Data Lakehouse: het beste van twee werelden
Combineer de flexibiliteit van een data lake met de performance van een data warehouse
Plan een adviesgesprek
Unified Platform
Eén platform voor BI, ML en streaming. Geen data duplicatie meer nodig.
ACID + Flexibiliteit
Transactie-garanties op open formaten. Time travel en schema evolution ingebouwd.
Kostenefficient
Tot 90% lagere storage kosten dan traditionele warehouses. Pay-as-you-go compute.
Governance Ingebouwd
Data lineage, access control en compliance. Voorkom dat uw lake een swamp wordt.
Wat is een Data Lakehouse?
Een data lakehouse is een moderne data-architectuur die de beste eigenschappen van data lakes en data warehouses combineert. Het biedt de schaalbaarheid en flexibiliteit van een data lake (goedkope object storage, alle datatypen) met de betrouwbaarheid en performance van een data warehouse (ACID-transacties, schema enforcement, snelle queries).
De evolutie van data architecturen
Jarenlang moesten organisaties kiezen: een data warehouse voor BI en rapportages, of een data lake voor machine learning en big data. Dit leidde tot dubbele opslag, complexe ETL-pipelines en inconsistente data tussen systemen.
De lakehouse architectuur maakt een einde aan deze dichotomie. Door technologieen als Delta Lake, Apache Iceberg en Apache Hudi kunnen organisaties ACID-transacties en schema enforcement toepassen direct op data lake storage. Het resultaat: een unified platform voor alle analytics workloads.
Wat betekent dit in de praktijk? Je data scientists en je business analysts werken eindelijk met dezelfde databron. Geen discussies meer over waarom de cijfers verschillen tussen het ML-model en het managementdashboard. Data wordt een keer opgeslagen, een keer beheerd en meervoudig gebruikt.
Bij EasyData zien we dat veel Nederlandse organisaties nu op dit kruispunt staan. De bestaande warehouse-oplossing voldoet niet meer aan de groeiende vraag naar geavanceerde analytics, maar een volledige migratie lijkt risicovol. De lakehouse-aanpak biedt een evolutiepad: je behoudt de betrouwbaarheid die je gewend bent, terwijl je de deur opent naar nieuwe mogelijkheden zoals realtime analytics en AI-toepassingen.
Lakehouse vs Warehouse vs Lake
| Kenmerk | Data Warehouse | Data Lake | Data Lakehouse |
|---|---|---|---|
| ACID Transacties | ✓ Volledig | ✗ Niet native | ✓ Volledig (Delta/Iceberg) |
| Schema Enforcement | Schema-on-write | Schema-on-read | Beide ondersteund |
| Storage Kosten | Hoog (proprietary) | Laag (object storage) | Laag (open formats) |
| BI/Rapportages | ✓ Excellent | ✗ Beperkt | ✓ Excellent |
| Machine Learning | ✗ Beperkt | ✓ Excellent | ✓ Excellent |
| Streaming Data | Via ETL | ✓ Native | ✓ Native + ACID |
| Data Governance | ✓ Sterk | ✗ Uitdagend | ✓ Sterk (Unity Catalog) |
| Vendor Lock-in | Hoog | Laag | Laag (open formats) |
Lakehouse Architectuur Lagen
💾 Storage Layer
- Object storage (S3, Azure Blob, GCS)
- Open bestandsformaten (Parquet)
- Columnar storage optimalisatie
- Onbeperkte schaalbaarheid
- Pay-per-use pricing model
- Multi-cloud ondersteuning
🔄 Transaction Layer
- Delta Lake / Iceberg / Hudi
- ACID transactie garanties
- Time travel (data versioning)
- Schema evolution support
- Concurrent schrijfoperaties
- Rollback mogelijkheden
📊 Consumption Layer
- SQL analytics (Spark SQL)
- BI tool integraties
- Machine learning workloads
- Streaming analytics
- Data science notebooks
- API access voor applicaties
Lakehouse Technologieen
Delta Lake
Open-source storage layer van Databricks. ACID transacties, time travel, en schema enforcement op Parquet files.
Apache Iceberg
Table format voor analytische datasets. Hidden partitioning, snapshot isolation en vendor-neutral.
Apache Hudi
Streaming data lakehouse platform. Record-level updates, incremental processing en change data capture.
Databricks
Unified analytics platform. Combineert Delta Lake met managed Spark, ML en SQL analytics.
Voordelen van een Data Lakehouse
Unified Analytics
Eén platform voor BI rapportages, machine learning en streaming analytics. Geen data duplicatie of ETL-complexiteit.
TCO Reductie
Tot 90% lagere storage kosten door open formaten. Elimineer dure warehouse licenties en dubbele data opslag.
Time Travel
Bekijk data zoals het was op elk moment in het verleden. Essentieel voor audits, debugging en compliance.
Data Governance
Centraal beheer van toegangsrechten, data lineage en compliance. Unity Catalog voor enterprise governance.
Performance
Z-ordering, data skipping en caching zorgen voor warehouse-achtige query performance op lake storage.
Geen Vendor Lock-in
Open table formats (Delta, Iceberg) werken met meerdere engines. Behoud controle over uw data.
Lakehouse Use Cases
📈 Real-time BI & Analytics
Combineer batch en streaming data voor actuele dashboards. ACID transacties garanderen consistente rapportages terwijl nieuwe data binnenstroomt.
🤖 MLOps & Feature Stores
Train ML modellen direct op productie data. Feature stores met versioning en lineage voor reproduceerbare experimenten.
🔄 Change Data Capture
Stream database changes naar het lakehouse voor near real-time analytics. Behoud volledige audit trail met time travel.
📋 Regulatory Compliance
GDPR, SOX en andere compliance vereisten. Data lineage, access logging en point-in-time recovery voor audits.
🏭 IoT & Sensor Data
Verwerk miljoenen events per seconde met streaming ingest. Combineer met historische data voor predictive maintenance.
🏛️ Data Mesh Architectuur
Ondersteun gedecentraliseerd data ownership met gedeelde governance. Domain teams beheren eigen data products.
Klaar voor een moderne data architectuur?
Ontdek hoe een data lakehouse uw organisatie kan helpen. Gratis architectuur advies van onze experts.
🎯 Wat u mag verwachten
Architectuur Assessment Analyse van uw huidige data landscape en lakehouse readiness
Technologie Advies Delta Lake, Iceberg of Hudi – welke past bij uw use cases
Migration Roadmap Stapsgewijs plan voor transitie naar lakehouse architectuur
Nederlandse Expertise 25+ jaar ervaring in datamanagement en automatisering
Veelgestelde vragen over Data Lakehouse
Wat is het verschil tussen een data lakehouse en een data warehouse?
Een data warehouse gebruikt proprietary storage met schema-on-write en is geoptimaliseerd voor BI queries. Een lakehouse combineert de lage kosten van object storage (zoals een data lake) met ACID transacties en schema enforcement (zoals een warehouse). Het resultaat is een unified platform voor zowel BI als machine learning workloads.
Wat is Delta Lake en hoe werkt het?
Delta Lake is een open-source storage layer die ACID transacties toevoegt aan Apache Spark en data lakes. Het slaat data op in Parquet formaat met een transaction log die alle wijzigingen bijhoudt. Dit maakt time travel, rollbacks en concurrent writes mogelijk op standaard object storage.
Moet ik kiezen tussen Delta Lake, Iceberg of Hudi?
De keuze hangt af van uw ecosystem en use cases. Delta Lake werkt optimaal met Databricks en Spark. Iceberg is vendor-neutral en ondersteunt meerdere query engines. Hudi blinkt uit in streaming en record-level updates. Alle drie bieden ACID compliance – het verschil zit in features en integraties.
Kan ik mijn bestaande data warehouse migreren naar een lakehouse?
Ja, migratie is mogelijk en vaak kosteneffectief. Typische aanpak: begin met nieuwe workloads op het lakehouse, migreer geleidelijk historische data, en houd het warehouse tijdelijk operationeel voor legacy rapportages. EasyData begeleidt organisaties bij deze transitie met een gefaseerd migratieplan.
Hoe zit het met query performance vergeleken met een warehouse?
Moderne lakehouses bereiken warehouse-achtige performance door technieken als Z-ordering (data clustering), data skipping, caching en columnar storage (Parquet). Voor veel BI workloads is de performance vergelijkbaar. Zeer complexe ad-hoc queries kunnen in sommige gevallen sneller zijn op dedicated warehouses.
Is een lakehouse geschikt voor kleine organisaties?
Ja, door pay-as-you-go pricing kunnen ook kleinere organisaties profiteren. U betaalt alleen voor de storage en compute die u daadwerkelijk gebruikt. Managed services zoals Databricks verlagen de operationele overhead. Start klein en schaal wanneer nodig.
Hoe werkt data governance in een lakehouse?
Platforms als Databricks Unity Catalog bieden enterprise governance: centraal access control, data lineage tracking, audit logging en compliance features. U definieert policies op tabel- of kolom-niveau die automatisch worden afgedwongen over alle workloads.
Wat is time travel en waarom is het belangrijk?
Time travel laat u data bekijken zoals het was op elk moment in het verleden. Essentieel voor: reproduceren van ML experimenten, debuggen van data issues, compliance audits, en het herstellen van per ongeluk verwijderde data. Delta Lake bewaart standaard 30 dagen historie.
📊 Over de auteur
Disclaimer: Percentages en kostenbesparingen zijn gebaseerd op gemiddelde resultaten en kunnen varieren per organisatie en implementatie.