Een overzicht van data lakehouses

Elk jaar genereer je meer en meer data. Hoe haal je daar maximaal waarde uit? Dat blijft een grote uitdaging. Het beheer van data heeft een lange weg afgelegd: van eenvoudige systemen naar data warehouses, data lakes en nu data lakehouses.

Via data lakehouses kun je enorme hoeveelheden gegevens beheren en er snel op te handelen. CIO’s willen apps consolideren, workflows stroomlijnen en efficiënter werken. Data lakehouses kunnen daarin een wezenlijk verschil maken voor het bedrijfsresultaat. Ontdek hoe je klantpersonalisering en automatisering toekomstbestendig maakt met data lakehouses.

Een data lakehouse is een moderne architectuur die alle ongestructureerde, gestructureerde en semi-gestructureerde data van je organisatie samenbrengt en goedkoop opslaat, terwijl de data goed toegankelijk blijven voor gebruikers. Een data lakehouse combineert de beste eigenschappen van data warehouses en data lakes, en overbrugt zo de kloof tussen gestructureerde en ongestructureerde data in één systeem.

Stel je een marketingteam voor dat campagneprestaties analyseert. Met een data lakehouse kunnen ze gestructureerde data (zoals verkoopcijfers) combineren met ongestructureerde data (zoals klantervaringen van social media) om persoonlijkere campagnes op te zetten. En dat allemaal binnen één systeem.

Sommige data lakehouses maken gebruik van het zero-copy principle, waarmee IT-teams datakopieën en omslachtige ETL-tools (extract, transform, load) kunnen vermijden om de computingprestaties te verbeteren. Het resultaat: minder tijd, minder inspanning, lagere kosten en minder vertraging, niet alleen bij het beheren van informatie, maar ook bij het snel omzetten van data naar inzichten en waarde.

Laten we eens kijken hoe data lakehouses het beste van data lakes en data warehouses combineren.

Een data warehouse kan grote hoeveelheden verwerkte data opslaan. Data warehouses zijn zeer geschikt voor het opslaan van gestructureerde data (zoals cijfers en adressen) en de toepassing van zakelijke analyses op deze gegevens. Ze vereisen echter tijdrovende ETL-tools om data uit andere bronsystemen te importeren.

Een data lake is een opslagplaats voor ruwe data, waarbij je data in de oorspronkelijke vorm centraal kunt bewaren. Data lakes zijn ontwikkeld om de enorme en steeds verder groeiende hoeveelheid ongestructureerde data vast te leggen, zoals posts op social media, afbeeldingen en audiobestanden. Het onttrekken van bruikbare inzichten vereist vaak data science-vaardigheden.

Een data lakehouse combineert de beste kenmerken van een data warehouse en een data lake, zonder de beperkingen van beide. Met een data lakehouse haal je veel sneller en eenvoudiger inzichten uit al je opgeslagen data, ongeacht de indeling of de omvang. Je profiteert van de kostenefficiënte, flexibele opslag van een data lake, gecombineerd met het databeheer, het schema en de governance van een data warehouse.

De hoeveelheid data die bedrijven genereren, groeit in een ongekend tempo. Organisaties verwerken petabytes aan data in honderden systemen, van klantinteracties tot sensordata van IoT-apparaten. Zo gebruikt het gemiddelde bedrijf 976 applicaties om klanten bij te houden, aldus recent onderzoek.

De uitdaging? Elke applicatie creëert een eigen, afgeschermde versie van klantgegevens, waardoor bedrijven te maken krijgen met gefragmenteerde inzichten. In feite heb je dan 976 versies van één klant, terwijl er maar één nodig is. Deze silo's vertragen de besluitvorming, verhogen de operationele kosten en remmen innovatie.

Door gestructureerde en ongestructureerde data samen te brengen in één systeem biedt een data lakehouse voordelen waarmee organisaties sneller, slimmer en efficiënter werken.

Zo helpt een data lakehouse jouw bedrijf.

• Schaalbaarheid en flexibiliteit, met structuur en schema: Verwerk groeiende hoeveelheden data, zowel geordende records als ongestructureerde content, zonder de beperkingen van traditionele systemen. Structureer data naar behoefte, zodat die klaar zijn voor analyse of AI.
• Silo's verminderen en operationele efficiëntie verbeteren: Integreer data uit honderden apps en systemen, breek barrières af en krijg een geïntegreerd overzicht. Dit versnelt de besluitvorming en voorkomt dubbel werk.
• Lagere kosten: Sla ruwe en verwerkte data betaalbaar op door opslag en rekenkracht te scheiden. Meer opslag nodig? Voeg die toe zonder voor extra rekenkracht te betalen. Meer verwerkingscapaciteit nodig? Schaal die op zonder onnodige opslagkosten.
• Realtime inzichten mogelijk maken: Werk met actuele inzichten, zonder vertragingen door het verplaatsen en herformatteren van data tussen systemen. Salesvertegenwoordigers kunnen bijvoorbeeld direct inspelen op de laatste klantinteracties om deals sneller te sluiten, en marketeers kunnen campagnes direct bijsturen.
• Ondersteuning voor geavanceerde analytics, AI en agentische AI: Gebruik geïntegreerde klantprofielen om voorspellingen of AI-tools aan te sturen, allemaal vanuit één systeem. Dure engineering of extra platforms zijn niet nodig.

Je bestaande oplossingen hoeven niet te veranderen. Bij de overstap naar een data lakehouse hoef je niets weg te gooien en helemaal opnieuw te beginnen.

Dankzij de open dataprotocollen van data lakehouses kun je ze eenvoudig integreren met bestaande apps en systemen, of het nu gaat om first-party advertentiedata, tools voor business intelligence (BI) of bedrijfseigen AI-modellen. Vervolgens kun je op jouw eigen tempo verouderde databeheertools uitfaseren die veel onderhoud en aandacht vragen. Zoals elke krachtige technologie hoort een data lakehouse zich aan te passen aan veranderingen in jouw bedrijfsstrategie, niet andersom.

Bedrijven kunnen data governance en compliance sterk vereenvoudigen zonder de innovatie af te remmen. Dit is een van de grootste zorgen bij IT- en businessleaders van vandaag, zo blijkt uit onze IT & Business Alignment Barometer.

Data lakehouses kunnen meerdere systemen voor databeheer samenvoegen in één platform. Zo zijn gegevens minder verspreid over verschillende systemen en passeren data minder handen. Dankzij hun open schema heb je meer controle over beveiliging, autorisatieniveaus en meer.

Als IT-leider kun je rolgebaseerde toegang instellen, zodat marketingteams alleen toegang hebben tot segmentatiedata en salesteams alleen tot bestelgegevens. Je kunt ook bijhouden wie data opvraagt uit het lakehouse, vanuit welke locatie en vanuit welke functie.

Een data lakehouse laat je data efficiënter werken, in elke branche.

• Gezondheidszorg: Combineer patiëntdossiers met data van verbonden apparaten zoals wearables om diagnoses en zorg te verbeteren. Ziekenhuizen kunnen AI-tools inzetten om het risico op heropname te voorspellen en sneller in te grijpen voor betere patiëntenzorg.
• Financiën: Detecteer fraude sneller door transactiedata en gespreksregistraties van klanten naast elkaar te analyseren. Banken kunnen verliezen beperken door verdachte activiteiten binnen enkele seconden te signaleren in plaats van pas na uren.
• Productie: Combineer sensordata van fabrieksapparatuur met supplychaingegevens om vertragingen of tekorten te voorspellen. Autofabrikanten kunnen knelpunten voorkomen en de productie soepel laten verlopen.

Je beschikt over een enorme hoeveelheid informatie. En elke beslissing die je neemt staat of valt met de kwaliteit en toegankelijkheid van je data. Via een data lakehouse kun je eenvoudiger je data opslaan, beheren en gebruiken, zodat de juiste mensen op het juiste moment toegang hebben.

Het juiste dataplatform geeft je de vrijheid om je data te integreren, klantervaringen te personaliseren en onderbouwde beslissingen te nemen. Een data lakehouse is een uitstekende optie als je je data efficiënter voor je wilt laten werken. En omdat de hoeveelheid data blijft toenemen, is het de moeite waard om te kijken naar Data 360, een hyperscale-engine binnen Salesforce die slimme beslissingen en agentische AI aanstuurt.