Data Lake

Apa itu Data Lake?

Di zaman digital ini, volume data yang ada berkembang secara pesat sehingga penting untuk mengelola dan menyimpan data tersebut dengan baik. Maka dari itu, diperlukan adanya data lake. 

Data lake adalah tempat untuk menyimpan berbagai jenis informasi dalam format aslinya. Artinya, data lake dirancang untuk mengakomodasi semua jenis data, mulai dari data terstruktur seperti database SQL hingga data tidak terstruktur seperti postingan media sosial dan file audio serta video. 

Dengan menyimpan data di data lake, suatu perusahaan dapat memperoleh tampilan data yang lebih komprehensif sehingga lebih mudah untuk mendapatkan wawasan dan mengidentifikasi tren untuk berbagai kegunaan.

Apa Manfaat Data Lake bagi Bisnis?

Menurut Google, manfaat penggunaan data lake bagi bisnis di antaranya adalah:

1. Hemat biaya

Dengan volume data yang terus bertambah, penyimpanan data tradisional bisa jadi mahal dan sulit dikelola. Karena itu, data lake menjadi solusi atas permasalahan ini karena menggunakan sistem penyimpanan berbasis cloud yang dapat di-upgrade atau downgrade, tergantung kebutuhan perusahaan. Dengan demikian, suatu perusahaan dapat menyimpan dan mengelola volume data yang besar dengan biaya terjangkau. 

2. Fleksibel

Data lake memungkinkan bisnis untuk menyimpan berbagai jenis data dalam format aslinya, yang tentunya lebih fleksibel dan memungkinkan analisis data yang lebih efisien. 

Fleksibilitas adalah faktor penting karena suatu bisnis cenderung memiliki berbagai macam data, termasuk data terstruktur (seperti catatan pelanggan dan data keuangan), serta data tidak terstruktur (seperti postingan media sosial). 

3. Efektif

Dengan  data lake, perusahaan dapat menganalisis datanya dengan cara yang lebih efisien dan efektif. Hal ini disebabkan karena data lake dilengkapi dengan alat analitik yang canggih seperti machine learning, sehingga suatu perusahaan dapat melakukan analisis data dengan lebih cepat dan akurat. 

Komponen Data Lake

Mengutip dari Prof. Banafa, seorang ahli AI dan blockchain, ada 5 komponen pokok data lake, yaitu: 

1. Data ingestion

Data ingestion adalah proses membawa data ke dalam data lake dari berbagai sumber, seperti database, Internet of Things (IoT), dan lainnya. 

Penyerapan data ke dalam data lake adalah komponen penting karena memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan dan menyimpan data dalam jumlah besar di lokasi pusat. Data tersebut juga bisa diperoleh secara real-time atau hampir real-time.

2. Data storage

Data lake menggunakan sistem penyimpanan berbasis cloud, yang dapat dengan mudah di-upgrade atau di-downgrade. Selain itu, data lake dapat menyimpan segala jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur sehingga dapat memberikan tampilan data yang lebih komprehensif. 

3. Data security

Data security adalah komponen penting dari data lake karena membantu melindungi data yang disimpan. Untuk memastikan keamanan data, data lake menggunakan berbagai tindakan keamanan, seperti multi-factor authentication atau authorization. 

Multi-factor authentication membantu memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses data tertentu dengan memberikan pengamanan lebih. Sementara authorization membantu menentukan apakah suatu user diterima atau ditolak untuk melakukan tindakan tertentu atau mengakses data. 

4. Data analysis

Analisis data dilakukan menggunakan tools dan teknik untuk memproses, mengubah, dan memvisualisasikan data untuk mengungkap pola, tren, dan wawasan informasi yang disimpan dalam data lake. Selain itu, data lake juga dapat melakukan analisis tanpa harus memindahkan suatu data ke dalam sistem yang terpisah. 

5. Data governance

Data governance  merupakan aspek penting dari data lake yang memastikan bahwa data yang disimpan dikelola dengan benar. Data lake harus mematuhi peraturan dan standar yang sesuai dan memastikan bahwa informasi yang disimpan terlindungi. 

Dengan menerapkan data governance di data lake, suatu perusahaan dapat memastikan bahwa datanya dikelola secara efektif.

Contoh Penerapan Data Lake

Data lake dapat digunakan di berbagai bidang, dan contoh penerapan data lake dalam marketing, kesehatan, dan cybersecurity adalah sebagai berikut:

1. Marketing

Dengan data lake, suatu bisnis dapat menyimpan dan menganalisis data pelanggan dari berbagai sumber seperti media sosial, e-mail, dan feedback pelanggan. Hal ini membantu mereka untuk mendapatkan pandangan yang komprehensif dan membuat keputusan berdasarkan data untuk meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan.

2. Kesehatan

Institusi layanan kesehatan dapat memanfaatkan data lake untuk menyimpan dan menganalisis data pasien, uji klinis, dan penelitian medis. Informasi ini dapat membantu meningkatkan hasil pemeriksaan pasien dan mengurangi biaya perawatan medis.

3. Cybersecurity

Data lake dapat membantu suatu perusahaan untuk mendeteksi aktivitas penipuan dengan menganalisis volume data yang besar dari berbagai sumber, termasuk data transaksional, profil pelanggan, dan data terkait lainnya. Hal ini dapat mencegah kerugian finansial dan melindungi reputasi perusahaan. 

FAQ (Frequently Asked Question)

Apa perbedaan data lake dan data warehouse?

Data lake dan data warehouse sering dibandingkan karena keduanya berfungsi sebagai tempat penyimpanan data. Namun, keduanya memiliki perbedaan, di antaranya adalah: 

• Tipe data: Data lake dirancang untuk menyimpan dan menganalisis data yang tidak terstruktur maupun terstruktur dalam bentuk aslinya. Sebaliknya, data warehouse dirancang untuk menyimpan data terstruktur dalam format yang telah ditentukan sebelumnya.
• Pemrosesan data: Dalam data lake, data disimpan dalam bentuk aslinya tanpa struktur yang ditentukan sebelumnya, dan saat seseorang ingin membaca data, dia dapat menerapkan struktur atau skema ke data tersebut untuk memahaminya. 

Sebaliknya, data warehouse mengharuskan data tersebut untuk diubah dengan struktur atau skema yang telah ditentukan sebelumnya untuk dimuat ke dalam tempat penyimpanan.

• Skalabilitas: Data lake dapat di-upgrade untuk mengakomodasi volume data yang besar, sedangkan data warehouse memiliki skalabilitas yang terbatas.
• Akses data: Data lake memberikan akses ke data yang lebih fleksibel sehingga memungkinkan pengguna untuk menjelajahi dan menganalisis data tanpa memerlukan kueri yang ditentukan sebelumnya. Sebaliknya, data warehouse dirancang untuk menggunakan kueri saat diperlukan.
• Biaya: Data lake umumnya memiliki biaya yang lebih terjangkau daripada data warehouse karena tidak memerlukan banyak modifikasi di awal.