Perusahaan perlu menyimpan data karena data-data perusahaan mempunyai nilai guna, baik yang berkaitan dengan kekayaan, hak, dan kewajiban, maupun sejumlah kepentingan lainnya. Anda yang ingin menyimpan data tanpa repot mengolahnya terlebih dulu bisa memanfaatkan data lake sebagai solusi. Mari simak informasi tentang apa itu data lake, arsitektur, kelebihan dan kekurangan, hingga perbedaannya dari data warehouse dalam artikel berikut ini!

Apa Itu Data Lake?

Data lake adalah tempat berkumpulnya data-data dalam format dan skala aslinya. Penggunaan data lake cocok dijadikan solusi bagi penyimpanan raw data (data mentah) karena Anda bisa menyimpan beragam jenis data tanpa perlu menyusunnya dalam struktur, pengelompokan, atau hierarki tertentu. Jadi, data pada data lake adalah kumpulan data mentah yang belum diproses atau dianalisis.

Format data mentah dalam data lake bentuknya bisa terstruktur, setengah terstruktur, atau bahkan tidak terstruktur. Format data tidak akan diubah hingga data itu dibutuhkan nantinya. Anda bisa menggunakan data lake untuk menyimpan data yang berasal dari berbagai sumber dalam berbagai tipe dan skema. Semua pengguna bisa mengakses data lake untuk mengambil sampel data.

 Arsitektur Data Lake

Arsitektur data lake berbeda dari jenis penyimpanan data lainnya karena ia tidak menyimpan data dalam bentuk file maupun folder. Bentuk penyimpanan data yang dikenal dengan nama flat architecture ini merupakan salah satu keunggulan utama data lake karena mampu memperbesar kapasitas penyimpanan data. 

Anda pun tak perlu khawatir kesulitan mencari data. Kendati tak memiliki file atau folder, setiap informasi dalam data lake dilengkapi dengan metadata. Metadata adalah data yang menjelaskan data lainnya, sehingga memudahkan pencarian informasi dalam data lake.

Kelebihan dan Kekurangan Data Lake

Beberapa kelebihan yang ditawarkan data lake membantu perusahaan mendapatkan lebih banyak konsumen, meningkatkan produktivitas, dan membuat keputusan. Kelebihan yang dimaksud adalah:

• Menyimpan berbagai jenis data dalam satu wadah – Dengan data lake, Anda bisa menyimpan data operasional, data aplikasi bisnis, atau data yang bersifat non-relasional (contohnya data dari aplikasi mobile dan media sosial). Data mentah yang disimpan dalam data lake bisa tetap dipahami isinya karena adanya katalog, crawling, dan indeks data.
• Tidak perlu proses penyeragaman – Berbeda dari proses penyimpanan data yang biasanya harus disamakan formatnya agar bisa masuk ke tempat penyimpanan, data lake tidak memerlukan proses tersebut. Data dalam data lake bisa disimpan tanpa proses penyeragaman.
• Kecepatan memasukkan data – Anda bisa membuat data masuk dengan cepat karena tak perlu mengubah bentuk data sebelum disimpan. Proses memasukkan data yang sederhana membuat informasi bisa lebih cepat masuk ke data lake.
• Penerapan machine learning – Melalui data dari data lake, bisnis bisa mendapatkan gambaran operasional dan marketing yang menunjukkan tren dan pola perilaku konsumen. Nantinya, output ini bisa dimanfaatkan oleh bisnis untuk menerapkan machine learning yang menghasilkan prediksi dan perkiraan dari data-data tersebut.

Sementara itu, beberapa kekurangan data lake adalah:

• Cenderung lebih lambat – Salah satu kekurangan data lake adalah cenderung lebih lambat. Seiring berjalannya waktu, semakin banyaknya informasi dalam data lake bisa memperlambat proses query (pencarian data).
• Minim fitur keamanan – Model penyimpanan data lake membuat data lebih sulit dihapus dan diperbarui. Sehingga, Anda mungkin akan kesulitan melakukan data governance dan menjaga keamanan data. Oleh karenanya, penting agar Anda merencanakan dan mengelola data lake dengan baik agar tidak berpotensi berubah menjadi data swamp (kumpulan data penting yang tak tersimpan dengan rapi). 

Data Lake vs Data Warehouse

Berbeda dari data lake, data warehouse adalah database yang khusus didesain untuk mengerjakan proses query. Untuk memahami perbedaan data lake dan data warehouse, simak perbandingan dari beberapa aspek berikut ini:

1. Perbedaan dari sisi pemrosesan data

Perbedaan terbesar antara data warehouse dan data lake terletak pada sisi pemrosesan datanya. Sementara berbagai macam data bisa langsung masuk ke data lake, data harus diproses terlebih dulu sebelum masuk ke data warehouse.

2. Perbedaan kemudahan penggunaan

Data warehouse memiliki data yang sudah selesai diproses sehingga informasinya mudah dipahami oleh semua orang. Sementara itu, informasi dalam data lake masih harus diolah. Data lake mayoritas digunakan oleh orang-orang yang bertugas mengolah informasi, seperti data scientist atau data engineer.

3. Perbedaan tipe bisnis yang menggunakan

Data warehouse merupakan model penyimpanan data yang sudah ada sejak dua dekade lalu sehingga tentunya sudah banyak dipakai oleh perusahaan besar. Sedangkan, data lake yang relatif baru membuat sistem ini kebanyakan digunakan oleh perusahaan yang cenderung lebih kecil.

Kesimpulan

Pengertian apa itu data lake di atas bukan sekadar ruang penyimpanan bagi beragam jenis data, data lake bermanfaat untuk mencari data yang relevan bagi perusahaan. Set data yang lebih kecil pada data lake membuatnya lebih mudah dianalisis sehingga lebih mudah pula menemukan solusi terkait bisnis, pengguna, tren, dan sebagainya. Anda bisa menjadi salah satu perusahaan yang menggunakan data lake untuk memperoleh informasi mengenai bisnis dan konsumen dengan akses super mudah.

Jika ingin tahu lebih banyak tentang data lake atau hal-hal lain dalam dunia data, mari bergabung dengan kelas data science dari Algoritma Data Science School. Semua kelas data science yang disediakan oleh Algoritma Data Science School bisa Anda pilih sesuai kebutuhan maupun level expertise!