Apakah Anda familiar dengan istilah Data Lake? Istilah ini pasti sudah tidak asing bagi segelintir orang terutama mereka yang bekerja di bidang teknologi. Data Lake adalah sebuah danau data atau bisa diartikan sebagai tempat penyimpanan yang memiliki skala besar dan biasa digunakan oleh perusahaan.

Data Lake memudahkan Anda dalam menyimpan data tanpa harus repot-repot dalam mengolah atau memproses data tersebut terlebih dulu. Adanya Data Lake dalam perusahaan juga memberikan keuntungan lainnya seperti kemudahan dalam mencari hingga mengolah data tersebut nantinya.

Nah, jika Anda ingin tahu lebih banyak mengenai Data Lake, berikut ini adalah penjelasan dari Badr Interactive mengenai Data Lake!

Apa Itu Data Lake?

Data Lake adalah sebuah tempat penyimpanan data secara terpusat yang memungkinkan menyimpan berbagai jenis data menggunakan format aslinya baik yang sudah terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur dalam jumlah yang besar. Jenis penyimpanan ini tidak membatasi Anda baik dalam hal struktur, pengelompokan, atau hierarki tertentu.

Secara garis besarnya, Data Lake adalah tempat penyimpanan raw data (data mentah) yang belum dianalisis ataupun diproses. Di dalam Data Lake, Anda bisa menyimpan berbagai jenis data dengan format yang beragam. Jenis penyimpanan ini merupakan salah satu solusi efektif untuk bisnis Anda agar bisa menghemat biaya karena daya tampungnya yang sangat besar.

Semua pengguna pun bisa mengakses Data Lake apabila ingin mengambil sampel dari data yang disimpan. Data Lake juga tidak akan merubah format sebuah data, sehingga memiliki keamanan yang cukup tinggi. Jenis penyimpanan ini memiliki cara kerja dengan memproses data secara real time atau mode batch.

Dilansir dari Google Cloud, Data Lake mampu untuk menganalisis data menggunakan SQL, Python, R, atau bahasa lainnya, serta data pihak ketiga, atau aplikasi analitik. Sering kali banyak orang masih belum mengetahui perbedaan antara Data Lake dengan Data Warehouse.

Perbedaan yang paling signifikan dari keduanya adalah dari fungsi dan juga peran masing-masing dalam sebuah perusahaan. Data Warehouse lebih ideal untuk jenis pelaporan dan analisis berulang yang umum dalam praktik bisnis, seperti laporan penjualan bulanan, pelacakan penjualan per wilayah, atau lalu lintas situs web. 

Mengapa Perusahaan Membutuhkan Data Lake?

Lalu, muncul sebuah pertanyaan “Mengapa perusahaan membutuhkan Data Lake?” Alasan utamanya adalah Data Lake membantu para penggunanya untuk menyimpan data berskala besar menggunakan format mentah (raw data). Kemudahan penyimpanan data inilah yang juga akan membantu perusahaan agar bisa meningkatkan produktivitas, membuat keputusan yang sesuai dengan data, serta berpotensi untuk menarik lebih banyak pelanggan.

Perusahaan yang menggunakan data lake solutions ternyata akan lebih berhasil bertumbuh dari sisi pendapatan organik yang lebih besar dibandingkan dengan perusahaan kompetitor mereka. ⁣

Selain itu, bisnis di perusahaan tersebut juga mampu dalam mendapatkan jenis analisa yang baru dari berbagai sumber data termasuk dari file log, media sosial, hingga semua perangkat internet yang bisa dihubungkan dengan data lake platform solutions.

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, penggunaan Data Lake adalah pilihan tepat untuk bisa menghemat biaya operasional yang dikeluarkan oleh perusahaan. Data Lake juga membantu perusahaan dalam mencari data yang relevan, sehingga bisa membuat strategi bisnis yang lebih terstruktur dan juga matang karena memiliki data yang kredibel. 

Data Lake sangat bermanfaat bagi Anda yang bekerja dalam bidang ilmuwan atau peneliti data. Jenis penyimpanan ini juga dikenal memiliki arsitektur data yang datar, hal ini kemudian akan menyediakan sebuah lokasi sentral antara data scientists dan data analysis dalam mencari, menyiapkan, hingga menganalisis data yang relevan.

Arsitektur Data

Data Lake memiliki sistem arsitektur data datar atau biasa disebut dengan flat architecture. Jenis arsitektur data ini akan mempermudah Data Lake karena mampu dalam memperbesar kapasitas penyimpanan data mereka. Jika Anda pengguna Data Lake, tak perlu khawatir dengan bagaimana Anda bisa menemukan data yang dicari.

Data Lake adalah penyimpanan yang dilengkapi dengan sebuah metadata yang nantinya akan mempermudah Anda dalam proses pencarian informasi ataupun berkas. Metadata adalah sebuah informasi yang digunakan untuk menjelaskan informasi dari sebuah berkas yang Anda simpan di Data Lake.

Jadi, dapat digambarkan jika di dalam sebuah Data Lake tidak terdapat sistem folder ataupun hierarki lainnya. Hal ini tentu cukup efektif dan mempermudah dalam mobilitas pekerjaan sehari-harinya, terutama jika Anda adalah seorang data scientists dan data analysis.

Perlu Anda ketahui jika di dalam arsitektur Data Lake terdapat 6 tingkatan penting, berikut ini penjelasannya:

• Ingestion Tier: Seperti yang ada di gambar, tingkat di sisi kiri menggambarkan sumber data. Data dapat dimuat ke data lake dalam batch atau secara real-time.
• Insights Tier: Tingkat di sebelah kanan mewakili sisi penelitian tempat wawasan (insight) dari sistem digunakan. SQL , query NoSQL, atau bahkan excel dapat digunakan untuk analisis data.
• HDFS: Merupakan solusi hemat biaya untuk data terstruktur dan tidak terstruktur. Ini adalah zona pendaratan (landing zone) untuk semua data yang diam dalam sistem.
• Distillation Tier: Pada tahap ini akan mengambil data dari storage tier kemudian mengubahnya menjadi data terstruktur untuk analisis yang lebih mudah.
• Processing Tier: Memproses algoritma analitik run tier dan user query dengan berbagai proses seperti real–time, interaktif, batch to generate agar menghasilkan data terstruktur untuk analisis yang lebih mudah.
• Unified Operations Tier: Mengatur manajemen dan pemantauan sistem. Ini termasuk audit dan proficiency management, manajemen data, dan manajemen alur kerja.

Contoh Penerapan Data Lake

Data Lake adalah faktor yang cukup penting bagi perusahaan Anda. Namun, hal pertama yang harus Anda pahami adalah apa jenis pekerjaan dan juga bidang industri yang dilakukan. Selain itu, Anda juga harus mengetahui apakah sudah memiliki strategi untuk pengelolaan dan tata kelola data dalam sistem. Data Lake adalah dasar bagi pengguna untuk melakukan berbagai macam kategori beban kerja, seperti pemrosesan big data, kueri SQL, penggalian teks, analitik streaming, dan pembelajaran mesin. 

Data Lake adalah penyimpanan yang biasa digunakan dalam berbagai bidang industri saat ini. Berikut ini adalah contoh penerapan Data Lake dalam berbagai industri bisnis:

• Layanan kesehatan

Banyak perusahaan di kesehatan mengandalkan big data untuk meningkatkan kualitas perawatan pasien mereka. Maka dari itu, banyak rumah sakit menggunakan data historis dalam jumlah yang besar agar bisa mempermudah jalur penanganan pasien yang ada, serta mampu memberikan hasil yang lebih baik, dan mengurangi biaya perawatan.

• Media Streaming

Perusahaan streaming dengan sistem subscribe atau langganan biasanya akan mengumpulkan dan memproses insight mengenai apa saja perilaku, kesukaan, dan juga kebiasaan dari pelanggannya, sehingga nantinya dapat mereka gunakan untuk meningkatkan algoritma rekomendasi.

• IoT (Internet of Thing)

Pada industri yang bergerak di bidang IoT (Internet of Things) peran Data lake adalah menyediakan repository terpusat untuk menyimpan informasi ini yang kemudian dapat digunakan untuk analisis.

• Digital Supply Chain

Dalam digital supply chain, kegunaan dari Data lake adalah untuk membantu produsen menggabungkan data warehouse yang berbeda-beda, termasuk sistem EDI, XML, dan JSON.

• Keuangan

Fungsi utama dari Data Lake dalam industri keuangan & perbankan adalah membantu perusahaan investasi untuk menggunakan data pasar terbaru, yang dikumpulkan dan disimpan secara real time, dan digunakan juga untuk mengelola risiko portofolio dengan efisien.

Kelebihan

Setelah mempelajari berbagai hal mengenai Data Lake, terdapat beberapa kelebihan dari Data Lake yang harus Anda ketahui!

1. Cepat dalam Memasukkan Data

Data Lake adalah penyimpanan yang akan membantu Anda untuk lebih cepat dalam memasukkan data. Data Lake memudahkan Anda karena tidak perlu mengubah jenis maupun format data terlebih dahulu, sehingga proses penyimpanannya bisa lebih sederhana.

2. Mempermudah dalam Menerapkan Machine Learning

Kelebihan Data Lake berikutnya yaitu mempermudah Anda dalam memberikan prediksi ataupun latihan pada Machine Learning. Hal ini dikarenakan Anda bisa mendapatkan berbagai data yang relevan dan kredibel, sehingga bisa memprediksi bagaimana perilaku konsumen dalam beberapa waktu ke depan.

3. Tempat Penyimpanan Berbagai Jenis File dalam Satu Tempat

Data Lake adalah jenis penyimpanan yang tidak pandang bulu dengan format file yang akan disimpan. Hal ini membuatnya menjadi pilihan terbaik dan efektif daripada jenis penyimpanan lainnya. Anda bisa menyimpan berbagai jenis data seperti data operasional, data aplikasi bisnis, dan juga data yang memiliki sifat non-relasional.

4. Format Data Tidak Perlu Disamakan

Kelebihan Data Lake yang terakhir adalah Anda tidak perlu mengubah atau menyeragamkan format data yang akan disimpan. Data Lake akan memudahkan Anda dalam prosesnya dan hal ini tentu bisa membuat waktu bekerja Anda juga lebih efektif daripada menggunakan jenis penyimpanan lainnya.

Kekurangan

Berikut ini adalah beberapa kekurangan dari Data Lake:

1. Fitur Keamanan yang Belum Tinggi

Perlu Anda ketahui apabila Data Lake memiliki fitur keamanan yang cukup rendah. Salah satu cara yang bisa Anda lakukan untuk memperketat keamanannya adalah dengan merencanakan dan mengelola data lake dengan baik. Jika Anda tidak melakukannya, maka akan berpotensi untuk menjadi data swamp.

Data swamp adalah  kumpulan data penting, namun tak tersimpan dengan baik dalam Data Lake. Banyak juga yang sering mengalami duplikasi data hingga muncul data-data yang kurang relevan.

2. Lebih Lambat Saat Pencarian

Data Lake memiliki kapasitas penyimpanan yang sangat besar. Semakin banyak data yang tersimpan, ternyata akan berpengaruh pada waktu Anda saat melakukan pencarian data (query). 

Kesimpulan

Dari penjelasan di atas, Data Lake adalah hal yang cukup penting dalam sebuah bisnis. Namun, Anda juga harus memperhatikan kebutuhan dan juga jenis bisnis yang dijalankan. Data Lake memberikan berbagai kemudahan dan juga keuntungan tersendiri bagi para penggunanya, baik dari segi biaya hingga membantu Anda dalam membuat keputusan serta strategi bisnis yang tepat.

Data Lake adalah penyimpanan yang mampu untuk sentralisasi sumber konten yang berbeda. Tak hanya itu saja, dengan Anda menggunakan jenis penyimpanan ini maka membantu perusahaan dalam cepat beradaptasi dengan perubahan. Demikian adalah penjelasan mengenai Data Lake dari Badr Interactive, semoga bermanfaat!