Mengenal Data Lakehouse: Solusi Cerdas Mengelola Data Skala Besar

Perkembangan teknologi digital membuat perusahaan harus mengelola data dalam jumlah besar dari berbagai sumber, mulai dari website, aplikasi, transaksi pelanggan, hingga perangkat Internet of Things (IoT). Data tersebut perlu disimpan dan diolah agar dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan bisnis.

Salah satu tantangan dalam pengelolaan data adalah menggabungkan fleksibilitas penyimpanan dengan kemampuan analisis yang andal. Data lake dapat menampung berbagai jenis data, sedangkan data warehouse dirancang untuk mendukung analisis dan pelaporan terstruktur. Namun, penggunaan keduanya secara terpisah dapat menambah kompleksitas pengelolaan data.

Untuk menjawab kebutuhan tersebut, muncul data lakehouse, yaitu arsitektur yang menggabungkan fleksibilitas data lake dengan kemampuan pengelolaan dan analisis data yang umum ditemukan pada data warehouse.

Lalu, apa itu data lakehouse, bagaimana cara kerjanya, dan apa saja manfaatnya bagi bisnis? Simak penjelasan lengkap berikut ini.

Apa Itu Data Lakehouse?

Data lakehouse adalah arsitektur pengelolaan data yang menggabungkan kemampuan penyimpanan fleksibel dari data lake dengan fitur pengelolaan, konsistensi, dan analisis data dari data warehouse.

Arsitektur ini memungkinkan organisasi menyimpan berbagai jenis data, mulai dari data terstruktur, semi-terstruktur, hingga tidak terstruktur. Data tersebut kemudian dapat dikelola dan diakses untuk kebutuhan analitik menggunakan teknologi yang sesuai.

Data lakehouse umumnya memanfaatkan penyimpanan objek, format file terbuka, serta format tabel yang mendukung pengelolaan metadata dan transaksi. Kombinasi tersebut membantu berbagai mesin pemrosesan menggunakan data yang sama tanpa selalu harus membuat salinan terpisah untuk setiap kebutuhan.

Sebagai contoh, perusahaan e-commerce memiliki data transaksi, informasi produk, aktivitas pengunjung website, dan ulasan pelanggan. Dengan data lakehouse, perusahaan dapat mengintegrasikan data tersebut untuk menganalisis tren penjualan, memahami perilaku pelanggan, dan mengembangkan sistem rekomendasi produk.

Meskipun menggabungkan karakteristik data lake dan data warehouse, data lakehouse bukan sekadar tempat penyimpanan data yang dilengkapi mesin analitik. Arsitektur ini juga membutuhkan pengelolaan metadata, keamanan, kualitas data, dan mekanisme konsistensi agar dapat digunakan secara andal.

Mengapa Data Lakehouse Dibutuhkan?

Sebelum data lakehouse berkembang, banyak organisasi menggunakan data lake untuk menyimpan data mentah dan data warehouse untuk kebutuhan pelaporan.

Kedua sistem tersebut memiliki fungsi berbeda, tetapi pemisahan arsitekturnya dapat menimbulkan sejumlah tantangan. Beberapa tantangan yang sering muncul meliputi:

• Duplikasi data
  Data yang sama perlu disalin ke beberapa sistem untuk memenuhi kebutuhan analisis yang berbeda.
• Proses pemindahan yang kompleks
  Data harus melalui proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan sebelum dapat digunakan oleh sistem tertentu.
• Biaya infrastruktur
  Penggunaan beberapa platform dapat meningkatkan biaya penyimpanan, pemrosesan, dan pemeliharaan.
• Konsistensi data
  Salinan data yang diperbarui pada waktu berbeda dapat menghasilkan laporan yang tidak selaras.
• Kebutuhan AI dan machine learning
  Pengembangan model membutuhkan akses ke beragam data, termasuk data mentah dan data historis.

Data lakehouse berupaya menyederhanakan pengelolaan tersebut dengan menyediakan arsitektur yang mendukung beragam kebutuhan data.

Namun, efektivitasnya tetap bergantung pada desain sistem, pemilihan teknologi, dan tata kelola yang diterapkan.

Perbedaan Data Lakehouse, Data Lake, dan Data Warehouse

Berikut perbandingan ketiganya:

Cara Kerja Data Lakehouse

Data lakehouse menggabungkan penyimpanan data, pengelolaan metadata, pemrosesan, dan analitik. Setiap komponen menjalankan fungsi tertentu agar data dari berbagai sumber dapat diolah menjadi informasi yang berguna.

Secara umum, alur kerja data lakehouse terdiri dari beberapa tahap berikut.

1. Mengumpulkan Data dari Berbagai Sumber

Tahap pertama adalah mengambil data dari berbagai sistem, seperti database operasional, aplikasi bisnis, website, file CSV, API, log server, dan perangkat IoT.

Pengumpulan data dapat dilakukan secara batch, yaitu pada interval tertentu, atau melalui streaming untuk memproses data yang terus masuk. Pemilihan metode bergantung pada kebutuhan bisnis dan seberapa cepat data harus tersedia.

2. Menyimpan Data dalam Object Storage

Data yang terkumpul kemudian disimpan dalam media penyimpanan yang mampu menangani volume besar, misalnya Amazon S3, Azure Blob Storage, atau Google Cloud Storage.

Data dapat disimpan menggunakan format file seperti Apache Parquet atau Apache ORC. Format kolumnar tersebut dapat membantu meningkatkan efisiensi pembacaan data untuk query analitik tertentu.

Salah satu karakteristik arsitektur lakehouse adalah pemisahan penyimpanan dan komputasi. Dengan pendekatan ini, organisasi dapat menyesuaikan sumber daya pemrosesan tanpa harus meningkatkan kapasitas penyimpanan dengan proporsi yang sama.

3. Mengelola Tabel dan Metadata

File data yang tersimpan perlu dikelola agar dapat diakses sebagai tabel yang konsisten. Lapisan pengelolaan tabel membantu mencatat skema, versi data, perubahan, serta informasi mengenai file yang membentuk tabel tersebut.

Beberapa teknologi yang dapat digunakan meliputi:

• Apache Iceberg
  Format tabel terbuka untuk mengelola tabel analitik berskala besar.
• Delta Lake
  Lapisan penyimpanan tabel yang menyediakan transaksi ACID dan fitur pengelolaan data.
• Apache Hudi
  Teknologi untuk mengelola tabel, pembaruan data, dan pemrosesan perubahan data.

Ketiganya memiliki karakteristik, fitur, dan tingkat kompatibilitas yang berbeda. Oleh karena itu, pemilihannya perlu disesuaikan dengan kebutuhan dan teknologi yang digunakan organisasi.

4. Memproses dan Menganalisis Data

Setelah data tersedia, mesin pemrosesan dapat digunakan untuk membersihkan, menggabungkan, mentransformasi, dan menganalisis data.

Teknologi seperti Apache Spark, Apache Flink, dan Trino dapat digunakan untuk kebutuhan yang berbeda sesuai kemampuan masing-masing. Tim data juga dapat menjalankan query SQL untuk membuat ringkasan, menemukan pola, dan menjawab pertanyaan bisnis.

Pada tahap ini, data mentah dapat diubah menjadi dataset yang lebih konsisten dan siap digunakan oleh analis maupun sistem analitik.

5. Memanfaatkan Data untuk Kebutuhan Bisnis

Tahap terakhir adalah menggunakan data yang telah dikelola untuk menghasilkan informasi yang mendukung pengambilan keputusan.

Hasil pengolahan dapat dimanfaatkan untuk membuat dashboard, laporan manajemen, analisis perilaku pelanggan, sistem rekomendasi, hingga pengembangan model machine learning.

Dengan arsitektur yang terintegrasi, berbagai tim dapat menggunakan data yang dikelola bersama selama mesin analisis, format tabel, dan sistem akses yang digunakan mendukung kebutuhan tersebut.

Komponen Utama dalam Arsitektur Data Lakehouse

Data lakehouse terdiri dari beberapa komponen yang saling terhubung. Implementasinya tidak harus menggunakan satu produk untuk semua kebutuhan karena setiap lapisan dapat dibangun dengan teknologi yang berbeda.

Daftar tersebut merupakan contoh komponen, bukan susunan wajib untuk setiap implementasi. Sebagian platform menyediakan beberapa fungsi secara terintegrasi, sedangkan implementasi lainnya menggabungkan layanan dari beberapa penyedia.

Manfaat Data Lakehouse bagi Bisnis

Penerapan data lakehouse dapat memberikan manfaat bagi organisasi yang mengelola banyak sumber data dan membutuhkan analisis untuk berbagai keperluan.

1. Mengurangi Duplikasi Data

Dalam arsitektur yang menggunakan data lake dan data warehouse secara terpisah, data sering kali perlu disalin ke sistem lain untuk memenuhi kebutuhan analitik.

Data lakehouse memungkinkan beberapa mesin analisis mengakses tabel yang sama apabila format tabel, katalog, dan integrasinya mendukung. Pendekatan ini dapat mengurangi kebutuhan pemindahan dan penyimpanan salinan data yang tidak diperlukan.

2. Mendukung Berbagai Jenis Data

Perusahaan tidak hanya mengelola data dalam bentuk tabel, tetapi juga log aplikasi, dokumen, gambar, data sensor, dan informasi semi-terstruktur seperti JSON.

Data lakehouse memungkinkan berbagai jenis data tersebut disimpan dalam lingkungan yang sama. Hal ini membantu perusahaan menggabungkan informasi dari sumber berbeda untuk analisis lanjutan.

3. Membantu Menjaga Konsistensi Data

Lapisan pengelolaan tabel dapat menyediakan transaksi yang konsisten, validasi skema, dan mekanisme untuk mencatat perubahan data.

Fitur tersebut membantu mengurangi risiko ketika beberapa proses membaca atau memperbarui tabel yang sama. Meski demikian, kualitas data tidak otomatis terjamin hanya dengan menerapkan lakehouse. Validasi, pembersihan, dan pemantauan data tetap diperlukan.

4. Mendukung Analitik dan Machine Learning

Data lakehouse dapat menyediakan sumber data bersama bagi data engineer, analis, dan data scientist.

Data yang sama dapat digunakan untuk membuat laporan bisnis sekaligus menjadi masukan bagi model machine learning, tanpa selalu harus membuat salinan terpisah. Penerapannya mencakup analisis prediktif, segmentasi pelanggan, deteksi anomali, dan pengembangan sistem rekomendasi.

5. Memberikan Fleksibilitas Infrastruktur

Pemisahan penyimpanan dan komputasi memungkinkan organisasi menyesuaikan kapasitas masing-masing sesuai kebutuhan.

Sebagai contoh, sumber daya pemrosesan dapat ditingkatkan ketika menjalankan analisis berskala besar tanpa harus meningkatkan kapasitas penyimpanan dengan proporsi yang sama.

Pendekatan tersebut dapat membantu efisiensi sumber daya, tetapi penghematan biaya tetap bergantung pada konfigurasi, pola penggunaan, volume data, dan biaya layanan.

6. Mendukung Pengelolaan Data Skala Besar

Ketika volume data terus bertambah, organisasi memerlukan sistem yang mampu menyimpan, menemukan, dan memproses data secara efisien.

Data lakehouse dapat mendukung kebutuhan tersebut melalui penyimpanan yang skalabel, katalog data, dan optimalisasi query. Agar performanya tetap baik, organisasi perlu memperhatikan partisi tabel, ukuran file, pengelolaan metadata, dan pemeliharaan data.

Tantangan dalam Implementasi Data Lakehouse

Meskipun menawarkan berbagai keunggulan, data lakehouse bukan solusi yang otomatis cocok untuk semua organisasi. Ada beberapa tantangan yang perlu dipertimbangkan sebelum menerapkannya.

Contoh Penerapan Data Lakehouse

Data lakehouse dapat digunakan di berbagai industri yang perlu menggabungkan data dari banyak sumber. Berikut beberapa contoh penerapannya.

1. E-commerce

Perusahaan e-commerce mengumpulkan data transaksi, pencarian produk, klik pengunjung, stok barang, dan ulasan pelanggan.

Data tersebut dapat digunakan untuk menganalisis tren penjualan, memahami perilaku konsumen, dan mengevaluasi efektivitas promosi.

Sebagai contoh, tim bisnis ingin mengetahui produk yang paling sering dibeli setelah pelanggan mencari kategori tertentu. Data transaksi dapat digabungkan dengan log aktivitas website untuk memahami hubungan antara pencarian dan pembelian.

2. Perbankan dan Layanan Keuangan

Institusi keuangan dapat menggabungkan riwayat transaksi, aktivitas digital, dan data pendukung lainnya untuk kebutuhan analisis risiko serta pemantauan transaksi yang tidak biasa.

Penerapannya harus disertai kontrol akses yang ketat, perlindungan informasi sensitif, dan pemenuhan ketentuan yang berlaku.

3. Kesehatan

Organisasi kesehatan dapat mengelola data administratif, jadwal layanan, catatan pemeriksaan, dan informasi dari perangkat medis untuk analisis operasional atau penelitian yang sesuai.

Penggunaan data kesehatan memerlukan perlindungan privasi dan tata kelola yang kuat agar informasi hanya diakses oleh pihak berwenang untuk tujuan yang sah.

4. Telekomunikasi

Perusahaan telekomunikasi mengelola log jaringan, penggunaan layanan, data pelanggan, dan informasi performa perangkat.

Data lakehouse dapat membantu menganalisis gangguan jaringan, pola penggunaan layanan, dan kebutuhan kapasitas infrastruktur. Hasil analisis dapat digunakan untuk merencanakan peningkatan layanan berdasarkan data.

5. Manufaktur

Dalam industri manufaktur, data dari sensor mesin, sistem produksi, inventaris, dan pemeliharaan dapat dikumpulkan untuk mendukung analisis operasional.

Data tersebut dapat digunakan untuk memantau performa produksi, menganalisis penyebab kerusakan, dan mengembangkan pemeliharaan prediktif. Dengan demikian, keputusan perawatan mesin dapat didukung oleh data historis maupun data terbaru yang tersedia.

Contoh Pengelolaan Data dengan Medallion Architecture

Salah satu pola yang dapat digunakan dalam arsitektur lakehouse adalah medallion architecture. Pendekatan ini membagi data menjadi beberapa lapisan berdasarkan tingkat pengolahan dan kualitasnya.

Tiga lapisan yang umum digunakan adalah Bronze, Silver, dan Gold.

• Bronze (Data Mentah)

Lapisan Bronze menyimpan data yang baru diambil dari sumber dengan perubahan seminimal mungkin. Tujuannya adalah mempertahankan data awal agar dapat ditelusuri dan diproses kembali jika diperlukan. Contohnya adalah catatan transaksi yang baru diambil dari aplikasi e-commerce.

• Silver (Data yang Telah Dibersihkan)

Lapisan Silver berisi data yang telah diperiksa, dibersihkan, diseragamkan, dan digabungkan agar lebih konsisten. Contohnya adalah data transaksi yang telah dihapus duplikasinya, diperiksa kelengkapan kolomnya, dan diseragamkan format tanggalnya.

• Gold (Data Siap Analisis)

Lapisan Gold berisi data yang telah disusun untuk kebutuhan bisnis tertentu, seperti pelaporan, dashboard, dan analisis kinerja. Contohnya adalah ringkasan penjualan harian berdasarkan produk, kategori, dan wilayah.

Pembagian tersebut membantu tim memahami asal-usul data dan tahapan pengolahannya. Namun, jumlah lapisan serta aturan transformasinya dapat disesuaikan dengan kebutuhan organisasi.

Teknologi yang Digunakan untuk Membangun Data Lakehouse

Ada berbagai teknologi yang dapat digunakan untuk membangun arsitektur lakehouse. Setiap teknologi memiliki fungsi dan karakteristik yang berbeda.

Teknologi tersebut tidak memiliki fungsi yang sepenuhnya sama. Apache Iceberg, Delta Lake, dan Apache Hudi berperan dalam pengelolaan tabel, sedangkan Apache Spark dan Apache Flink digunakan untuk pemrosesan data.

Pemilihan teknologi sebaiknya mempertimbangkan kompatibilitas, skala data, kebutuhan pemrosesan, keamanan, kemampuan tim, dan anggaran operasional.

Kapan Perusahaan Sebaiknya Menggunakan Data Lakehouse?

Data lakehouse layak dipertimbangkan ketika perusahaan memiliki kebutuhan pengelolaan data yang lebih kompleks daripada sekadar menyimpan file atau menjalankan laporan sederhana. Beberapa kondisi yang dapat menjadi pertimbangan meliputi:

• Perusahaan mengelola data dalam jumlah besar dari banyak sumber.
• Data perlu digunakan bersama untuk analitik bisnis dan machine learning.
• Penggunaan data lake dan data warehouse terpisah menimbulkan duplikasi serta proses pemindahan yang rumit.
• Tim membutuhkan fleksibilitas untuk menggunakan beberapa mesin pemrosesan.
• Organisasi memerlukan pengelolaan skema, transaksi, keamanan, dan kualitas data yang lebih terstruktur.

Sebaliknya, bisnis kecil yang hanya mengelola transaksi sederhana dan membutuhkan laporan dasar mungkin sudah cukup menggunakan database relasional atau data warehouse terkelola.

Membangun lakehouse yang kompleks tanpa kebutuhan yang jelas justru dapat meningkatkan biaya dan beban pemeliharaan. Sebelum memilih arsitektur, organisasi sebaiknya memetakan kebutuhan analitik, memperhitungkan biaya total kepemilikan, dan melakukan uji coba menggunakan data yang mewakili kondisi sebenarnya.

Kesimpulan

Data lakehouse adalah arsitektur pengelolaan data yang menggabungkan fleksibilitas penyimpanan data lake dengan kemampuan pengelolaan dan analisis data dari data warehouse. Pendekatan ini memungkinkan organisasi mengelola berbagai jenis data dalam lingkungan yang terpadu untuk mendukung pelaporan, analitik, dan machine learning.

Keunggulannya mencakup pengurangan duplikasi data, fleksibilitas infrastruktur, serta dukungan untuk berbagai kebutuhan analisis. Namun, implementasinya tetap memerlukan perencanaan arsitektur, pengelolaan kualitas data, keamanan, dan optimalisasi performa yang tepat.

Bagi perusahaan yang ingin mengembangkan infrastruktur digital berbasis data, memahami data lakehouse dapat menjadi langkah awal untuk membangun sistem analitik yang lebih terintegrasi dan skalabel.

Untuk memahami lebih banyak tentang cloud computing, infrastruktur data, hosting, cybersecurity, dan perkembangan teknologi digital, simak berbagai artikel informatif lainnya di Blog Hosteko.