens in meerdere fasen verwerkt, waarbij elke fase ze verfijnt en verbetert.

De architectuur is doorgaans onderverdeeld in drie lagen:

• Bronze-laag: Slaat ruwe gegevens op precies zoals ze uit bronsystemen worden verzameld. In deze fase vindt weinig tot geen transformatie plaats.
• Silver-laag: De ruwe gegevens worden opgeschoond, gevalideerd en gestandaardiseerd. Dubbele records, fouten en inconsistenties worden verwijderd om de datakwaliteit te verbeteren.
• Gold-laag: De gegevens worden verder verfijnd en georganiseerd voor bedrijfsrapportages, analyses en besluitvorming. Deze laag bevat de meest betrouwbare en bedrijfsgerede gegevens.

Zie het als het raffineren van grondstoffen. Gegevens komen in hun ruwe vorm de Bronze-laag binnen, worden schoner en betrouwbaarder in de Silver-laag en bereiken de Gold-laag als hoogwaardige gegevens die klaar zijn voor analyse.

Deze aanpak helpt organisaties de datakwaliteit te behouden, het beheer te verbeteren en ervoor te zorgen dat gebruikers met nauwkeurige en consistente informatie werken.

Wat zijn de voordelen van een data lakehouse?

Een data lakehouse biedt verschillende voordelen door de sterke punten van data lakes en data warehouses te combineren in één platform.

Lagere kosten: Een data lakehouse maakt gebruik van goedkope opslag en biedt tegelijkertijd geavanceerde analysemogelijkheden, waardoor organisaties hun infrastructuur- en operationele kosten kunnen verlagen.

Verenigd dataplatform: Hiermee kunt u alle soorten gegevens op één plek opslaan en analyseren, waardoor er geen aparte data lakes en data warehouses meer nodig zijn.

Snellere analyses en inzichten: Omdat gegevens niet tussen meerdere systemen hoeven te worden verplaatst, kunnen teams sneller toegang krijgen tot informatie en deze analyseren.

Betere schaalbaarheid: Een data lakehouse kan efficiënt omgaan met groeiende datavolumes, waardoor het geschikt is voor zowel kleine bedrijven als grote ondernemingen.

Verbeterd databeheer: Ingebouwde beheerfuncties helpen bij het waarborgen van datakwaliteit, beveiliging en compliance binnen de hele organisatie.

Ondersteuning voor AI en machine learning: Data scientists en machine learning-teams hebben vanaf één platform toegang tot grote, diverse datasets, wat de ontwikkeling en training van modellen vereenvoudigt.

Grotere flexibiliteit: Een data lakehouse ondersteunt gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data, waardoor het geschikt is voor een breed scala aan analyses en zakelijke toepassingen.

Wat zijn de uitdagingen van een data lakehouse?

Hoewel een data lakehouse veel voordelen biedt, brengt het ook bepaalde uitdagingen met zich mee waar organisaties rekening mee moeten houden.

Complexiteit: Het implementeren en beheren van een data lakehouse kan complex zijn, vooral voor organisaties die nog niet bekend zijn met moderne data-architecturen.

Problemen met datakwaliteit: Omdat data vaak vanuit meerdere bronnen en in verschillende formaten in het lakehouse terechtkomt, kan het handhaven van een consistente datakwaliteit een uitdaging zijn.

Vereisten voor prestatieoptimalisatie: Naarmate datavolumes groeien, moeten organisaties mogelijk opslag, query's en verwerkingsworkloads optimaliseren om goede prestaties te behouden.

Beveiligingsrisico's: Het beheren van de beveiliging van zowel gestructureerde als ongestructureerde data kan lastig zijn, zeker wanneer gevoelige informatie in dezelfde omgeving wordt opgeslagen.

Aanzienlijke inspanningen voor installatie en integratie: Het bouwen van een data lakehouse vereist vaak de integratie van meerdere tools, platforms en databronnen, wat veel tijd en middelen kan kosten.

Governance-uitdagingen: Het toepassen van consistente governance-beleidsregels op diverse datatypen en workloads kan ingewikkelder zijn dan bij traditionele datawarehouses.

Data Lakehouse vs. Data Lake vs. Data Warehouse

Eendatawarehouse is primair gebouwd voor analytics en rapportage. Het slaat gestructureerde data op die vooraf is opgeschoond en georganiseerd, wat zorgt voor snelle queryprestaties en sterke governance. Het schalen kan echter kostbaar zijn en het is minder geschikt voor het verwerken van ongestructureerde data.

Eendatalake hanteert een andere aanpak door grote hoeveelheden ruwe data in het oorspronkelijke formaat op te slaan. Dit maakt het zeer flexibel en kosteneffectief, vooral voor organisaties die werken met diverse datatypen zoals logs, afbeeldingen, video's en IoT-data. Het nadeel is dat datalakes lastig te beheren kunnen zijn en mogelijk de governance en prestaties missen die nodig zijn voor bedrijfsanalyses.

Eendatalakehouse combineert de sterke punten van beide. Hiermee kun je gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data opslaan zoals in een datalake, terwijl je ook de betrouwbaarheid, governance en analytische mogelijkheden van een datawarehouse benut. Hierdoor kunnen organisaties één platform gebruiken voor opslag, analytics, business intelligence en machine learning in plaats van afzonderlijke systemen te onderhouden.

Conclusie

Naarmate de omvang en variëteit van data blijven groeien, hebben organisaties architecturen nodig die gelijke tred kunnen houden met veranderende bedrijfs- en analysebehoeften. Een data lakehouse voorziet in deze behoefte door een moderne basis te bieden die alles ondersteunt, van traditionele rapportage tot geavanceerde AI-initiatieven. 

Het samenbrengen van verschillende data-workloads in één omgeving helpt organisaties om wendbaarder te worden, hun data beter te benutten en een sterkere basis te leggen voor toekomstige groei.