Data Lake: Mengenal Kelebihan dan Kekurangannya

Mengenal apa itu data lake. Benarkah dapat menyimpan berbagai jenis data, bahkan untuk data yang tidak terstruktur? Simak penjelasan lebih lengkapnya disini!

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Pernahkah Anda mendengar tentang data lake? Jika diterjemahkan, data lake berarti danau data. Meski begitu, istilah ini tidak berhubungan dengan air sama sekali. Kata “lake” sendiri merupakan sebuah perumpamaan. Sama seperti sebuah danau yang menampung air, data lake pun digunakan untuk menampung. Nah, yang ditampung di dalamnya adalah data. Seperti apa jenis data yang disimpan dalam data lake?

Apa Itu Data Lake?

Data lake adalah tempat penyimpanan terpusat yang dirancang untuk menyimpan, memproses, dan mengamankan sejumlah besar data. Apa saja data yang bisa disimpan di sini? Semua jenis data, mulai dari yang terstruktur, semi terstruktur, dan bahkan tidak terstruktur. Penyimpanan ini dapat menampung data dalam format asli sekaligus memproses berbagai variasinya.

Data lake sendiri merupakan sebuah inovasi teknologi penyimpanan data yang dipopulerkan oleh Hadoop. Selain dapat menyimpan berbagai jenis data, penyimpanan ini banyak disukai karena menerapkan ekosistem open source. Penyimpanan data lake sangat scalable dan tidak memerlukan perencanaan mengenai analisis data yang diperlukan. Artinya, analisis dapat dilakukan lain waktu sesuai permintaan pengguna data.

Arsitektur Data Lake

Arsitektur data lake terdiri dari beberapa tingkatan. Masing-masing tingkatan memiliki fungsi tersendiri. Berikut adalah beberapa tingkatan pentingnya:

  • Ingestion: Menggambarkan sumber data. Bagian ini menentukan data dapat dimuat secara bertahap atau real-time.
  • Insights: Mewakili sisi penelitian tempat insight sistem digunakan. SQL hingga kueri NoSQL dapat digunakan untuk analisis data.
  • Penyimpanan HDFS: Zona pendaratan untuk semua data yang diam dalam sistem.
  • Distillation: Mengambil data dari penyimpanan dan mengubahnya menjadi data terstruktur untuk analisis yang lebih mudah.
  • Processing: Menjalankan algoritma analitik dan kueri pengguna secara real-time, interaktif, maupun bertahap untuk menghasilkan data terstruktur.
  • Unified operations: Mengelola dan memantau sistem. Tingkatan ini juga mengurus audit serta manajemen kecakapan, manajemen data, hingga manajemen alur kerja.

Data Lake vs Data Warehouse

Untuk masalah penyimpanan data Anda mungkin lebih familier dengan data warehouse dibanding data lake. Hal ini tidak mengherankan karena teknologi data warehouse sendiri memang lebih dulu muncul. Meski sama-sama berfungsi untuk menyimpan data, keduanya punya beberapa perbedaan.

Ada empat aspek utama yang membedakan data lake dan data warehouse. Pertama, dari aspek struktur data. Data lake bisa menyimpan data mentah yang bahkan belum terstruktur, sementara data warehouse hanya dapat menyimpan data terstruktur.

Kedua adalah dari aspek tujuan data. Pada penyimpanan data lake, tujuan data belum ditentukan. Namun, data yang tersimpan di data warehouse justru merupakan data yang sedang digunakan. Aspek ketiga adalah pengguna data. Data lake lebih sering digunakan oleh data scientist, sementara warehouse dimanfaatkan oleh para profesional bisnis.

Perbedaan terakhir terlihat dari aspek aksesibilitas. Data lake lebih mudah diakses dan cepat diperbarui dibanding data warehouse yang lebih rumit. Untuk mengubah data di sana pun memerlukan biaya tambahan.

Kelebihan dan Kekurangan Data Lake

Data lake mampu menyimpan segala jenis data. Itu artinya, Anda dapat menghemat sumber daya tanpa kehilangan nilai data. Selain itu, penyimpanan ini juga menyediakan aksesibilitas tinggi sehingga mempercepat pemrosesan data. Bukan hanya itu, data lake pun tidak memerlukan skema data yang rumit sehingga proses desain dan perencanaannya lebih cepat.

Namun, data lake pun memiliki beberapa kekurangan, salah satunya berhubungan dengan volume. Penyimpanan ini punya volume data yang lebih tinggi sehingga prosesnya sangat bergantung pada administrasi terprogram. Terlebih, data mentah juga sulit untuk ditangani karena tidak lengkap dan mudah berubah. Cakupan dataset dan sumber yang lebih luas pun membutuhkan tata kelola serta dukungan data yang lebih besar.

Kesimpulan

Data lake merupakan penyimpanan untuk berbagai jenis data, mulai dari data yang terstruktur, semi terstruktur, dan bahkan belum terstruktur sama sekali (raw data). Ini merupakan pengembangan dari teknologi data warehouse yang hanya bisa menyimpan data terstruktur.

Mempelajari tentang penyimpanan data memang sangat kompleks. Sebab, ada banyak materi yang dibahas. Untuk Anda yang tertarik dengan materi penyimpanan data, baik itu tentang data lake maupun data warehouse, Algoritma Data Science School menghadirkan kelas data science. Kami menyediakan kelas untuk individu dan juga pelatihan untuk perusahaan. Untuk informasi lengkap mengenai kelas dan materi, silakan klik di sini!

Referensi:

  • Google Cloud – What is a data lake? (diakses 27 Juli 2022)
  • Panoply – Data Lake vs. Data Warehouse (diakses 27 Juli 2022)
  • talend – Data Lake vs Data Warehouse (diakses 27 Juli 2022)
  • Stitch Data – What is a Data Lake? (diakses 27 Juli 2022)
  • Guru99 – What is Data Lake? (diakses 27 Juli 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop