Data lake: Solusi manajemen data generasi berikutnya untuk bisnis Anda

Data lake adalah solusi manajemen data generasi berikutnya yang dapat membantu pengguna bisnis menghadapi tantangan big data dan mendorong tingkat baru analitik real-time. Lingkungan mereka yang sangat skalabel mendukung jumlah data yang sangat besar.

Data yang tersimpan dalam data lake dapat berupa apa saja, mulai dari data semi terstruktur seperti konten web hierarkis, hingga data yang sepenuhnya tidak terstruktur seperti dokumen teks atau gambar. Fleksibilitas ini berarti bahwa perusahaan dapat mengunggah apa pun mulai dari data mentah hingga hasil analisis yang dikumpulkan sepenuhnya.

Poin penting untuk dipertimbangkan adalah bahwa data lake menyediakan platform tunggal untuk menyimpan dan mengakses data perusahaan yang berharga.

Meskipun Anda mungkin memiliki gambaran singkat tentang apa itu solusi manajemen data generasi berikutnya, di bagian berikutnya, mari kita bahas secara rinci apa itu data lake, perbedaannya dengan gudang data, dan bagaimana hal itu akan terjadi. mempengaruhi masa depan bisnis Anda.

Apa itu danau data?

Data Lake adalah repositori penyimpanan pusat yang menyimpan sejumlah besar data dari berbagai sumber dalam format granular mentah. Itu dapat menyimpan data terstruktur, tidak terstruktur, atau semi-terstruktur, yang berarti data dapat disimpan dalam format yang lebih fleksibel untuk digunakan di masa mendatang.

CTO Pentaho, James Dixon menciptakan istilah 'data lake' yang mengacu pada sifat ad hoc data dalam data lake, bukan data bersih dan diproses yang disimpan dalam sistem gudang data tradisional.

Data lake, terutama yang ada di cloud, mudah diskalakan, berbiaya rendah, dan sering digunakan dengan analitik pembelajaran mesin terapan. Mereka memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menjelajahi data dengan cara mereka sendiri tanpa perlu memindahkan data ke sistem lain.

Sekarang setelah Anda memahami apa itu data lake , mari kita lakukan analisis komparatif antara data lake dan data warehouse.

Data lake vs gudang data

Baik danau data maupun gudang data adalah tempat penyimpanan data besar. Sementara gudang data biasanya menyimpan data terstruktur, data lake menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur. Berikut adalah beberapa perbedaan mendasar antara keduanya yang membuatnya cocok untuk skenario yang berbeda.

Aksesibilitas pengguna yang kompleks vs sederhana : Sebuah teknologi data lake seringkali membutuhkan seorang ahli dengan pemahaman yang mendalam tentang berbagai jenis data karena tidak diatur dalam bentuk yang disederhanakan sebelum disimpan.

Sebuah gudang data, di sisi lain, mudah diakses baik oleh pengguna teknologi maupun non-teknologi karena skemanya yang terdefinisi dengan baik. Bahkan seorang anggota yang baru mulai bekerja di gudang data dapat mempelajarinya dengan cepat.

Fleksibilitas vs kekakuan: Platform data lake dapat beradaptasi dengan perubahan dengan cepat. Selain itu, seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan penyimpanan, semakin mudah untuk menskalakan server pada kluster data lake. Namun, dengan gudang data, ini melibatkan sumber daya yang cukup besar untuk memodifikasinya ketika persyaratan berubah di masa depan.

Schema-on-read vs schema-on-write: Teknologi data lake tidak memiliki skema standar untuk menyimpan data dalam bentuk aslinya. Di danau data, sebagian besar persiapan data terjadi ketika data benar-benar digunakan.

Di gudang data, di sisi lain, skema didefinisikan dan terstruktur sebelum penyimpanan. Juga, sebagian besar persiapan data biasanya terjadi sebelum pemrosesan.

Mengapa bisnis Anda membutuhkan data lake?

Seperti disebutkan di atas, platform data lake bekerja berdasarkan prinsip yang disebut schema-on-read. Ini berarti tidak ada skema yang telah ditentukan sebelumnya di mana data perlu dipasang sebelum disimpan. Ketika data dibaca selama pemrosesan, data diurai dan diadaptasi menjadi skema sesuai kebutuhan. Ini menghemat banyak waktu yang seharusnya dihabiskan untuk mendefinisikan skema. Ini juga memungkinkan data disimpan dalam format apa pun.

Selain itu, data lake sangat tahan lama dan berbiaya rendah karena kemampuannya untuk menskalakan dan memanfaatkan penyimpanan objek. Mereka juga memungkinkan ilmuwan data dan pakar analitik untuk mengakses, menyiapkan, dan menganalisis data lebih cepat dengan lebih akurat.

Jika masih belum yakin mengapa data lake penting untuk bisnis Anda, pertimbangkan beberapa manfaat yang disebutkan di bawah ini.

Interaksi pelanggan yang ditingkatkan: Teknologi data lake dapat menggabungkan data pelanggan dari platform CRM dengan analitik media sosial untuk memberdayakan bisnis guna memahami penyebab churn pelanggan, kelompok pelanggan yang paling menguntungkan, dan promosi atau penghargaan yang akan meningkatkan loyalitas.

Tidak ada lagi silo data: Biasanya, data di sebagian besar organisasi disimpan di berbagai lokasi dengan cara yang berbeda tanpa manajemen akses terpusat. Cukup sulit untuk mengakses data tersebut dan menganalisisnya secara akurat.

Data lake memecah silo data ini dan menyediakan akses tanpa batas ke data yang diperlukan untuk inovasi yang lebih cepat dan wawasan yang bermakna. Data lake terpusat menghilangkan duplikasi data dan berbagai kebijakan keamanan.

Fondasi yang kuat untuk AL/ML: Dengan memiliki repositori terpusat dalam bentuk data lake, beberapa set data dapat digabungkan untuk melatih dan menerapkan model pembelajaran mesin untuk melakukan analisis prediktif dan penggunaan pola data.

Data dalam data lake disimpan dalam format terbuka; oleh karena itu, memudahkan berbagai layanan analitik berbasis ML/AI untuk memproses data ini guna menghasilkan wawasan yang berarti.

Data lake dapat memproses semua jenis data dengan latensi rendah, termasuk data semi-terstruktur dan tidak terstruktur seperti video, audio, dan dokumen yang penting untuk pembelajaran mesin modern dan kasus penggunaan berbasis AI.

Data berkualitas: Karena kekuatan pemrosesan data lake dan alat yang digunakan, berbagai departemen dapat memiliki akses ke data berkualitas. Ini karena data lake memanfaatkan sejumlah besar data dan algoritme pembelajaran mendalam untuk sampai pada analitik keputusan waktu nyata.

Keserbagunaan dan skalabilitas: Tidak seperti gudang data tradisional, data lake menawarkan skalabilitas yang relatif murah. Data lake menggunakan alat skalabilitas Hadoop, yang memanfaatkan penyimpanan HDFS untuk menangani jumlah data yang terus bertambah. Ini juga serbaguna karena dapat digunakan untuk menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber.

[Baca Juga: Panduan lengkap ilmu data dan analitik untuk bisnis ]

Apa saja jenis-jenis data lake?

Data lake dapat berada di cloud, di tempat, dan di beberapa hyperscaler cloud seperti Google Cloud atau Amazon Web Services.

Sejauh ini, data lake cloud adalah jenis data lake paling populer yang menawarkan semua fitur data lake biasa, tetapi dalam layanan cloud yang dikelola sepenuhnya.

Mari kita gali lebih dalam masing-masing jenis data lake ini yang dapat digunakan untuk sistem manajemen data Anda :

1. Data lake di lokasi: Data lake di lokasi termasuk semua perangkat keras, perangkat lunak, dan prosesnya dikelola oleh sumber daya teknik TI internal. Pendekatan ini memiliki pengeluaran modal yang lebih tinggi dan membutuhkan lebih banyak komitmen.

2. Data lake cloud: Dalam data lake cloud, infrastruktur lokal dialihdayakan . Cloud data lake adalah repositori terpusat yang dihosting oleh cloud yang memungkinkan Anda menyimpan data tidak terstruktur dan data terstruktur pada skala apa pun. Pendekatan ini membutuhkan komitmen pengeluaran operasional yang lebih tinggi, tetapi bisnis dapat lebih mudah berkembang seiring dengan manfaat lain seperti efektivitas biaya.

3. Data lake hybrid: Beberapa perusahaan memilih untuk mempertahankan data lake di lokasi dan cloud secara bersamaan. Situasi ini umumnya terlihat selama skenario migrasi dari lokal ke cloud.

4. Data lake multi-cloud: Dalam data lake multi-cloud, dua atau lebih penawaran cloud digabungkan. Misalnya, bisnis dapat menggunakan Azure dan AWS untuk mengelola dan memelihara data lake cloud. Ini membutuhkan keahlian yang lebih besar untuk memastikan platform yang berbeda ini berkomunikasi satu sama lain.

Arsitektur danau data

Tidak peduli berapa banyak data yang ada di data lake, itu akan menjadi sedikit berguna jika Anda tidak memiliki sarana untuk menggunakannya secara efektif. Oleh karena itu, mengimplementasikan arsitektur data lake yang tepat penting bagi organisasi untuk mendapatkan hasil yang optimal dari data mereka.

Arsitektur danau data biasanya terdiri dari lapisan-lapisan berikut:

Lapisan penyerapan: Lapisan ini menyerap data mentah ke dalam data lake. Data dapat diserap secara real-time atau batch dan diatur dalam struktur folder logis. Lapisan penyerapan dapat menampung data dari berbagai sumber eksternal seperti perangkat IoT , perangkat yang dapat dikenakan, dan jaringan sosial.

Lapisan distilasi: Lapisan mengubah data yang disimpan oleh lapisan penyerapan menjadi data terstruktur untuk analisis lebih lanjut. Data mentah diubah menjadi kumpulan data terstruktur dan kemudian disimpan sebagai tabel atau file. Data didenormalisasi, dibersihkan, dan diturunkan pada tahap ini, dan kemudian diseragamkan dalam hal format, pengkodean, dan tipe data.

Lapisan pemrosesan: Lapisan ini menjalankan kueri pengguna dan alat analitik lanjutan pada data terstruktur. Proses dapat dijalankan sebagai batch, secara real-time, atau secara interaktif. Logika bisnis diterapkan di lapisan ini dan data dikonsumsi oleh aplikasi analitis. Lapisan ini juga dikenal sebagai tepercaya atau siap produksi.

Lapisan wawasan: Lapisan wawasan adalah antarmuka kueri atau antarmuka keluaran dari data lake. Ini menggunakan kueri SQL atau noSQL untuk meminta dan mengeluarkan data dalam laporan atau dasbor.

Lapisan operasi terpadu: Lapisan ini bertanggung jawab untuk memantau sistem dan mengelola sistem menggunakan manajemen alur kerja, audit, dan manajemen profisiensi.

Data lake – Kasus penggunaan

Karena model data lake memberikan dasar untuk analitik dan kecerdasan buatan , bisnis di setiap industri menggunakannya untuk meningkatkan pendapatan, menghemat uang, dan mengurangi risiko.

Perawatan Kesehatan : Data lake telah digunakan selama bertahun-tahun di industri perawatan kesehatan. Karena kebutuhan akan wawasan waktu nyata dan sejumlah besar data tidak terstruktur dalam perawatan kesehatan, penggunaan data lake memungkinkan akses ke data tidak terstruktur dan terstruktur, yang ternyata lebih cocok untuk perusahaan perawatan kesehatan.

Transportasi: Data lake adalah sumber wawasan yang bagus karena kemampuannya untuk membuat prediksi. Ketika kita berbicara tentang sektor transportasi, prediksi dapat membantu organisasi mengurangi biaya dan meningkatkan pemeliharaan prediktif.

Keamanan siber: Keamanan siber telah menjadi tantangan besar yang coba diminimalkan atau dihilangkan oleh setiap organisasi. Setiap ponsel cerdas, laptop, atau perangkat komputasi rentan dan rentan terhadap ancaman internal dan eksternal. Email dan virus scam semakin sulit diidentifikasi.

Untuk mencegah pelanggaran keamanan seperti itu, organisasi perlu menerapkan rencana proaktif, pemulihan bencana, dan kelangsungan bisnis. Data lake menyediakan tempat yang aman untuk menampung aset digital berharga bisnis.

[Baca Juga: Cara Memastikan Keamanan Siber di Era IoT ]

Pemasaran: Dalam hal pemasaran, data lake membantu mengumpulkan informasi penting apa pun, mulai dari demografi hingga preferensi pelanggan dan calon pelanggan dari sumber yang berbeda, untuk membantu kampanye pemasaran yang sangat dipersonalisasi.

Data lake juga memungkinkan pemasar untuk memantau dan menganalisis data secara real-time. Ini membantu mereka menerima informasi yang tepat waktu untuk membuat keputusan strategis yang terinformasi dan membangun kampanye yang tersegmentasi.

Media dan hiburan: Perusahaan yang menawarkan layanan streaming musik, radio, dan podcast dapat meningkatkan pendapatan dengan meningkatkan sistem rekomendasi mereka, sehingga pengguna lebih banyak menggunakan layanan mereka dan perusahaan dapat menjual lebih banyak iklan.

Bawa danau data Anda ke angkasa dengan Appinventiv

Data lake bersifat multiguna, gesit, dan berisi data tidak terstruktur untuk kasus penggunaan yang sering kali tidak ditentukan. Mereka mendukung persyaratan penting perusahaan seperti mempercepat pemrosesan analitik, menyederhanakan akses data, menyeleksi kumpulan data, dan menyediakan katalog data terpadu di semua sumber.

Semua ini dilakukan sambil menghindari biaya dan kompleksitas gudang data tradisional. Data lake juga memungkinkan organisasi untuk meninggalkan data di tempat yang sudah dikelola, menyediakan akses cepat ke semua konsumen data, apa pun alat yang mereka gunakan.

Di Appinventiv, para ahli kami memberikan solusi data lake tingkat perusahaan untuk membantu Anda mengganti silo data dengan platform gesit dan skalabel yang dapat mengumpulkan, menyimpan, dan mengatur data mentah dari seluruh bisnis Anda, sehingga siap untuk dianalisis.

Untuk pertanyaan lebih lanjut tentang apa itu data lake atau layanan analisis data , hubungi profesional kami yang akan memandu Anda melalui seluruh proses dan menawarkan solusi pengelolaan data dan data lake terbaik di kelasnya . Bicaralah dengan kami!