Woordenlijst
Wat is data lakehouse?
Een data lakehouse is een dataplatform dat de opslag van een data lake combineert met de tabelstructuur en het beheer van een datawarehouse. Open tabelformaten zoals Delta Lake en Apache Iceberg maken dat mogelijk.
Data lakehouse uitgelegd
In een lakehouse staan de gegevens als bestanden in objectopslag, meestal in het Parquet-formaat. Een open tabelformaat zoals Delta Lake of Apache Iceberg legt daar een laag overheen met transacties, schema's en versiegeschiedenis, zodat die bestanden zich gedragen als databasetabellen.
Het idee is dat je niet meer twee kopieën nodig hebt, een lake voor ruwe data en een warehouse voor rapportage, maar één opslag waarop verschillende rekenmotoren werken. Microsoft Fabric, Databricks en Snowflake bieden allemaal varianten van dit model.
Een lakehouse is vooral interessant bij grote datavolumes of veel ruwe data. Voor een middelgrote organisatie met een paar bronsystemen is een klassiek datawarehouse vaak eenvoudiger te beheren en net zo geschikt.
Voorbeeld
Een grotere zusterorganisatie van Acme Groothandel bewaart klikdata van de webshop en ordergegevens samen in een lakehouse. Data scientists werken op de ruwe tabellen, terwijl het financeteam een gestructureerde laag gebruikt voor de maandrapportage.
Data lakehouse in ENABLE
ENABLE heeft geen integratie met een lakehouse of met Microsoft Fabric; de data-onderdelen van ENABLE lezen uit een PostgreSQL-datawarehouse per klant. Gegevens uit een lakehouse kunnen buiten het portaal naar dat warehouse worden geladen.
FAQ
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen een data lakehouse en een datawarehouse?
Een datawarehouse slaat data op in een database met eigen opslag, een lakehouse slaat tabellen op als bestanden in een data lake met een open tabelformaat erover. Een lakehouse combineert de flexibiliteit van een lake met de structuur van een warehouse.
Wat is Delta Lake?
Delta Lake is een open tabelformaat dat Parquet-bestanden uitbreidt met transacties, schema's en versiegeschiedenis. Het is onder meer het standaardformaat in Microsoft Fabric en Databricks.
Heeft elke organisatie een lakehouse nodig?
Nee. Bij een beperkt aantal bronsystemen en gestructureerde data is een datawarehouse vaak eenvoudiger en goedkoper te beheren.
Verder lezen
- KennisbankWat is een datawarehouse? Uitleg en vergelijkingEen datawarehouse is een centrale database waarin je gegevens uit verschillende bronsystemen, zoals je ERP, CRM en webshop, samenbrengt, opschoont en zo inricht dat je er goed op kunt rapporteren en analyseren. Een bronsysteem is gemaakt om transacties te verwerken; een datawarehouse is gemaakt om te lezen, te vergelijken en historie te bewaren. Een data lake bewaart ruwe data in elk formaat, en een data lakehouse combineert de opslag van een lake met de structuur van een warehouse.Lees meer
- OplossingMicrosoft Fabric: wat het is en wanneer het pastWat Microsoft Fabric is, wanneer het past en hoe het zich verhoudt tot ENABLE.Lees meer
- OplossingData platform laten bouwen: lagen, keuzes en aanpakVan bronnen tot dashboards en AI: zo is een data platform opgebouwd.Lees meer
- KennisbankWoordenlijst data, AI en Power BIWat is een service principal, row-level security, een semantisch model, text-to-SQL of RAG? Korte, heldere definities van begrippen rond data, Power BI en AI.Lees meer
AI gebruiken op je eigen data. Veilig, en zonder hoofdpijn.
In een online demo laten we zien hoe ENABLE je data veilig beschikbaar maakt en hoe je erop bouwt: een app beschrijven in de AI Builder, vragen in gewone taal, dashboards en API's. En hoe wij het voor je inrichten en beheren.