Mengenal Data Lake, Solusi Mudah Simpan Raw Data Perusahaan

Diperbarui 23 Nov 2022 - Dibaca 10 mnt

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?

    data lake adalah

    © 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

    arsitektur data lake adalah

    © 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.

    Baca Juga: Apa Itu Metadata? Yuk, Kenali Arti, Kegunaan, dan Jenis-jenisnya

    Plus Minus Data Lake

    kelebihan dan kekurangan penyimpanan informasi tanpa pengolahan

    © 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.

    Baca Juga: Serupa Tapi Tak Sama, Inilah 7 Perbedaan Data Warehouse dan Data Mart

    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.

    DAFTAR SEKARANG

    Data Lake vs Data Warehouse

    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.

    Baca Juga: Mengenal Database Manager, Profesi Bidang Data yang Semakin Populer

    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!

    Seberapa bermanfaat artikel ini?

    Klik salah satu bintang untuk menilai.

    Nilai rata-rata 5 / 5. Jumlah vote: 1

    Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

    We are sorry that this post was not useful for you!

    Let us improve this post!

    Tell us how we can improve this post?


    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Artikel Terkait