Jika Anda menggunakan aplikasi streaming film atau musik, Anda mungkin familiar dengan rekomendasi film atau lagu yang ditawarkan aplikasi berdasarkan perilaku dan preferensi saat memakai aplikasi tersebut, sehingga dapat merancang rekomendasi yang dipersonalisasi. Rekomendasi ini dikumpulkan dari sebuah sistem penyimpanan bernama data lake. 

Sebagai sebuah sistem penyimpanan, data lake menyimpan berbagai jenis data dalam bentuk mentah. Dengan mengumpulkan semua data ke satu tempat terpusat, perusahaan dapat melakukan analisis yang lebih komprehensif serta mendapatkan insight berharga. Kenali lebih lanjut tentang apa itu data lake serta alasan pentingnya sistem penyimpanan ini untuk perusahaan.

Apa yang Dimaksud dengan Data Lake?

Data lake atau danau data adalah sistem penyimpanan data untuk menyimpan data dalam jumlah besar di format aslinya. Artinya, data-data yang tersimpan dapat termasuk data terstruktur, data semi-terstruktur, dan data tidak terstruktur. 

Melalui data lake architecture, perusahaan dapat menyimpan dan mengolah data dari berbagai sumber tanpa harus melakukan pengolahan terlebih dahulu. Komponen data lake seperti sistem manajemen metadata dan sistem pemrosesan data juga memudahkan perusahaan dalam menemukan dan memanfaatkan data yang dibutuhkan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.

Apa Saja Kelebihan dan Kekurangan Data Lake?

Danau data telah menjadi opsi populer bagi perusahaan yang ingin menyimpan dan mengelola berbagai tipe data dalam jumlah besar. Media penyimpanan ini memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan tersendiri, yaitu:

Kelebihan Data Lake

• Menghilangkan Silo Data: Data yang terisolasi di berbagai platform dan aplikasi berbeda akan memunculkan silo data. Hal ini membuat data tidak bisa diakses secara bebas. Danau data berperan dalam menghilangkan silo data dengan mengumpulkan berbagai jenis informasi penting ke dalam satu lokasi terpusat.

• Mendukung Skalabilitas: Danau data adalah solusi penyimpanan ramah biaya bagi perusahaan yang akan terus berkembang. Sistem penyimpanan ini didesain untuk mendukung skalabilitas dengan optimal. Ketika informasi bisnis terus bertambah, sistem penyimpanan ini dapat menyimpan informasi tersebut dengan mudah tanpa mengalami penurunan performa. 

• Penyimpanan yang Fleksibel: Danau data dirancang untuk menyimpan data dalam format asli dari berbagai sumber dan struktur data di satu penyimpanan yang sama. Sumber data baru atau jenis data baru juga bisa ditambahkan ke dalam sistem penyimpanan ini. Fleksibilitas dalam penyimpanan akan mempermudah berbagai kebutuhan analisis tanpa harus melakukan strukturisasi terlebih dahulu.

Kekurangan Data Lake

• Manajemen yang Rumit: Danau data dapat lebih sulit dikelola karena banyaknya jenis data yang tersimpan. Tanpa manajemen data yang tepat, data-data tersebut dapat menjadi tidak teratur dan sulit digunakan untuk keperluan data analytics dan business intelligence. Kerumitan ini membuat manajemennya hanya bisa ditangani oleh tenaga ahli seperti data scientist dan data engineer.

• Masalah Kualitas Data: Menyaring informasi di dalam danau data dapat memakan waktu lama. Sistem penyimpanan ini membutuhkan data governance secara berkala untuk menjaga integritas data. Tanpa penanganan yang tepat, sistem penyimpanan data ini dapat menjadi data swamp, di mana kualitas data memburuk dan tidak bisa digunakan untuk analisis.

• Masalah Keamanan: Tanpa pengawasan yang ketat, informasi rahasia atau sensitif dapat tersimpan di danau data. Hal ini berisiko membuat informasi rahasia tersebut tersedia untuk orang-orang yang tidak memiliki izin.

Apa Perbedaan Antara Data Lake dan Data Warehouse?

Terlepas dari perannya yang sama-sama merupakan sistem penyimpanan, data lake dan data warehouse memiliki karakteristik penyimpanan serta fungsi yang berbeda.

Penyimpanan Data

Data lake ditujukan untuk menyimpan data mentah dalam format aslinya. Sementara data warehouse mengandung data yang terstruktur dan sudah diproses untuk kebutuhan analisis. Data tersebut disimpan dalam format kolom dan baris untuk mengoptimasi performa kueri.

Manajemen Skema

Perbedaan utama lainnya terletak pada manajemen skema. Data lake menggunakan manajemen schema-on-read, yang berarti skema hanya digunakan saat data akan diakses untuk proses analisis. Jadi, data bisa langsung ditambahkan tanpa harus diolah terlebih dahulu. Sedangkan data warehouse menerapkan manajemen schema-on-write, yang berarti skema harus ditentukan dahulu sebelum data disimpan.

Biaya dan Skalabilitas

Data lake umumnya lebih hemat biaya karena bisa menyimpan data dalam jumlah besar dan berbagai tipe tanpa harus melalui pemrosesan yang panjang. Sistem penyimpanan ini cocok untuk perusahaan yang banyak berurusan dengan big data. Sementara data warehouse dapat menghabiskan biaya yang besar untuk kebutuhan penyimpanan dan pemrosesan data.

Mengapa Perusahaan Memerlukan Data Lake?

Data lake menjadi solusi ideal untuk menjawab tantangan pengelolaan dan analisis volume data yang terus meningkat. Beberapa alasan mengapa perusahaan memerlukan sistem penyimpanan ini adalah:

Penyimpanan Data Terpusat

Data lake berperan sebagai sistem penyimpanan terpusat yang dapat menyimpan informasi dalam jumlah besar serta dari berbagai sumber. Hal ini diperlukan untuk menghilangkan silo data dan memastikan semua data bisa diakses oleh semua departemen untuk kebutuhan analisis yang lebih efektif, seperti misalnya analisis performa bisnis atau pola perilaku pelanggan.

Meningkatkan Aksesibilitas dan Demokrasi Data

Data lake memastikan semua pengguna di dalam perusahaan, mulai dari tingkat staf hingga jajaran pemimpin, dapat mengakses dan menganalisis data secara mandiri. Manfaat ini dapat mendorong budaya pengambilan keputusan berbasis data karena kemudahan dalam mengakses informasi tersebut. Perusahaan pun akan lebih cepat dalam merespon peluang dan perubahan yang ada.

Fleksibilitas dan Skalabilitas

Bagi perusahaan yang banyak menangani data dalam berbagai tipe serta sering mengubah konfigurasi data, sistem penyimpanan ini adalah solusi fleksibel untuk menyimpan data dalam format aslinya tanpa harus melalui proses strukturisasi terlebih dahulu. Seiring dengan pertumbuhan bisnis yang kian pesat, data lake juga dapat mengakomodasi peningkatan volume informasi yang dimiliki perusahaan.

Meningkatkan Kemampuan Analitik

Data lake menawarkan kemampuan analisis dataset dalam jumlah besar secara real-time, sehingga memudahkan penarikan insight yang berharga. Perusahaan dapat merespon perubahan pasar atau kebutuhan pelanggan dengan lebih efektif. Sistem penyimpanan ini juga memfasilitasi proses kueri yang kompleks untuk mendukung proses analisis yang tidak bisa ditangani oleh sistem tradisional lainnya.

Gabungkan Data dari Semua Sumber ke dalam Platform Data Management Terpusat dari PhinCon

Memiliki platform data management yang tepat sangat penting untuk mengelola data dengan optimal dan memaksimalkan value dari data yang dimiliki. Bagi perusahaan yang menghasilkan banyak data dari berbagai sumber, pengelolaan yang efektif bisa dilakukan dengan menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam platform data management terpusat. Di sinilah peran PhinCon dengan platform data management untuk memfasilitasi kebutuhan pengelolaan data yang efektif.

Platform data management dari PhinCon didukung oleh teknologi data virtualization untuk menyediakan akses terpadu secara real-time ke data dari sumber on-premises maupun cloud tanpa harus mereplikasinya. Platform kami memungkinkan proses integrasi, manajemen, dan penyampaian data terdistribusi yang logis dari berbagai sumber data, di mana salah satu sumber yang bisa diintegrasikan adalah data lake. 

Beberapa keunggulan utama dari platform ini adalah:

• Pendekatan Logis Terhadap Integrasi Data: Menghindari silo data dan memastikan data terorganisir dengan baik.

• Data Virtualization: Data yang diakses tetap berada di lokasi asal, sehingga mengurangi kompleksitas pengelolaan data.

• Kemudahan Penggunaan: Akses terpusat ke semua sumber data, sehingga mempermudah pembuatan tampilan data sesuai kebutuhan bisnis.

• Self-Service: Mendukung semua pengguna untuk mengakses dan menganalisis data secara mandiri tanpa memerlukan keahlian teknis.

• Data Governance Terpusat: Memastikan kualitas, keamanan, dan kepatuhan data di seluruh bagian perusahaan.

Manfaatkan platform data management PhinCon untuk dukung keputusan bisnis yang lebih cerdas dan cepat. Untuk informasi lebih lanjut, hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com. 

Editor: Irnadia Fardila