Data Lake vs. Data Warehouse: Apa Bedanya?

Data lake dan gudang data membantu Anda mengumpulkan dan menyimpan data besar secara efektif. Tetapi sementara kedua istilah itu terdengar serupa, mereka memiliki beberapa perbedaan. Data lake adalah kumpulan data mentah yang tidak terorganisir. Gudang data mengumpulkan, menyimpan, dan memfilter data yang diproses untuk analisis yang mudah.

Kedua istilah ini sering digunakan secara bergantian, tetapi memiliki banyak perbedaan dan kegunaan yang dapat membantu Anda memaksimalkan kampanye pemasaran dengan data.

Itulah mengapa kami akan membahas perbedaan utama antara data lake vs. data warehouse di halaman ini. Jadi teruslah membaca untuk mempelajari lebih lanjut!

Bonus: Ingin mempelajari lebih lanjut tentang penyimpanan data dan pemasaran berbasis data? Kemudian bergabunglah dengan lebih dari 190.000 pemasar yang mendapatkan saran dan kiat pemasaran berbasis data terbaru dari para ahli kami dengan mendaftar ke buletin kami, Revenue Weekly!

Untuk saran pemasaran digital reguler, berlangganan email yang dipercaya lebih dari 190.000 pemasar lain:

Pendapatan Mingguan. Daftar Hari Ini

Mendefinisikan data lake vs. data warehouse

Sebelum kita menyelami apa yang membuat data warehouse dan data lake berbeda, mari kita definisikan setiap istilah di bawah ini:

Apa itu danau data?

Data lake adalah sistem yang memungkinkan Anda menyimpan semua data dalam skala apa pun. Data lake dapat membantu Anda mengumpulkan data mentah yang tidak terorganisir dalam ukuran apa pun yang dapat Anda analisis nanti.

Pikirkan danau data sebagai badan air yang sebenarnya. Anda dapat menyimpan sejumlah besar data di data lake yang mengapung sampai Anda atau anggota tim lainnya menyelam untuk memeriksa atau menganalisisnya.

Apa itu gudang data?

Gudang data adalah sistem yang memungkinkan Anda untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data. Gudang data menggunakan dasbor, laporan, dan alat analitik lainnya untuk membantu Anda mengatur dan menafsirkan data Anda.

Pikirkan gudang data sebagai gudang yang sebenarnya. Dengan gudang data, Anda dapat mengumpulkan data Anda di gang atau baris agar tetap teratur. Anda kemudian dapat mengambil inventaris saham atau laporan data untuk menganalisis kumpulan data dan metrik tertentu.

3 perbedaan utama antara danau data dan gudang data

Jadi, apa sebenarnya perbedaan antara danau data dan gudang data? Meskipun kedua istilah ini mungkin terdengar dapat dipertukarkan pada awalnya, ada beberapa perbedaan signifikan di antara keduanya.

Berikut adalah tiga perbedaan utama antara data warehouse dan data lake:

1. Tipe data
2. Tujuan
3. Pengguna

1. Tipe data

Ketika membahas perbedaan antara gudang data dan data lake, jenis dan format data yang disimpan sistem ini dapat bervariasi.

Gudang data

Sebuah gudang data menyimpan data yang diproses dan disempurnakan. Data yang diproses adalah data yang dikumpulkan dan diterjemahkan menjadi informasi yang dapat digunakan. Dengan kata lain, data yang diproses dapat memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu Anda meningkatkan kampanye dan proses pemasaran guna mendorong hasil yang lebih baik untuk bisnis Anda.

Misalnya, dengan data yang diproses, Anda dapat menganalisis kumpulan data demografis pengguna untuk melihat lokasi mayoritas pengunjung situs web Anda.

Anda kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang audiens Anda dan menerapkan kampanye yang lebih efektif yang menargetkan pengguna di lokasi tersebut.

Danau data

Data lake menyimpan data mentah dan belum diproses. Data mentah adalah data yang telah dikumpulkan dari suatu sumber tetapi belum diproses. Tidak seperti data yang diproses, data mentah disimpan di data lake dalam bentuk aslinya dan tidak dapat memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk strategi pemasaran Anda.

Misalnya, Anda dapat mengumpulkan informasi berharga dari suatu sumber, seperti lokasi, jabatan, industri, dan lainnya. Namun, data ini tidak dianalisis dengan data dari sumber lain untuk memungkinkan Anda memahami jabatan dan industri mayoritas prospek Anda.

2. Tujuan

Perbedaan signifikan lainnya antara data lake dan data warehouse adalah tujuannya. Bisnis akan menggunakan data warehouse vs data lake karena berbagai alasan.

Gudang data

Anda dapat menggunakan gudang data untuk tidak hanya menyimpan data tetapi juga mengatur, mengelola, dan menganalisis data dari berbagai sumber. Dengan gudang data, Anda dapat membuat dasbor khusus yang membantu Anda menganalisis kumpulan data dengan cara yang terorganisir dan mudah dipahami.

Misalnya, Anda dapat membuat dasbor yang menampilkan metrik perilaku pengguna situs web, seperti waktu yang dihabiskan di halaman situs, rasio pentalan, dan lainnya.

Akibatnya, Anda dapat menggunakan gudang data untuk menganalisis representasi visual dari data situs web Anda untuk mendapatkan wawasan berharga tentang bagaimana pengunjung berinteraksi dengan situs Anda.

Danau data

Di sisi lain, Anda dapat menggunakan data lake untuk menyimpan banyak koleksi data mentah yang akan Anda proses dan analisis di masa mendatang. Tidak seperti gudang data, data lake tidak memungkinkan Anda memanfaatkan alat analitik untuk membantu Anda menafsirkan dan memahami data Anda.

Sebagian besar bisnis menggunakan data lake untuk menyimpan sejumlah besar data guna mengatur dan memprosesnya menggunakan platform lain di tim internal mereka.

3. Pengguna

Perbedaan lain antara data warehouse vs data lake adalah orang dan perusahaan yang menggunakannya.

Gudang data

Dari usaha kecil menengah (UKM) hingga perusahaan, berbagai perusahaan dapat menggunakan gudang data untuk menyimpan dan menganalisis data mereka. Karena gudang data menawarkan banyak alat dan fitur analitik untuk membantu Anda menginterpretasikan data Anda, mereka biasanya merupakan pilihan yang lebih disukai di antara bisnis.

Selain itu, jika Anda memiliki tim yang lebih kecil atau sama sekali tidak memiliki analis data, Anda dapat menggunakan gudang data untuk membantu Anda mengatur data dan menghemat waktu dan sumber daya.

Danau data

Bisnis yang lebih besar dengan tim pemroses data dan analis yang cukup besar biasanya berinvestasi di data lake. Itu karena perusahaan biasanya menggunakan data lake untuk menyimpan data mentah yang belum diproses.

Tim analis dan pemroses data mereka kemudian dapat menafsirkan dan mengatur data untuk menciptakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk menginformasikan strategi pemasaran mereka.

Data lake vs. data warehouse: Mana yang paling cocok untuk bisnis Anda?

Jadi, sekarang setelah Anda mengetahui perbedaan utama antara data warehouse vs. data lake, Anda mungkin bertanya-tanya mana yang paling cocok untuk bisnis Anda. Pilihan Anda dapat bergantung pada kebutuhan dan tujuan unik bisnis Anda.

Jika Anda perlu menyimpan sejumlah besar data dan memiliki sumber daya untuk mengatur dan memproses data ini nanti, data lake mungkin cocok untuk bisnis Anda.

Di sisi lain, jika bisnis Anda kekurangan waktu dan sumber daya untuk mengatur data dalam jumlah besar atau Anda ingin memanfaatkan dasbor khusus dan alat analitik untuk menafsirkan data Anda, gudang data bisa menjadi pilihan yang tepat untuk perusahaan Anda.

Karena antarmuka yang ramah pengguna dan fitur analitik, gudang data biasanya merupakan pilihan yang lebih disukai bagi perusahaan yang baru memulai pemasaran berbasis data. Itu karena gudang data memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang memungkinkan Anda mengoptimalkan strategi pemasaran untuk mendorong lebih banyak penjualan dan pendapatan bagi perusahaan Anda.

Temui MarketingCloudFX:

Satu platform yang melacak metrik yang tak terhitung jumlahnya dan mendorong hasil yang luar biasa.

Pelajari Lebih Lanjut Tentang Perangkat Lunak Kepemilikan Kami

Tidak dapat memutuskan antara danau tanggal dan gudang data?

Apakah Anda siap untuk membuat keputusan pemasaran yang lebih cerdas dan terinformasi untuk meningkatkan penjualan dan pendapatan Anda, tetapi tidak yakin apakah Anda memerlukan data lake atau gudang data? WebFX dapat membantu!

Solusi konsultasi data besar kami dapat membantu Anda mendapatkan nilai terbaik untuk data Anda guna membantu Anda mendorong hasil pemasaran yang mengesankan.

Tim kami yang terdiri lebih dari 450 pakar pemasaran digital dapat membantu Anda mengumpulkan, mengatur, dan menafsirkan data penting untuk membuat keputusan pemasaran yang lebih cerdas dan memperoleh laba atas investasi (ROI) yang lebih tinggi. Selain itu, perangkat lunak analisis data kami, MarketingCloudFX dapat membantu Anda mengelola dan menganalisis data Anda dengan mudah.

Bicaralah dengan salah satu ahli strategi kami hari ini dengan menelepon 888-601-5359 atau hubungi kami secara online untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana layanan konsultasi data besar kami dapat membantu bisnis Anda berkembang!