Steeds meer organisaties staan voor de keuze hoe zij hun data moeten organiseren: in een data lake, een data warehouse, of een relatief nieuw concept: het lakehouse. Elk van deze architecturen heeft sterke punten, maar ook beperkingen. Daarom is het van belang om de verschillen te begrijpen en te bepalen wat het beste past bij de huidige én toekomstige strategie van een organisatie.  

 

Wat is een data lake?

Een data lake is een centrale opslagplaats waarin je alle soorten data – gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd – in ruwe vorm kunt opslaan. Denk aan logbestanden, IoT-data, documenten en beelden. In Azure wordt dit vaak gerealiseerd via Azure Data Lake Storage (ADLS). Een data lake is goedkoop en schaalbaar, maar zonder goed beheer kan het snel veranderen in een “data swamp”: een verzameling onoverzichtelijke en moeilijk bruikbare data. 

Wanneer kies je een data lake?

  • Als je veel ongestructureerde of semi-gestructureerde data wilt opslaan. 
  • Wanneer flexibiliteit belangrijker is dan directe analyse. 
  • Voor use cases zoals machine learning, data science en advanced analytics. 

Wat is een data warehouse?

Een data warehouse is ontworpen voor gestructureerde data en business intelligence. Data wordt eerst opgeschoond, verrijkt en gemodelleerd voordat het in het warehouse terechtkomt. Het voordeel: gebruikers krijgen betrouwbare, consistente data die direct geschikt is voor rapportage en analyse. Het nadeel: minder flexibel, en vaak duurder in opslag en verwerking. Azure Synapse Analytics is Microsofts data warehouse oplossing. 

Wanneer kies je een data warehouse?

  • Als je primair werkt met gestructureerde data uit operationele systemen. 
  • Voor rapportages, dashboards en standaardanalyses. 
  • Wanneer betrouwbaarheid, consistentie en performance prioriteit hebben. 

Wat is een (data) lakehouse?

Een data lakehouse combineert de flexibiliteit van een data lake met de betrouwbaarheid van een data warehouse. Data wordt centraal opgeslagen (vaak in open bestandsformaten), maar met lagen erbovenop voor governance, schema’s en query-prestaties. Het idee: één platform waar zowel data scientists als business-analisten mee kunnen werken. Zo is Microsoft Fabric een lakehouse-oplossing, met OneLake als centrale opslag.  

Lees meer over OneLake, de motor van Microsoft Fabric 

Wanneer kies je een lakehouse?

  • Als je organisatie zowel BI-rapportages als data science wil ondersteunen. 
  • Voor een hybride landschap waarin zowel gestructureerde als ongestructureerde data samenkomen. 
  • Wanneer je vendor lock-in wilt vermijden door gebruik van open standaarden. 

Azure Synapse vs. Fabric: wat is het verschil?

Ontdek de verschillen

Hoe haal je het maximale uit data zonder verstrikt te raken in complexe tools en losse oplossingen? Microsoft biedt twee krachtige opties die vaak in dezelfde gesprekken opduiken: Azure Synapse Analytics en Microsoft Fabric. Hoewel ze beide draaien om data-analyse en integratie, zijn het géén identieke oplossingen. In dit artikel ontrafelen we de verschillen, zodat je een weloverwogen keuze kunt maken.

Wat zijn belangrijke afwegingen in je keuze?

Voor IT-managers draait de keuze voor het juiste dataplatform niet alleen om technologie, maar vooral om strategische afwegingen die de toekomst van de organisatie bepalen:

  • De eerste vraag is vaak: welk type data moet het platform ondersteunen? Bij voornamelijk gestructureerde data, zoals klant- en transactiegegevens, voldoet een data warehouse  uitstekend. Zodra er echter sprake is van een mix van gestructureerde én ongestructureerde data – denk aan sensordata, documenten of video’s – biedt een lakehouse-architectuur meer flexibiliteit en toekomstbestendigheid.
  • Het gebruiksscenario speelt een even belangrijke rol. Organisaties die vooral rapportages en dashboards voor business intelligence nodig hebben, kunnen prima uit de voeten met een data warehouse. Bedrijven die daarnaast ambities hebben op het gebied van real-time analytics, kunstmatige intelligentie (AI) of machine learning, hebben juist baat bij een lakehouse dat zowel traditionele en advanced analytics ondersteunt.
  • Ook schaalbaarheid is een factor die zwaar meeweegt. Voor organisaties met stabiele datastromen kan een traditioneel data warehouse volstaan. Maar waar datavolumes snel groeien of onvoorspelbaar zijn, sluit een lakehouse-platform beter aan omdat dit eenvoudiger meegroeit met de behoeften.
  • Daarnaast spelen de financiële modellen een rol. Sommige organisaties kiezen bewust voor een CAPEX-benadering, waarbij vooraf wordt geïnvesteerd in infrastructuur of vaste capaciteit. Dit past goed bij on-premises omgevingen of een voorspelbare inzet van bijvoorbeeld Azure Synapse. Andere bedrijven geven de voorkeur aan OPEX, waarbij kosten meebewegen met het gebruik – een model dat vooral bij Microsoft Fabric aantrekkelijk is.
  • Data governance en compliance zijn een ander cruciaal aandachtspunt. Hoe eenvoudiger het platform toegangsrechten, datakwaliteit en naleving van regelgeving kan ondersteunen, hoe beter risico’s beheerst worden. Hier heeft bijvoorbeeld Microsoft Fabric een voorsprong, omdat governance en lineage diep zijn geïntegreerd in het platform.
  • Tot slot moet je  vooruitkijken: welk dataplatform ondersteunt de organisatie ook morgen? Bedrijven die verwachten meer te gaan werken met real-time inzichten, self-service BI en AI-integratie, doen er goed aan om een platform te kiezen dat deze mogelijkheden al in de basis ondersteunt.

Wat kies je wanneer? 

De keuze tussen een data lake, een data warehouse en een lakehouse is geen one-size-fits-all. Vaak hangt het af van de fase waarin je organisatie zich bevindt. Belangrijk is dat je niet alleen kijkt naar de technologie, maar vooral naar de strategie, use cases en volwassenheid van de organisatie. Een lakehouse biedt veelbelovende mogelijkheden voor wie klaar is voor de volgende stap, maar data lakes en warehouses hebben nog steeds een sterke rol in specifieke scenario’s.  Ben je op zoek naar organisatie-specifiek advies? We helpen je graag op weg in je zoektocht naar de beste keuze voor jouw organisatie. Vul onderstaand contactformulier in of bekijk de veelgestelde vragen.  

FAQ

  • 1. Is een data lake altijd goedkoper dan een data warehouse?

    Niet altijd. Opslag in een data lake is vaak goedkoper, maar de verborgen kosten zitten in beheer en analyse. Zonder goede governance kan een data lake duurder worden doordat data moeilijk vindbaar en bruikbaar is.

  • 2. Kan ik met een data lake dezelfde rapportages maken als met een data warehouse?

    In theorie wel, maar in de praktijk is dit niet heel efficiënt. Een data warehouse is geoptimaliseerd voor BI-rapportages. Een lakehouse biedt meer balans tussen beide. 

  • 3. Wat zijn de grootste risico’s bij het werken met een data lake?

    Dat het een “data swamp” wordt: ongestructureerd, slecht gedocumenteerd en daardoor nauwelijks bruikbaar. Dit voorkom je door metadata, catalogi en governance vanaf de start goed te organiseren.

  • 4. Hoe verschilt een lakehouse echt van een traditioneel data warehouse?

    Een lakehouse gebruikt vaak open formaten, ondersteunt zowel gestructureerde als ongestructureerde data en biedt flexibiliteit voor zowel BI als AI/ML. Een warehouse is daarentegen meer gesloten en puur gericht op gestructureerde data. 

  • 5. Kun je een bestaande data warehouse-omgeving uitbreiden naar een lakehouse

    Ja, dit is zeker mogelijk. Vaak begin je met een data lake naast je warehouse, en voeg je daarna lagen voor governance en query-optimalisatie toe. Dit maakt de overgang geleidelijk en beheersbaar.

  • 6. Hoe weet ik welk model toekomstbestendig is?

    Dat hangt af van je strategie. Verwacht je veel AI en machine learning use cases? Dan is een lakehouse waarschijnlijk logischer. Gaat het vooral om betrouwbare BI-rapportages? Dan volstaat een warehouse.

Contact

We helpen je graag op weg om tot het juiste cloud dataplatform voor jouw organisatie te komen. Heb je een vraagstuk of wil je vrijblijvend sparren? Aarzel niet om contact op te nemen.