{"id":7327,"date":"2026-06-02T15:19:27","date_gmt":"2026-06-02T13:19:27","guid":{"rendered":"https:\/\/understandingdata.eu\/?p=7327"},"modified":"2026-06-02T15:20:27","modified_gmt":"2026-06-02T13:20:27","slug":"data-warehouse-vs-data-lake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/understandingdata.eu\/nl\/blog\/data-warehouse-vs-data-lake\/","title":{"rendered":"Data Warehouse vs Data Lake"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t
\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Data Warehouse vs Data Lake<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\tFloris Remmen\t\t\t\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\u201cWij hebben net een data warehouse gebouwd\u2026 en nu starten we met een data lake.\u201d<\/em><\/p>

Waarom eigenlijk?<\/p>

Een data warehouse en een data lake dienen gelijkaardige doelen maar doen dat op een andere manier.
In deze blog duiken we in de verschillen en de technologie achter beide oplossingen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Van Data Warehouse tot Data Lakehouse<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Het concept van een data warehouse ontstond al in de jaren \u201980. Begin jaren \u201890 beschreven Bill Inmon en Ralph Kimball hoe transactionele systemen vooral gebouwd zijn om dagelijkse processen te ondersteunen, terwijl bedrijven data willen gebruiken voor rapportering, analyse en inzichten.<\/p>

Rond 2011 kwam Big Data<\/strong> op en won het concept van een data lake aan populariteit. Later evolueerde dit verder naar het data lakehouse: een technische architectuur die de flexibiliteit van een data lake combineert met de structuur en performantie van een data warehouse.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Wat is een Data Warehouse en waarom heb ik het nodig?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Een transactioneel systeem is bijvoorbeeld je CRM systeem: het helpt je in de transactie van het beheren van klantgegevens. Je ERP systeem is ook een transactioneel systeem: het helpt je in het beheren van resources. Je website ook, je boekhoudsysteem ook. Alle systemen die dienen om data te capteren zijn transactionele systemen.<\/p>

Typisch hebben transactionele systemen veel logica en een mooie gebruikersinterface, en de database is een relationele database. Een relationele database wordt ook wel een OLTP - online transaction processing database - genoemd.<\/p>

Een data warehouse is een centrale plaats om gestructureerde data op te slaan en te analyseren. Met gestructureerde data bedoelen we data in tabelvorm, zoals databases, CSV-bestanden of Excel-files, en dus alle data uit meerdere transactionele systemen.<\/p>

Een data warehouse werkt met een strikt schema: een afgesproken structuur die bepaalt hoe de data gevormd is. Typisch bevat een datawarehouse de logica om van ruwe data naar inzicht te gaan, en wordt het gevisualiseerd in business intelligence tools. De onderliggende database is een OLAP database. Een datawarehouse wordt ook wel een OLAP - online analytical processing database - genoemd.<\/p>

Maar een data warehouse is veel meer dan een klassieke database. Het is specifiek ontworpen om snel en accuraat antwoorden te geven op data analyse vragen, zowel terugkerende rapporteringen als ad-hocvragen, zonder de operationele bronsystemen zwaar te belasten.<\/p>

Daarnaast dient het om de informatie in een organisatie te verankeren en verbinden in een business-vriendelijk datamodel waar je een 360-graden zicht over heel je organisatie cre\u00ebert. Zie het als een centraal element om digitale informatie gemakkelijk te kunnen interpreteren.<\/p>

Waar transactionele systemen vooral dienen om dagelijkse processen uit te ondersteunen, is een data warehouse gebouwd voor analyse en inzicht.<\/strong><\/p>

De belangrijkste rol van een data warehouse is dan ook om data uit verschillende systemen samen te brengen in \u00e9\u00e9n centrale omgeving. Daardoor kan je analyses uitvoeren over je volledige organisatie heen. Het heeft ook de rol om historische cijfers bij te houden. Denk aan vragen zoals: \u201cWat zijn onze salescijfers sinds 2022 per maand voor product A?\u201d of \u201cWelk proces binnen onze organisatie werkt het minst effici\u00ebnt?\u201d Zonder data warehouse zit die informatie vaak verspreid over verschillende applicaties, waardoor analyses traag, foutgevoelig of zelfs onmogelijk worden.<\/p>

Naarmate je organisatie groeit zijn er sowieso meerdere transactionele systemen nodig. Er is niet zo iets als een silver bullet, het addagio van \u201cmaar mijn software moet alles kunnen\u201d werkt dus niet als je groeit.<\/p>

Voor een KMO is een centrale locatie voor je data, KPI en definities de basis van datagedreven werken.<\/strong><\/p>

*Note ter volledigheid: in grotere organisaties wordt dit soms uitgesplitst (zie ook data mesh<\/a>).<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Wat is Big Data en wat heeft dit veranderd?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Tot een tiental jaar geleden draaiden de meeste data warehouses op \u00e9\u00e9n krachtige server. Maar zo\u2019n systeem moet permanent actief blijven, zelfs wanneer niemand analyses uitvoert. Daarnaast zijn opslag en rekenkracht sterk met elkaar verbonden. Heb je meer data of zwaardere analyses? Dan moet je investeren in meer rekenkracht. Ook als die extra kracht maar af en toe nodig is.<\/p>

In dezelfde periode kwam de \u201cmigratie naar de cloud\u201d ook voor. Organisaties wilden geen grote servers meer aankopen, want dat was niet effici\u00ebnt.<\/p>

In 2011 viel voor het eerst de term \u201cBig Data<\/strong>\". Bedrijven begonnen enorme hoeveelheden data te verzamelen: terabytes en zelfs petabytes aan gestructureerde data, logs, sensordata, clickstreams, afbeeldingen en andere databronnen. Die volumes werden gewoon te groot om nog effici\u00ebnt te verwerken op \u00e9\u00e9n systeem.<\/p>

Dat zorgde voor een fundamentele verandering in technologische architectuur. Dit was de drijfveer om opslag en rekenkracht van elkaar los te koppelen. Data kon goedkoop opgeslagen worden in grote, schaalbare opslagomgevingen, terwijl rekenkracht enkel werd ingeschakeld wanneer nodig. In plaats van \u00e9\u00e9n zware server gebruikte men clusters van computers die samen berekeningen uitvoeren op enorme datasets. Dus naast het horizontaal schaalbaar maken van opslag, werd rekenkracht ook horizontaal schaalbaar (note: horizontaal schaalbaar = meer computers doen samen werk ipv 1 grote computer die alles doet)<\/p>

Uit die evolutie ontstond het data lake: een flexibele opslaglaag waarin grote hoeveelheden ruwe data centraal worden verzameld, terwijl rekenkracht afzonderlijk en naar behoefte kan worden ingezet. Je gebruikt dus alleen de rekenkracht die je nodig hebt, op het moment dat je die nodig hebt.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Wat is een Data Lake en waarom heb ik het nodig?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Een data lake is een centrale opslagplaats voor grote hoeveelheden data in allerlei formaten. In correcte technologische termen is een data lake een \u201cobject store\u201d met \u201cbuckets\u201d. Vergelijk het met een emmer of een grote vergaarbak van informatie.<\/p>

Waar een data warehouse vooral werkt met gestructureerde data in tabellen, kan een data lake vrijwel elk type bestand opslaan: van CSV's, Excel-bestanden en databasedumps tot PDF's, afbeeldingen, video's, logbestanden en zelfs ruwe binaire data. Je kan het vergelijken met een enorme netwerkschijf waarin alle data centraal wordt bewaard, terwijl toegang en beveiliging geregeld worden via API's.<\/p>

Net zoals een data warehouse heeft een data lake als doel om data centraal beschikbaar te maken voor analyse en inzichten. Het grote verschil zit in de architectuur: opslag en rekenkracht zijn volledig van elkaar gescheiden.<\/p>