Mengenal Data Lake, Solusi Mudah Simpan Raw Data Perusahaan
Isi Artikel
Ingin simpan data tanpa repot mengolahnya dulu? Data lake adalah solusinya.
Memangnya, apa itu data lake? Apa kelebihan dan kekurangannya? Selain itu, apa bedanya dengan model penyimpanan data yang lain?
Glints akan menjelaskan semua itu di sini. Yuk, simak selengkapnya!
Apa Itu Data Lake?
© Freepik.com
Kita mulai pembahasan dengan definisi.
Seperti yang sudah Glints sebutkan, data lake adalah sebuah tempat penyimpanan data.
Uniknya, mengutip TechTarget, data-data di sana bersifat mentah.
Melansir Google Cloud, format data itu bisa terstruktur, setengah terstruktur, bahkan tidak terstuktur. Nah, format tadi tidak akan diubah sampai sebuah data dibutuhkan.
Arsitektur Data Lake
© Freepik.com
Kata Guru99, arsitektur data lake berbeda-beda dengan penyimpanan data lainnya.
Biasanya, data disimpan di dalam file atau folder. Nah, di dalam data lake, tak ada file atau folder. Bentuk ini dikenal dengan nama flat architecture.
Nah, flat architecture adalah salah satu keunggulan data lake. Sebab, Red Hat menuliskan, arsitektur ini memperbesar kapasitas penyimpanan data.
Meski tak ada file dan folder, tak perlu khawatir kesulitan mencari data. Tiap-tiap informasi dalam data lake sudah dilengkapi dengan metadata.
Opendatasoft menjelaskan, metadata merupakan sebuah data yang menjelaskan data lainnya. Nantinya, data penjelas itu bisa memudahkan pencarian informasi dalam data lake.
Plus Minus Data Lake
© Freepik.com
Sekarang, kita bahas kelebihan dan kekurangan dari data lake.
Kelebihan data lake
1. Pembangunan model tak butuh banyak tenaga
Seperti dituliskan Stitch Data, proses penyimpanan data tak selalu mudah.
Biasanya, data-data harus disamakan formatnya. Setelah itu, barulah data bisa masuk ke tempat penyimpanannya.
Tak ingin menjalani proses penyeragaman ini? Data lake adalah solusinya. Seperti yang sudah Glints jelaskan, semua bentuk informasi bisa masuk ke sana.
2. Data masuk dengan cepat
Kelebihan ini masih berhubungan dengan poin sebelumnya. Dalam data lake, kamu tak perlu mengubah bentuk data sebelum disimpan. Otomatis, informasi lebih cepat masuk sana.
Kekurangan data lake
1. Cenderung lebih lambat
Semakin lama, informasi dalam data lake tentu semakin banyak. Ini bisa memperlambat proses query alias pencarian data.
2. Kurangnya fitur keamanan
Menurut Databricks, dalam model penyimpanan ini, data lebih sulit dihapus dan diperbarui. Kamu pun kesulitan melakukan data governance serta menjaga keamanan data.
Ini adalah salah satu kekurangan dari data lake. Itulah mengapa, kamu harus merencanakan dan mengelola data lake dengan baik. Jika tidak, data lake-mu berpotensi berubah menjadi data swamp.
Mengutip Xplenty, data swamp merupakan kumpulan data penting, namun tak tersimpan dengan rapi.
Sering kali, di dalamnya, ada data yang terduplikat, bahkan kurang relevan. Ini menyebabkan sulitnya akses informasi.
Lalu, seperti apa langkah mengatur data yang baik dan benar? Yuk, pelajari semuanya di Glints ExpertClass!
Di kelas online ini, kamu bisa belajar semua tentang data science dan analytics. Pematerinya merupakan para praktisi dengan pengalaman tahunan, lho.
Jadi, tunggu apa lagi? Ikuti Glints ExpertClass dengan klik tombol di bawah ini. Jangan ditunda-tunda, karena kuota kelasnya terbatas.
Data Lake vs Data Warehouse
© Freepik.com
Selain data lake ada juga sistem penyimpanan data lain bernama data warehouse. Kira-kira, apa perbedaan keduanya, ya? Berikut penjelasannya:
1. Pemrosesan data
Pertama, ada pemrosesan data. Menurut Talend, ini adalah perbedaan terbesar di antara data warehouse dan data lake.
Seperti yang sudah Glints jelaskan, berbagai macam data bisa langsung masuk ke data lake. Sementara itu, sebelum masuk ke data warehouse, data harus diproses dulu.
2. Kemudahan penggunaan
Data dalam data warehouse sudah selesai diproses. Itulah mengapa, secara umum, semua orang bisa memahami informasi di dalamnya.
Sementara itu, informasi di dalam data lake masih harus diolah. Akhirnya, kebanyakan penggunanya adalah orang-orang yang bertugas mengolah informasi, seperti data scientist atau data engineer.
3. Perusahaan yang menggunakan
Mengutip Panoply, model penyimpanan data warehouse sudah ada sejak dua dekade lalu. Otomatis, banyak perusahaan besar yang menggunakan model ini.
Sementara itu, data lake adalah sistem yang relatif baru. Kebanyakan penggunanya merupakan perusahaan yang cenderung lebih kecil.
Demikian penjelasan Glints seputar data lake. Yuk, pelajari bidang-bidang data science dan analytics lainnya di Glints ExpertClass!
- Data Lake
- What is a data lake?
- What is Data Lake? It’s Architecture
- What is a data lake?
- What Is Metadata and Why Is It as Important as the Data Itself?
- What is a Data Lake? Examples & Solutions
- Introduction to Data Lakes
- Turning Your Data Lake Into a Data Swamp
- Data Lake vs Data Warehouse
- Data Lake vs. Data Warehouse - Working Together in the Cloud
