Data lakes en datawarehouses lossen verschillende problemen op. Lakes slaan ruwe data goedkoop op in het native format, en warehouses leveren snel beheerde data. Hoe je ze individueel of samen gebruikt, heeft invloed op wat je analyseteam kan doen en de schaal van moderne data maakt deze keuze nog belangrijker. In 2024 werd er elke dag 402,89 miljoen terabyte aan data gecreëerd, vastgelegd, gekopieerd of verbruikt, wat neerkomt op ongeveer 147 zettabyte per jaar.

Hieronder vergelijken we data lakes versus datawarehouses, leggen we uit waar ze verschillen wat betreft schema, kosten, prestaties en beheer en hoe je de juiste architectuur afstemt op je workloads.

Hoogtepunten

• Data lakes gebruiken schema-on-read om ruwe data flexibel op te slaan, terwijl datawarehouses schema-on-write gebruiken om snelle, consistente query-prestaties te leveren voor business intelligence (BI) en rapportage.

• Volwassen datateams gebruiken over het algemeen beide systemen in een gelaagde architectuur, waarbij ruwe data in een lake landt en beheerde data naar een warehouse stroomt voor analyses.

• De legacy-benadering van betalingsdata voor het bouwen van een eigen pijplijn is vaak fragiel, omdat wijzigingen in API-schema's pijplijnen kunnen verstoren.

Wat is een data lake?

Een data lake is een gecentraliseerde repository waarin data in zijn ruwe, native format is opgeslagen. Dat omvat gestructureerde data (tabellen), semi-gestructureerde data zoals JSON-logboeken (JavaScript Object Notation) en ongestructureerde data (tekst, afbeeldingen, video).

Het bepalende ideaal achter een data lake is schema-on-read. Data landt precies zoals deze is geproduceerd en structuur wordt later toegepast tijdens query's, wanneer iemand de vraag kent die men probeert te beantwoorden. Die flexibiliteit maakt lakes zeer geschikt voor grootschalige opname en verkennende analyse. Je kunt vrijwel alles opslaan zonder vooraf te beslissen hoe je het gaat modelleren.

Wat is een datawarehouse?

Een datawarehouse is een gestructureerd analysesysteem dat is ontworpen voor snelle, consistente query's.

Voordat data in een warehouse terechtkomt, wordt deze doorgaans opgeschoond, getransformeerd en gemodelleerd naar goed gedefinieerde schema's die zijn geoptimaliseerd voor analyse. Deze benadering staat bekend als schema-on-write: de structuur en definities worden bepaald voordat de data wordt opgeslagen. Het resultaat is een beheerde omgeving waarin analisten query's kunnen uitvoeren, dashboards kunnen bouwen en statistieken kunnen berekenen zonder zich zorgen te hoeven maken over inconsistente formats of ontbrekende context.

Hoewel een data lake prioriteit geeft aan flexibiliteit, geeft een datawarehouse prioriteit aan betrouwbaarheid en prestaties voor analyses.

Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen een datalake en een datawarehouse?

De praktische verschillen tussen lakes en warehouses gaan veel verder dan waar gegevens worden opgeslagen. Hoe ze zijn gestructureerd, wie ze kan gebruiken en wat het kost om een query uit te voeren, zijn ook belangrijke verschillen.

Structuur

Datalakes slaan ruwe gegevens op en passen alleen structuur toe wanneer query's worden uitgevoerd. Deze flexibiliteit maakt meerdere interpretaties van dezelfde dataset mogelijk. Datawarehouses dwingen structuur af wanneer gegevens worden weggeschreven, zodat iedereen die de bestellingen opvraagt hetzelfde schema en dezelfde definities ziet.

Queryprestaties

Warehouses zijn gebouwd voor interactieve analytics. Query's op grote tabellen in systemen zoals Snowflake of BigQuery kunnen binnen enkele seconden resultaat opleveren. Het uitvoeren van een query op ruwe bestanden in lake-opslag kan trager en duurder zijn, tenzij je hebt geïnvesteerd in optimalisaties zoals kolomopslag, partitionering en compactie.

Gegevenstypen

Warehouses blinken uit in gestructureerde, relationele gegevens die worden gebruikt in rapportages en dashboards. Datalakes zijn soepeler: ze kunnen ruwe logboeken, geneste JSON, datasets voor machine learning, afbeeldingen en andere niet-relationele indelingen opslaan.

Governance en vertrouwen

Warehouse-gegevens gaan doorgaans door validatie- en transformatiepijplijnen, waardoor ze geschikt zijn voor zakelijke rapportage. Gegevens in een lake zijn vaak ruw en verkennend, waardoor er meestal extra verwerking nodig is voordat ze productiestatistieken kunnen ondersteunen.

Kostenprofiel

Datalakes zijn veel goedkoper voor het opslaan van grote volumes ruwe of zelden geopende gegevens. Warehouses kosten meer per terabyte, maar bieden snellere queryprestaties en betere ondersteuning voor high-concurrency analytics-workloads.

Hoe gebruiken organisaties datalakes en datawarehouses samen?

Volwassen platforms gebruiken doorgaans beide systemen, waarbij elk systeem het deel van de pijplijn afhandelt waarvoor het het meest geschikt is. Meestal fungeert een datalake als de landingszone voor ruwe gegevens, terwijl het warehouse gecureerde, voor analyse geschikte datasets levert aan analisten en zakelijke tools.

Een veelvoorkomend patroon is medallion-architectuur, waaronder:

• Brons: Ruwe opgenomen gegevens

• Zilver: Opgeschoonde en ontdubbelde datasets

• Goud: Geaggregeerde, bedrijfsklare tabellen die voor rapportage worden gebruikt

In veel implementaties staan bronzen en zilveren gegevens in lake-opslag, terwijl gouden datasets vanuit een warehouse worden geleverd.

Het nadeel van deze gelaagde architectuur is de moeilijkheidsgraad. Gegevens worden gedupliceerd in systemen, pijplijnen verplaatsen en transformeren ze, en teams moeten governance en toegangscontroles op meerdere plaatsen beheren. Organisaties vereenvoudigen dit door te experimenteren met lakehouse-architecturen die zijn gebouwd op technologieën zoals Delta Lake, Apache Iceberg of Hudi. Deze systemen voegen functies toe die traditioneel aan warehouses worden gekoppeld, zoals atomicity, consistency, isolation en durability (ACID)-transacties en schemahandhaving, die rechtstreeks naar lake-opslag verwijzen.

Hierdoor kunnen teams één platform gebruiken in plaats van twee. Hoe goed het werkt, hangt af van de complexiteit van de query en de volwassenheid van het team dat het beheert.

Hoe kies je tussen een data lake en een datawarehouse?

Het juiste antwoord is afhankelijk van wie de data gebruikt en wat ze ervan nodig hebben. Over het algemeen hebben organisaties meerdere teams met verschillende vereisten.

Dit is waar je rekening mee moet houden:

Teams voor business intelligence (BI) en rapportage

Als je voornaamste gebruikers analisten zijn die dashboards bouwen in tools zoals Looker, Tableau of Metabase, is een datawarehouse doorgaans de beste basis. Deze tools zijn afhankelijk van consistente schema's, betrouwbare statistieken en snelle query-reacties.

Teams voor datawetenschap en machine learning

Voor het trainen van modellen zijn vaak ruwe datasets met een hoog volume vereist, zoals gebeurtenisstreams, tekst, gedragslogboeken of andere complexe formats. Data lakes bieden de flexibiliteit om die data op te slaan en te verkennen voordat deze in gestructureerde tabellen wordt gevormd.

Engineeringteams die data op schaal opnemen

Wanneer systemen elke dag miljarden gebeurtenissen genereren, is een lake doorgaans de meest praktische eerste bestemming. Het is goedkoper, kan goed omgaan met veranderende schema's en vereist niet dat stroomopwaartse systemen voldoen aan een vooraf gedefinieerd datamodel.

Gemengde workloads

Organisaties hebben de neiging om de twee te combineren: een lake voor opname en het opslaan van ruwe data, een warehouse voor het leveren van beheerde datasets en een transformatielaag die de twee verbindt. In dit type configuratie is de vraag waar elk systeem binnen de algehele datapijplijn past.

Hoe past een betaalprovider in je data lake- of datawarehouse-architectuur?

De legacy-benadering van betalingsdata is het bouwen van een eigen pijplijn met behulp van een Application Programming Interface (API) om paginering en frequentielimieten af te handelen, de resultaten naar de opslag te schrijven en de integratie voor onbepaalde tijd te onderhouden.

Dat werkt, maar het is fragiel. Wijzigingen in API-schema's kunnen pijplijnen verstoren, historische backfills vereisen aanvullende logica en betalingsdata omvat gevoelige financiële informatie. Dat betekent dat het routeren ervan via externe verkopers voor extraheren, transformeren en laden (ETL) een veiligheidsrisico vormt waar veel financiële en compliance-teams zich niet prettig bij voelen.

De Stripe Data Pipeline pakt deze uitdagingen direct aan. Een native connector die is gebouwd en onderhouden door Stripe. Deze is beschikbaar voor bestaande Stripe-gebruikers en werkt door Stripe-data (transacties, klanten, abonnementen, uitbetalingen) rechtstreeks te synchroniseren met een datawarehouse of bestemming voor cloudopslag.

In vergelijking met externe connectoren heeft de native benadering een paar voordelen:

• Volledigheid van de data: Stripe Data Pipeline omvat historische data van het account, vooraf samengestelde financiële rapporten en beheerde datasets die door externe connectoren vaak niet worden blootgesteld of een aangepaste configuratie vereisen om zichtbaar te maken.

• Betrouwbaarheid op schaal: Omdat de pijplijn wordt onderhouden door Stripe zelf, worden API-wijzigingen automatisch bijgehouden, wordt schema-evolutie afgehandeld en wordt rekening gehouden met randgevallen in het datamodel van Stripe die door externe connectoren soms worden gemist.

• Beperkt veiligheidsrisico: Financiële transactiedata verplaatst zich tussen Stripe en je opslagbestemming zonder via de infrastructuur van een tussenliggende verkoper te gaan, wat je databeveiligingspositie vereenvoudigt.

Hoe Stripe Data Pipeline kan helpen

Met Stripe Data Pipeline kun je dezelfde analyse uitvoeren in je datawarehouse door je Stripe-data te combineren met andere bedrijfsdata. Stripe Data Pipeline en Stripe Sigma worden beide aangedreven door dezelfde onderliggende Stripe-data, maar met Data Pipeline kun je die data eenvoudig in combinatie met andere datasets bekijken.

Stripe Data Pipeline kan je met het volgende helpen:

• Direct met je warehouse synchroniseren
  Data verplaatst zich naar Amazon Redshift, Snowflake of Amazon S3 zonder te routeren via een externe connector, waardoor gevoelige financiële data uit de aanvullende verkopersinfrastructuur blijft.

• Eén bron van waarheid creëren
  Centraliseer je Stripe-data op één plek om je financiële afsluiting te versnellen, de beste betaalmethoden te identificeren, AI-modellen te verbeteren en meer.

• Geen code instellen
  De verbinding is geconfigureerd in het Stripe-dashboard, zonder dat er code is vereist. Stel Stripe Data Pipeline in enkele minuten in en ontvang je Stripe-data en rapporten doorlopend automatisch in je dataopslagbestemming.

Meer informatie over hoe Stripe Data Pipeline je kan helpen met het ontsluiten van je bedrijfsdata.