Een data lakehouse combineert in de eenvoudigste bewoordingen de beste functionaliteiten van een data lake en een datawarehouse. Het biedt een uniform platform voor het naadloos integreren van zowel gestructureerde als ongestructureerde data, waardoor bedrijven wendbaarheid, schaalbaarheid en flexibiliteit krijgen in hun data-analyseprocessen. In tegenstelling tot traditionele datawarehouses die afhankelijk zijn van rigide schema's voor het organiseren en opslaan van gestructureerde gegevens, maakt een data lakehouse gebruik van een flexibel schema-on-read-benadering. 

Dit betekent dat onbewerkte, onverwerkte gegevens zonder enige vooraf gedefinieerde structuur in het systeem kunnen worden opgenomen, waardoor directe analyse en verkenning mogelijk is. Bovendien is een belangrijk voordeel van het data lakehouse de mogelijkheid om zowel batch- als realtime verwerkingsmogelijkheden te benutten. Door deze twee verwerkingsbenaderingen binnen één architectuur te combineren, kunnen organisaties waardevolle inzichten ontlenen aan zowel historische als actuele streamingdatasets.

Een cruciaal aspect dat de data lakehouse-architectuur krachtig maakt, is de integratie ervan met op Spark gebaseerde analyses. Door te benutten Spark's verwerkingskrachtkunnen organisaties complexe analytische taken uitvoeren op de gegevens die zijn opgeslagen in het Lakehouse. Dit geldt ook voor geavanceerd hardlopen machine learning algoritmen, het uitvoeren van complexe aggregaties en transformaties, en het uitvoeren van iteratieve berekeningen. Bovendien maakt een data lakehouse realtime streaming-analyses mogelijk door naadloos te integreren met streaming-frameworks zoals Apache Kafka of Apache Flink. Hierdoor kunnen bedrijven analyses maken en inzichten ontlenen aan de voortdurend stromende gegevensstromen zodra deze binnenkomen.

Wat zijn veel voorkomende Data Lakehouse-uitdagingen?

Ondanks de vele voordelen brengt het data lakehouse verschillende uitdagingen op het gebied van data met zich mee governance, beveiliging, privacy en compliance die aangepakt moeten worden. Databeheer is cruciaal voor het garanderen van de nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid van data binnen een data lakehouse. Organisaties moeten duidelijke beleidsregels en processen opstellen om de kwaliteitscontrole van gegevens, het beheer van metagegevens en de toegangscontroles in het hele ecosysteem te beheren.

Beveiliging is een ander belangrijk aandachtspunt bij de omgang met grote hoeveelheden gegevens. Omdat gevoelige informatie zich in het data lakehouse bevindt, moeten organisaties robuuste beveiligingsmaatregelen implementeren, zoals encryptietechnieken en toegangscontroles, om zich te beschermen tegen ongeoorloofde toegang of inbreuken. Privacyreglement zoals GDPR of CCPA vereisen dat organisaties persoonlijke informatie op passende wijze beveiligen. 

Wat zijn de belangrijkste kenmerken van Data Lakehouse-architectuur?

De verschillende lagen van een datawarehouse-architectuur

In de kern bestaat een data lakehouse-architectuur uit drie lagen: opslag, rekenkracht en catalogus. De opslaglaag slaat onbewerkt op gestructureerd en ongestructureerd gegevens zonder enige wijziging. De rekenlaag maakt verwerkings- en analysemogelijkheden bovenop deze opgeslagen informatie mogelijk door gebruik te maken van verschillende motoren zoals Apache Spark of Presto. Ten slotte fungeert de cataloguslaag als een metadatarepository die een georganiseerd overzicht biedt van beschikbare datasets binnen de architectuur. 

Opslag, verwerking en integratie in een Data Lakehouse

De belangrijkste componenten van een data lakehouse zijn opslag, verwerking en integratie. De opslagcomponent van een data lakehouse stelt organisaties in staat grote hoeveelheden verschillende soorten gegevens in hun oorspronkelijke formaten op te slaan. Deze flexibiliteit maakt gemakkelijke toegang en analyse van beide mogelijk historische en realtime gegevens. 

Verwerking is een ander cruciaal onderdeel dat gebruikers in staat stelt waardevolle inzichten uit de opgeslagen gegevens te halen. Door gebruik te maken van gedistribueerde computertechnologieën zoals Apache Spark of Presto kunnen organisaties complexe analysetaken uitvoeren, zoals machinaal leren, ad-hocquery's of batchverwerking op hun data lakehouse. Integratie speelt een cruciale rol bij het verbinden van verschillende systemen en applicaties binnen de infrastructuur van een organisatie. Het maakt naadloze gegevensopname mogelijk vanuit meerdere bronnen, zoals databases, clouddiensten of streamingplatforms naar het data lakehouse.

Schaalbaarheid en flexibiliteit van Data Lakehouse-architectuur  

Een van de belangrijkste voordelen van de data lakehouse-architectuur is de schaalbaarheid ervan. Traditionele datawarehouses hebben vaak moeite met het omgaan met het steeds groter wordende volume, de verscheidenheid en de snelheid van moderne data. Met een data lakehouse kunnen organisaties hun opslagcapaciteit echter naadloos horizontaal schalen door meer knooppunten aan hun cluster toe te voegen. Dit verdeeld aanpak biedt een efficiënte verwerking van enorme hoeveelheden gegevens zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. 

De flexibiliteit die de architectuur biedt, is van cruciaal belang bij het aanpassen aan de veranderende bedrijfsbehoeften. Gegevens in een lakehouse kunnen in hun ruwe vorm worden opgeslagen zonder een vooraf gedefinieerd schema of structuur, waardoor het gemakkelijk wordt om nieuwe soorten informatie te accommoderen zodra deze zich voordoet. Deze flexibiliteit stelt organisaties in staat diverse datasets uit verschillende bronnen vast te leggen en op te slaan zonder zich zorgen te hoeven maken over voorafgaande transformaties of schemawijzigingen.

De schaalbaarheid en flexibiliteit die de data lakehouse-architectuur biedt, stellen bedrijven in staat grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde informatie efficiënt op te slaan en tegelijkertijd aanpasbaar te blijven aan toekomstige veranderingen in hun analytische vereisten.     

Gegevensopname en -transformatie in Data Lakehouse

Realtime analyses en batchverwerking zijn cruciale componenten van een data lakehouse-architectuur, waardoor organisaties de kracht van data kunnen benutten inname en transformatie. Deze mogelijkheden vergemakkelijken de extractie van waardevolle inzichten uit zowel realtime als historische gegevens, waardoor tijdige besluitvorming wordt gegarandeerd en de algehele bedrijfsflexibiliteit wordt verbeterd. 

Datagovernance en kwaliteitsmanagement in Data Lakehouses 

Gegevensbeheer en -kwaliteit zijn twee cruciale aspecten van een data lakehouse-architectuur – die verschillende belangrijke componenten omvatten, zoals het afdwingen van schema’s, metadata beheer en gegevensbeheer. 

Het afdwingen van schema's speelt een cruciale rol bij het handhaven van de consistentie en betrouwbaarheid van gegevens binnen een data lakehouse. Het omvat het definiëren en handhaven van vooraf gedefinieerde schema's voor verschillende datasets om ervoor te zorgen dat de structuur en het formaat van de gegevens aan specifieke normen voldoen. Door schemaregels af te dwingen kunnen organisaties inconsistenties of discrepanties in hun datasets voorkomen, waardoor naadloze integratie en analyse mogelijk wordt. 

Metadatabeheer is een ander essentieel onderdeel dat helpt bij het organiseren en beschrijven van de gegevens die zijn opgeslagen in een data lakehouse. Het omvat het vastleggen van uitgebreide metadata, inclusief informatie over de bron, structuur, relaties en gebruikspatronen van de gegevens. Effectief metadatabeheer maakt een beter begrip en ontdekking van beschikbare datasets mogelijk, terwijl efficiënte bevragings- en ophaaloperaties worden vergemakkelijkt. 

Gegevensbeheer is een integraal onderdeel van het waarborgen van de naleving van wettelijke vereisten, privacybeleid, beveiligingsmaatregelen en ethische overwegingen. Het gaat om het vaststellen van beleid, procedures, rollen, verantwoordelijkheden en kaders om het algemene beheer van gegevens binnen een organisatie te regelen. Gegevensbeheer zorgt ervoor dat er passende controles zijn voor toegangscontrole, autorisatiemechanismen, audittrails, bewaarbeleid en andere aspecten die verband houden met gegevensbeveiliging.

Geïntegreerde query-engine en uniforme gegevenstoegang

De geïntegreerde query-engine zorgt voor een naadloze bevraging en verwerking van grote hoeveelheden gegevens die zijn opgeslagen in het data lakehouse. Hierdoor kunnen organisaties realtime analyses uitvoeren op diverse datasets zonder deze te hoeven verplaatsen of transformeren naar een afzonderlijk systeem. 

Bovendien zorgt de uniforme functie voor gegevenstoegang ervoor dat alle soorten gegevens toegankelijk zijn via één enkele querytaal of interface. Dit vereenvoudigt het algehele gegevensbeheerproces en verkort de leercurve voor analisten en ingenieurs. 

Geavanceerde mogelijkheden voor analyse en beveiliging

De data lakehouse-architectuur omvat geavanceerde analysemogelijkheden en beveiligingsfuncties. Een cruciaal aspect is de mogelijkheid om realtime streaminggegevens te benutten, waardoor organisaties informatie kunnen verwerken en analyseren terwijl deze binnenkomt, waardoor tijdige besluitvorming mogelijk wordt. 

ML-integratie is een ander essentieel onderdeel van een data lakehouse-architectuur, waarmee organisaties waardevolle patronen en trends kunnen ontdekken, bruikbare inzichten kunnen afleiden en nauwkeurige voorspellingen kunnen doen. 

Nu het aantal datalekken en privacyschendingen toeneemt, zijn beveiligingsmaatregelen een topprioriteit voor mondiale organisaties. Data lakehouses bieden geavanceerde beveiligingsmaatregelen, zoals geavanceerde encryptiemethoden, op rollen gebaseerde toegangscontroles, auditmogelijkheden en naleving van industriestandaarden. 

Wat zijn de voordelen van Data Lakehouse-architectuur?

Hier is een samenvatting van de belangrijkste voordelen van een data lakehouse:

• Gecentraliseerde gegevensopslag: Deze functie biedt verschillende voordelen voor verbeterd gegevensbeheer en gestroomlijnde gegevensintegratie. Met een gecentraliseerde aanpak kunnen organisaties enorme hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens op één locatie opslaan, waardoor de noodzaak voor meerdere silo-systemen wordt geëlimineerd. 

• Toegang tot meerdere gegevensbronnen: Gegevens van verschillende afdelingen, applicaties en externe bronnen kunnen worden opgenomen in het data lakehouse, waardoor een holistisch beeld ontstaat van de informatiemiddelen van de organisatie. Organisaties kunnen consistent beleid en controles afdwingen voor alle opgeslagen informatie, waardoor naleving van wettelijke vereisten wordt gegarandeerd. 

• Verbeterd datakwaliteitsbeheer: Dataopschonings- en transformatieprocessen kunnen op uniforme wijze worden toegepast.     

• Schaalbaarheid en flexibiliteit: De schaalbaarheid en flexibiliteit van een data lakehouse-architectuur stelt organisaties in staat de kracht van kosteneffectief databeheer te benutten. Met een data lakehouse kunnen bedrijven eenvoudig enorme hoeveelheden uiteenlopende datasets opslaan en verwerken zonder dat er uitgebreide transformaties of vooraf gedefinieerde schema's nodig zijn. 

• Cloudvoordeel: Door gebruik te maken van cloudgebaseerde platforms kunnen organisaties hun opslag- en computerbronnen dynamisch schalen op basis van de vraag, waardoor de kosten worden geoptimaliseerd en tegelijkertijd hoge prestatieniveaus behouden blijven. 

• Realtime analyses en snellere besluitvorming: De adoptie van data lakehouse-architectuur levert voordelen op op het gebied van realtime analyses en snellere besluitvormingsprocessen. Realtime analyse wordt mogelijk omdat gegevens vrijwel in realtime worden opgenomen en verwerkt, waardoor tijdrovende ETL overbodig wordt. Door gestructureerde en ongestructureerde gegevens in één opslagplaats te consolideren, stelt het data lakehouse bedrijven in staat snel en efficiënt toegang te krijgen tot grote hoeveelheden informatie.

• Verbeterde samenwerking en datademocratisering: Data Lakehouse-architectuur biedt ook verbeterde samenwerkingsfuncties. In traditionele data-architecturen belemmeren datasilo’s vaak de communicatie en samenwerking tussen verschillende afdelingen of teams binnen een organisatie. Bij een data lakehouse worden alle gegevens echter opgeslagen in een gecentraliseerde opslagplaats, waardoor deze silo’s worden geëlimineerd en samenwerking wordt bevorderd. 

• Geoptimaliseerd resourcegebruik en ML-mogelijkheden: Het data lakehouse maakt gebruik van de kracht van cloud computing om grote hoeveelheden gegevens in ruwe vorm efficiënt op te slaan en te verwerken. Door gestructureerde en ongestructureerde gegevens in één opslagplaats te consolideren, kunnen bedrijven het maximale uit hun bestaande bronnen halen. 

Wat is de toekomst van Data Lakehouse-architectuur?

Data-engineering zal een cruciale rol spelen bij het vormgeven van de toekomst van een data lakehouse. Data-ingenieurs spelen een cruciale rol bij het ontwerpen, bouwen en onderhouden van de infrastructuur die nodig is voor succesvolle data lakehouse-implementaties. Zij zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen van schaalbare en efficiënte datapijplijnen die grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data opnemen, transformeren en opslaan. 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/