Het verschil tussen Data Warehouse, Data Lake en een Logical Datawarehouse

In de wereld van Business Intelligence wordt er gesproken over meerdere typen data- en informatieopslag. Hieronder leggen we de verschillen uit tussen een Data Warehouse, een Data Lake en een Logical Datawareshouse.

Datawarehouse – DWH

Een Datawarehouse of Enterprise Datawarehouse (EDW) is van de drie termen de oudste. Een datawarehouse is een set van gegevens die vanuit brondatabases worden opgeslagen op een centrale plek, met als doel om historie bij te houden en deze gegevens op een manier te kunnen aanbieden aan data-analyse software, zodat zij er gemakkelijk en snel gebruik van kunnen maken. Met een DWH bouw je een gestructureerde hoeveelheid data op voor specifiek gebruik en een datawarehouse is een afspiegeling van het businessmodel van de organisatie, met definitiebepaling.

Datalake – DL

Een Data Lake is bedoeld om alle data binnen een organisatie te verzamelen, zonder een specifiek doel gedachte, behalve dat alle data te bevragen is op één plek. Bij een data lake wordt alle data zowel gestructureerd als ongestructureerd opgeslagen. In vergelijking met een datawarehouse is een datalake dus veel vrijer. Het is dan ook geen vervanger van een datawarehouse, maar een aanvulling.

Logical Datawarehouse – LDW

Met een logisch datawarehouse wordt een laag bovenop verschillende datasilo’s bedoelt. Deze datasilo’s kunnen bestaan uit een of meerdere datawarehouses al dan niet in combinatie met ongestructureerde databronnen. Het voordeel van een LDW is dat je alle data binnen een organisatie op één centraal punt hebt staan, waardoor het makkelijker te vinden en te gebruiken is door de gebruiker.