Kuinka data lakes eroaa perinteisestä tietovarastoinnista?

Data lakes ja perinteiset tietovarastot ovat molemmat tärkeitä ratkaisuja organisaatioiden datan hallintaan, mutta niiden välillä on merkittäviä eroja. Perinteinen tietovarasto (data warehouse) on strukturoitu ja optimoitu tiettyihin ennalta määriteltyihin kyselyihin, kun taas data lake on joustava tallennusjärjestelmä, joka mahdollistaa eri muotoisen datan tallentamisen alkuperäisessä muodossaan ilman ennalta määriteltyä rakennetta. Tämä keskeinen ero vaikuttaa siihen, miten tietoa voidaan käsitellä, mihin tarkoituksiin järjestelmät soveltuvat ja millaista datan analysointia niillä voidaan tehdä.

Mitä ovat data lakes ja perinteiset tietovarastot?

Data lake on laaja ja joustava datan tallennusjärjestelmä, joka säilyttää datan sen alkuperäisessä muodossa, oli kyse sitten strukturoidusta, semi-strukturoidusta tai strukturoimattomasta datasta. Perinteinen tietovarasto puolestaan on suunniteltu säilyttämään strukturoitua dataa, joka on järjestetty tarkkaan määriteltyyn skeemaan.

Perinteiset tietovarastot kehitettiin 1980-luvulla vastaamaan tarpeeseen koota liiketoimintadataa yhteen paikkaan päätöksentekoa varten. Niiden arkkitehtuuri perustuu ETL-prosessiin (Extract, Transform, Load), jossa data käsitellään ja muunnetaan ennen tallentamista. Data lakesin konsepti syntyi 2000-luvun alussa big datan yleistyessä, kun organisaatiot tarvitsivat ratkaisuja kasvavien ja monimuotoisten datamassojen tallentamiseen.

Data lakesin perusarkkitehtuuri rakentuu skaalautuvan tallennuksen ympärille, joka yleensä hyödyntää hajautettuja tiedostojärjestelmiä kuten Hadoop HDFS:ää tai pilvipalveluiden tallennusratkaisuja. Perinteinen tietovarasto puolestaan käyttää useimmiten relaatiotietokantoja ja SQL-kyselykieltä datan käsittelyyn.

Mitkä ovat data lakesin tärkeimmät edut verrattuna perinteiseen tietovarastointiin?

Data lakesin merkittävin etu on sen joustavuus erilaisten dataformaattien käsittelyssä. Toisin kuin perinteiset tietovarastot, data lakes pystyy tallentamaan ja käsittelemään strukturoimatonta dataa kuten tekstiä, kuvia, videoita ja sensoritietoja ilman ennakkokäsittelyä.

Skaalautuvuus on toinen keskeinen data lakesin vahvuus. Data-analytiikan tarpeiden kasvaessa data lakes voi skaalautua horisontaalisesti lisäämällä uusia palvelimia järjestelmään, mikä on kustannustehokkaampaa kuin perinteisten tietovarastojen vertikaalinen skaalaus.

Kustannustehokkuus näkyy myös tallennuskapasiteetissa. Data lakes hyödyntää usein edullisia tallennusratkaisuja, koska data tallennetaan raakadatana ilman kallista esikäsittelyä. Tämä mahdollistaa suurten datamäärien säilyttämisen merkittävästi alhaisemmilla kustannuksilla.

Data lakes tarjoaa lisäksi joustavuutta datan analysointimenetelmille. Sen avulla voidaan toteuttaa kehittyneitä analyysejä kuten koneoppimista, tekoälyä ja reaaliaikaista analytiikkaa helpommin kuin perinteisillä tietovarastoilla, joiden rakenne on ennalta määritelty tiettyihin käyttötarkoituksiin.

Milloin organisaation kannattaa valita data lake -ratkaisu perinteisen tietovaraston sijaan?

Organisaation kannattaa harkita data lake -ratkaisua, kun datalähteiden määrä ja monimuotoisuus kasvaa merkittävästi. Erityisesti jos yrityksellä on tarve käsitellä suuria määriä strukturoimatonta dataa, kuten sosiaalisen median sisältöä, lokitietoja tai sensoreista tulevaa dataa, on data lake yleensä toimivampi ratkaisu.

Datamäärien ollessa erittäin suuria (teratavuja tai petatavuja) data lake tarjoaa skaalautuvamman ja kustannustehokkaamman vaihtoehdon. Data lake on myös optimaalinen valinta, kun data-analytiikan tarpeet eivät ole vielä täysin selvillä tai ne muuttuvat nopeasti – se mahdollistaa datan tallentamisen ensin ja rakenteen määrittelyn myöhemmin.

Modernit datastrategiat hyödyntävät usein hybridiratkaisuja, joissa data lake toimii raakadatan tallennuspaikkana ja perinteinen tietovarasto jalostetun tiedon säilytyspaikkana. Tämä yhdistelmä tarjoaa sekä joustavuutta että suorituskykyä organisaation analytiikkatarpeisiin.

Yhteenveto: Data-arkkitehtuurin moderni lähestymistapa

Perinteisten tietovarastojen ja data lakesin vertailu ei ole mustavalkoinen joko-tai-valinta, vaan kyse on siitä, mikä palvelee parhaiten organisaation tarpeita. Perinteiset tietovarastot excel-loivat strukturoidun datan käsittelyssä, tarkkuudessa ja suorituskyvyssä, kun taas data lakes tarjoaa joustavuutta, skaalautuvuutta ja mahdollisuuksia innovatiiviseen datan analysointiin.

Circles Consulting tarjoaa asiantuntevaa ohjausta organisaatioille, jotka harkitsevat tiedonhallintaratkaisujensa modernisointia. Heidän data-analytiikkapalvelunsa kattavat sekä perinteiset tietovarastoratkaisut että modernit data lake -toteutukset. Circlesin asiantuntijat auttavat tunnistamaan organisaation tarpeet ja suunnittelemaan optimaalisen data-arkkitehtuurin, joka tukee liiketoiminnan tavoitteita ja mahdollistaa tehokkaan datan hyödyntämisen päätöksenteossa. Heidän Data Engineering -osaamisensa varmistaa, että organisaatioilla on käytössään oikea tieto oikeaan aikaan, mikä tehostaa tiedonkulkua ja parantaa päätöksenteon laatua.