WAAROM HET TRADITIONELE DATA WAREHOUSE NIET MEER VOLDOENDE IS

Het data warehouse vormt al jarenlang het hart van besluitvorming binnen veel organisaties. Data wordt netjes ontsloten, opgeslagen in tabellen en in dashboards weergegeven. Maar waarom vraagt uiteindelijk toch iedereen weer om een Excel-bestand met ruwe data? De realiteit is dat het grootste deel van bedrijfsdata ongestructureerd is. Sommige onderzoeken schatten dat dit wel 80–90% van alle data betreft. Die tientallen PowerPoint-rapportages en honderden Excel-bestanden op de netwerkschijf zijn slechts het topje van de ijsberg. Een Data Lakehouse biedt wél mogelijkheden om met deze vormen van data om te gaan. Bovendien introduceert het een reeks verbeteringen die essentieel zijn voor een moderne, toekomstbestendige data-architectuur.

VIJF VOORDELEN VAN EEN DATA LAKEHOUSE

• Flexibiliteit in datatypes: Een Data Lakehouse verwerkt gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data binnen één platform. Denk aan JSON-bestanden, afbeeldingen, video’s en sensordata.

• Kostenefficiënte opslag: Door gebruik te maken van goedkope cloudobjectopslag (zoals Amazon S3 of Azure Data Lake Storage) dalen de opslagkosten aanzienlijk. Ook voorkom je dat data dubbel wordt opgeslagen voor verschillende doeleinden.

• Geavanceerde data governance en beveiliging: Lakehouses ondersteunen ACID-conforme transacties (voor betrouwbaarheid), schemahandhaving en versiebeheer. Dit maakt het makkelijker om governance en compliance te borgen, ook bij grote en diverse datasets.

• Schaalbaarheid en prestaties: Doordat opslag en rekenkracht gescheiden zijn, kun je eenvoudig opschalen. Moderne query-engines zorgen bovendien voor snelle analyses, vergelijkbaar met traditionele warehouses.

• Real-time en advanced analytics: Lakehouses ondersteunen zowel streaming data als batchverwerking. Zo kun je real-time dashboards, ML-modellen en historische rapportages draaien op één platform.

DE OVERGANG VANUIT AWS: WAT JE MOET WETEN

Bij een Delta Lakehouse wordt een extra metadata-laag aan het datalake toegevoegd, waardoor dit een “Delta Lake” vormt. Delta Lake is inmiddels de industriestandaard, onder andere via Databricks of Microsoft Fabric. Gebruik je AWS? Dan kom je bij een belangrijk punt: AWS ondersteunt Delta Lake niet native. Gelukkig is er een open-source alternatief: Apache Iceberg, dat wél goed integreert in de AWS-omgeving. Misschien is dit juist het moment om stil te staan bij je migratie en deze te zien als een kantelpunt.

DATAMIGRATIE ALS STRATEGISCH MOMENT

Bedrijven en hun data-architecturen groeien vaak organisch. Wat een paar jaar geleden logisch was, is dat vandaag misschien niet meer. Cloudleveranciers profiteren hier van: eenmaal gestart binnen één ecosysteem, is overstappen lastig. Dit noemen we vendor lock-in.

Een lakehouse-migratie is hét moment om je af te vragen: “Kun je met je nieuwe architectuur zeker 3 tot 5 jaar vooruit?”

• Is het antwoord ja? Mooi. Dan kun je voortbouwen op je bestaande stack en de migratie efficiënt en gecontroleerd uitvoeren.
• Is het antwoord nee? Ook goed! Dan kun je een nieuwe architectuur opzetten die écht aansluit bij je toekomstige behoeften. Dit vergt meer werk, maar betaalt zich vaak ruimschoots terug.

DRIE VOORBEELDOPLOSSINGEN VOOR EEN DATA LAKEHOUSE-IMPLEMENTATIE

1.           Meest kostenefficiënt: AWS-native met Apache Iceberg

Binnen het AWS-ecosysteem kun je met services zoals S3, Glue, Lake Formation, Lambda, Step Functions en Redshift een serverless Data Lakehouse opzetten. Apache Iceberg zorgt voor ACID-conforme verwerking. Voeg je Sagemaker toe, dan kun je direct aan de slag met machine learning. Door maximaal gebruik te maken van native AWS-tools behaal je schaal- en kostenvoordelen.

2.           Focus op machine learning: AWS + Databricks

Hier orkestreer je datastromen met AWS-tools (zoals Glue, Lambda en Step Functions), en gebruik je Databricks voor data-analyse en ML. Databricks is gebouwd op Delta Lake en Apache Spark en blinkt uit in het verwerken van grote datavolumes. Heb je veel ML- of AI-use-cases? Dan is Databricks een logische keuze, al brengt het hogere kosten en complexiteit met zich mee.

3.           Focus op eenvoud: Microsoft Fabric

Microsoft Fabric is een volledig SaaS-platform waarin data-integratie, real-time analytics en ML samenkomen. Dankzij OneLake en ondersteuning van Delta Lake werk je met PySpark of SQL binnen één omgeving. Werk je veel met Office 365, Teams of het Power Platform? Dan biedt Fabric een laagdrempelige manier om data-engineering, governance en BI te combineren in één stack.

TOT SLOT: LAAT 80% VAN JE DATA NIET LIGGEN

Er zijn veel manieren om een Data Lakehouse op te zetten – binnen AWS, Azure of Google Cloud. Welke keuze je maakt, hangt af van je bestaande infrastructuur, de tools die je al gebruikt en je specifieke use-cases. Maar één ding staat vast: het negeren van 80–90% van je data is geen optie als je écht data gedreven wilt worden. Lakehouse-architecturen zijn niet alleen actueel; ze worden steeds relevanter.

KLAAR VOOR DE STAP?

Ben jij klaar om de overstap van data warehouse naar lakehouse te maken? Een migratie blijft altijd maatwerk en wij denken graag met je mee.

👉 Lees hier hoe we dat aanpakken of neem vrijblijvend contact met ons op!