Dalam era digital saat ini, data menjadi salah satu aset terpenting bagi bisnis. Namun, dengan banyaknya data yang terus berkembang, perusahaan perlu cara baru untuk mengelola dan memanfaatkannya. Di sinilah konsep data lake muncul sebagai solusi.
Dalam artikel ini, Anda akan mengetahui apa itu data lake beserta manfaat, cara kerja, dan perbedaannya dengan gudang data.
Apa itu Data Lake?
Data lake merupakan wadah penyimpanan berkapasitas besar yang dapat menyimpat data dari berbagai sumber.
Data-data tersebut disimpan dalam bentuk aslinya tanpa perlu diproses terlebih dahulu. Adapun data ini dapat berupa struktur terorganisir (seperti data dari database relasional) atau data tidak terstruktur (seperti gambar atau teks).
Terdapat beberapa pilihan alat dan platform yang mendukung arsitektur data lake, salah satunya adalah Delta Lake. Platform ini adalah lapisan penyimpanan sumber terbuka yang berjalan di atas data lake yang ada.
Adapun fungsinya untuk menyediakan dukungan untuk transaksi ACID, pembuatan versi data, dan penerapan skema.
Cara Kerja Data Lake
Konsep ini bekerja dengan cara mengumpulkan dan menyimpannya dalam format mentah. Pengguna kemudian dapat memproses dan menganalisis data tersebut sesuai kebutuhan.
Keuntungan utamanya adalah fleksibilitas dan kemampuan untuk menyimpan berbagai jenis data dalam satu tempat.
Baca Juga: Mengenal Inventory Control: Kunci Efisiensi dalam Pengelolaan Persediaan
Manfaat Menggunakan Data Lake untuk Bisnis
Data lake merupakan database untuk ilmu data dan aplikasi analitik tingkat lanjut. Selain itu, konsep ini lebih memudahkan perusahaan untuk menangani operasi bisnis secara lebih efisien sambil terus memantau tren dan peluang bisnis. Berikut adalah beberapa manfaatnya untuk bisnis:
1. Fleksibilitas dalam Memproses Berbagai Jenis Data
Konsep penyimpanan ini dapat menampung data mentah, baik yang terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur. Maka, data lake menawarkan fleksibilitas yang tidak dimiliki oleh platform penyimpanan lainnya.
Bisnis yang mengolah data dalam jumlah besar setiap harinya dapat memanfaatkan metode penyimpanan data ini untuk mengelola berbagai jenis data.
2. Skalabilitas Tinggi dengan Biaya yang Efisien
Dari segi biaya, metode penyimpanan ini adalah solusi yang lebih hemat dibandingkan data warehouse, karena perusahaan dapat menyimpan data dalam jumlah besar.
Selain itu, seiring dengan meningkatnya volume data yang dihasilkan setiap menit, perusahaan di sektor analitik data dapat memanfaatkan platform penyimpanan yang sangat skalabel.
3. Peningkatan Kualitas dan Konsistensi Data
Dengan menyimpan data, perusahaan dapat menyempurnakan data hingga mencapai tingkat kualitas dan konsistensi yang lebih tinggi. Hal ini mendukung peningkatan manajemen data secara keseluruhan dalam sebuah organisasi.
4. Kemampuan Analisis dan Insight yang Lebih Mendalam
Data lake menyimpan dalam format aslinya yang sangat terperinci. Hal ini dapat mempermudah perusahaan untuk melakukan analisis yang lebih mendalam dan kompleks.
Contohnya, seperti pemodelan prediktif hingga penerapan algoritma machine learning, yang memberikan insight strategis bagi bisnis. Berikut adalah keuntungannya untuk bisnis:
- Membuat penyimpanan data dalam volume besar dengan biaya yang lebih ekonomis dibandingkan metode penyimpanan konvensional.
- Mengakses data secara real-time dan mendukung analisis lebih cepat.
- Fleksibilitas dalam penggunaan data yang dapat diolah untuk mendapatkan insight yang lebih akurat.
Perbedaan antara Data Lake dan Data Warehouse
Lantas, apa perbedaan antara keduanya? Anda mungkin berpikir bahwa kedua istilah tersebut adalah sama. Namun, terdapat beberapa perbedaan antara keduanya.
Data warehouse adalah platform penyimpanan data yang telah diolah dan diorganisasi untuk kebutuhan analisis.
Data di dalamnya sudah diatur dalam format tertentu yang memudahkan pengguna untuk menjalankan query yang cepat dan efisien.
Berikut perbedaan utama antara data lake dan data warehouse:
- Data lake menyimpan data mentah yang belum terstruktur, sedangkan data warehouse menyimpan data yang telah diproses dan diorganisasi secara terstruktur.
- Data lake lebih fleksibel dalam hal jenis data yang dapat disimpan, sementara data warehouse lebih terfokus pada data yang siap dianalisis.
- Data lake adalah metode yang relatif baru dan kerap kali digunakan oleh perusahaan skala kecil. Sedangkan data warehouse adalah metode yang sudah digunakan lebih dulu dan telah digunakan oleh perusahaan skala besar.
Anda sudah tahu bedanya, kan? Apakah Anda pernah mendengar istilah data lakehouse? Apakah ada perbedaan antara lake dan lakehouse?
Apa itu Data Lakehouse?
Data lakehouse adalah pendekatan baru yang menggabungkan keunggulan data lake dengan data warehouse.
Dengan data lakehouse, Anda bisa menyimpan data dalam bentuk mentah dan sekaligus mengorganisasikan data untuk analisis.
Lantas, bagaimana lakehouse data bekerja? Metode ini menyediakan platform untuk menyimpan data dalam bentuk asli dan memprosesnya untuk analisis lebih lanjut.
Hal ini memberikan fleksibilitas bagi perusahaan untuk melakukan analisis data yang lebih mendalam dan terstruktur dalam satu sistem.
Adapun keuntungan menggunakan data lakehouse antara lain:
- Menyimpan data yang lebih beragam dan fleksibel.
- Memudahkan analisis data dengan struktur yang sudah disiapkan.
- Mengurangi biaya dan kompleksitas dalam pengelolaan data.
Itulah dia penjelasan tentang data lake, beserta manfaat, cara kerja, dan beberapa perbedannya dengan gudang data.
Konsep ini menawarkan solusi penyimpanan data yang fleksibel dan skalabel untuk bisnis yang ingin memanfaatkan potensi besar dari data yang mereka miliki.
Dengan mengetahui dan menerapkan konsep-konsep ini, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik dalam manajemen data.
Jika Anda memiliki bisnis yang ingin meningkatkan efisiensi dan efektivitas, GeekGarden menawarkan development service untuk menciptakan solusi yang disesuaikan dengan kebutuhan.
Selain itu, kami juga menawarkan berbagai layanan IT dan talent yang sudah berpengalaman dan ahli di bidangnya.
Tidak perlu ragu karena kami sudah tersertifikasi ISO dan PSE. Jadi, diskusikan kebutuhan spesifik Anda kepada tim GeekGarden!
Penulis: Sari Dewi (Content Writer)
Editor: Helmi Maulidina (SEO Specialist)
