Data Warehouse, Data Lake и Data Lakehouse: что выбрать для BI и в чём ключевые отличия
В эпоху цифровизации данные стали основным активом компании, а не побочным продуктом процессов. Однако чтобы данные действительно работали на бизнес, одной только их загрузки в хранилище недостаточно. Необходимо понимать, где и как их хранить — и как выстроить архитектуру для аналитики, которая масштабируется, быстро реагирует на изменения и приносит бизнес-результат.
В этой статье разберём три основных подхода: Data Warehouse, Data Lake и Data Lakehouse. Что они собой представляют, в чём различия и какой из них подходит для вашей BI-стратегии.
Data Warehouse (хранилище данных)
Это централизованное хранилище структурированных данных, обработанных и приведённых к единому формату. Данные вносятся строго по схеме (schema-on-write), что обеспечивает высокую надёжность, предсказуемость и скорость аналитики.
Когда использовать:
- у вас чётко определённая модель данных
- BI-отчёты требуют высокой скорости и стабильности
- используется классическая DWH-архитектура (ETL, OLAP)
- в приоритете финансовая или операционная отчетность
Data Lake (озеро данных)
Гибкое хранилище для всех типов данных — структурированных, неструктурированных и полуструктурированных. Принцип работы — schema-on-read: данные сохраняются в исходном виде, а структура задаётся при извлечении.
Когда использовать:
- большие объёмы «сырых» данных (логов, JSON, аудио, IoT)
- требуется хранить данные дешево и масштабируемо
- вы планируете использовать машинное обучение и аналитику больших данных
- множество источников и форматов
Data Lakehouse (озеро-хранилище данных)
Гибридный подход, сочетающий плюсы Data Lake и Data Warehouse: гибкость хранения и масштабируемость озера + структура и управляемость хранилища. В Lakehouse можно одновременно работать с сырыми и обработанными данными.
Когда использовать:
- требуется поддержка как BI-отчётности, так и Data Science/AI
- вы хотите избежать дублирования хранения и сложных ETL
- нужна единая платформа для всех типов аналитики
- масштабные аналитические команды и экосистема на Spark
Сравнение подходов (простым языком)
| Параметр | Data Warehouse | Data Lake | Data Lakehouse |
| Тип данных | Структурированные | Любые (в т.ч. неструктур.) | И те, и другие |
| Хранение | Дорогой, оптимизированный | Дешёвое и масштабируемое | Баланс между стоимостью и гибкостью |
| Гибкость | Низкая | Высокая | Средняя → высокая |
| Подходит для | BI, отчётности | Data Science, ML, архивов | BI + ML + DataOps |
| Сложность внедрения | Средняя | Низкая/средняя | Высокая, но с большим потенциалом |
Что выбрать вашему бизнесу?
- Если вам нужен устойчивый BI и контроль качества данных — выберите Data Warehouse.
- Если вы работаете с большими объемами разнотипных данных и планируете масштабировать аналитику — разумно начать с Data Lake.
- Если вы хотите объединить команды BI и Data Science, ускорить аналитику и снизить стоимость хранения — рассмотрите Data Lakehouse как стратегическое решение.
Как мы внедряем BI и архитектуру хранения
В МАСТЕРДАТА мы интегрируем BI-решения на базе как Data Warehouse, так и Lakehouse-подходов — в зависимости от задач бизнеса, зрелости данных и доступных ресурсов. Наша экспертиза включает:
- проектирование архитектуры под ваши цели
- интеграцию с CRM, ERP, PIM, внешними источниками
- реализацию витрин данных и отчетности на современных российских платформах
- построение гибкой DataOps-инфраструктуры
Хотите выбрать подходящее решение для вашей аналитики? Оставьте заявку — поможем с выбором архитектуры, подготовим дорожную карту и расчёт стоимости.
