Solusi teknologi di jaman modern ini sangat menguntungkan untuk bisnis dimana salah satunya adalah solusi data lake. Pada kesempatan ini kita akan memberikan sedikit informasi singkat seputar data lake seperti definisi, pengertian, manfaat, dan juga kelebihan dan juga kekurangannya.
Apa saja sih keuntungan jika sebuah bisnis menggunakan data lake platform? Dan apakah bisa membantu lebih efektif dalam pengembangan sebuah bisnis. Kita akan coba bahas secara lebih lanjut di bawah ini.
Apa Itu Data Lake?
Data lake adalah sebuah penyimpanan terpusat yang memungkinkan untuk menyimpan semua jenis data baik struktur ataupun tidak terstruktur pada skala besar dan kecil. Data lake bisa menyimpan data apa adanya tanpa harus melakukan penyusunan data terlebih dahulu. Biasanya data lake platform memberikan visualisasi hasil pemrosesan big data dengan algoritma tertentu secara real time. Dengan hasil pemrosesan data ini bisnis bisa menghasilkan keputusan untuk strategi bisnis secara cepat, efektif, dan efisien.
Apa Manfaat Dari Data Lake Untuk Bisnis?
Bisnis yang berhasil mendapatkan strategi pengembangan dari data akan lebih unggul dari kompetitor mereka. Menurut beberapa sumber survei dari Aberdeen, perusahaan dan bisnis yang menggunakan data lake solutions lebih berhasil bertumbuh dari sisi pendapatan organik sebesar 9% dibandingkan dengan kompetitor. Bisnis ini mampu mendapatkan jenis analisa yang baru dari berbagai sumber data termasuk dari file log, media sosial, dan perangkat internet yang terhubung dengan data lake platform solutions.
Dari data yang disimpan menggunakan solusi data lake, bisnis akan lebih cepat melakukan indentifikasi terhadap data yang terkumpul dan lebih efisien menghasilkan keputusan bisnis berdasarkan dari analisa dari data yang sudah terkumpul. Hal ini akan memberikan peluang pertumbuhan bisnis lebih cepat karena bisa mempertahankan pelanggan, menarik pelanggan, meningkatkan produktivitas.
Data Lake vs Data Warehouse
Setiap bisnis memiliki tipikal yang berbeda – beda sehingga keputusan penggunaan data lake atau data warehouse terkadang cukup membingungkan.
Data warehouse adalah sebuah database yang dioptimalkan untuk melakukan analisa relasi data yang berasal dari sistem transaksional dalam aplikasi bisnis. Struktur data, dan skema data ditentukan sebelum proses penyimpanan data sehingga bisa dioptimalkan saat penggunaan data seperti menggunakan kueri SQL.
Sedangkan untuk data lake sedikit berbeda. Data lake adalah penyimpanan semua jenis data baik bersifat relasional atau tidak dari berbagai aplikasi, perangkat, dan bahkan media sosial. Struktur data dan juga skema tidak ditentukan saat pengambilan data.
Berikut ini adalah perbedaan singkat antara data lake dan data warehouse:
1. Karakterisitik Data
Data warehouse memiliki karakteristik relasional data dari sistem transaksi, operasional, dari sebuah aplikasi bisnis. Sedangkan untuk Data Lake semua data yang bersifat relasional dan tidak berasal dari perangkat IoT, website, aplikasi mobile, media sosial, sampai aplikasi bisnis lainnya.
2. Skema Data
Data Warehouse memiliki skema data yang sudah ditentukan sedangkan untuk data lake dihasilkan secara langsung dari proses analisis secara real time.
3. Performa
Data warehouse memiliki kecepatan kueri yang memakan resources dari penyimpanan lebih banyak dibandingkan dengan data lake.
4. Kualitas Data
Dari sisi kualitas data, data warehouse sedikit lebih akurat karena sebelumnya sudah difilter terlebih dulu, sedangkan data lake merupakan data mentah atau raw data yang tidak dilakukan filter terlebih dahulu.
5. Pengguna dan User
Data warehouse banyak sekali digunakan oleh bisnis terutama untuk business analyst sedangkan untuk data lake biasanya digunakan oleh data scientist, data developer, dan business analyst juga agar lebih akurat dalam hasil.
6. Analitik
Data warehouse memiliki kemampuan batch reporting, serta Business Intelligence dan visualisation, sedangkan untuk data lake menggunakan beberapa kelebihan seperti machine learning, predictive analytics, data discovery dan profiling.
Arsitektur dan Elemen Yang Ada Pada Data Lake Solutions
Ada beberapa elemen yang harus diperhatikan sebelum menerapkan data lake solutions pada sebuah bisnis. Berikut ini adalah beberapa arsitektur dan elemen yang harus diperhatikan.
1. Data Movement
Data lake memungkinkan perpindahan data seperti impor data dalam jumlah yang besar secara real time. Data yang dikumpulkan ini datang dari berbagai sumber dipindahkan ke dalam platform data lake dalam format asli. Proses ini memungkinkan kita untuk memberikan skalabilitas dalam ukuran berapa pun dan menghemat waktu untuk menghasilkan analisa dengan memotong waktu dari struktur data, skema, dan transformasi.
2. Sistem Penyimpanan Aman Dengan Katalog Data
Solusi data lake memungkinkan untuk penyimpanan data aman seperti database dari berbagai aplikasi bisnis dan perangkat. Data lake memiliki algoritma yang mampu memahami data apa yang ada di dalam data lake menggunakan sebuah scraping data, dengan pembuatan katalog data dan indexing. Semua proses ini dilindungi dengan arsitektur keamanan untuk memastikan data yang tersimpan tetap aman.
3. Analytics
Mempermudah peran seperti data scientist, business analysts untuk mengakses data dengan tools analisis untuk menghasilkan informasi akurat. Beberapa pilihan tools framework yang bisa digunakan seperti Apache Hadoop, Presto, dan juga Apache Spark, biasanya menjadi pilihan data utama. Data lake memudahkan kita untuk menjalankan analisis tanpa harus memindahkan data ke platform analisis tertentu.
4. Machine Learning
Elemen terakhir dari data lake adalah machine learning yang memudahkan perusahaan dan bisnis untuk menghasilkan berbagai jenis insight termasuk reporting dari historical data dan memprosesnya dengan machine learning model untuk memprediksi output yang diinginkan.
Apa Manfaat Data Lake?
Kemampuan memproses data lebih banyak data, dari lebih banyak sumber, dalam waktu yang lebih singkat membuat data lake sangat bermanfaat untuk bisnis. Berikut ini adalah beberapa manfaat data lake solutions untuk para pelaku bisnis.
1. Meningkatkan Interaksi Customer
Pada berbagai kesempatan data lake bisa digabungkan dengan berbagai aplikasi dan framework lainnya termasuk CRM. Jika menambahkan data dari media sosial, dan juga aplikasi bisnis lainnya seperti riwayat pembelian, maka kita bisa mengetahui seperti apa interaksi pelanggan terhadap bisnis kita. Dari data ini kita bisa membuat strategi untuk meningkatkan interaksi customer dan loyalitas terhadap bisnis kita.
2. Meningkatkan Inovasi Produk
Tim research and development akan sangat terbantu dengan data lake solutions karena tentunya akses untuk testing produk menjadi lebih lengkap. Tim bisa melihat berbagai data untuk menghasilkan performa produk yang tepat untuk para target audience.
3. Meningkatkan Efisiensi Operasional
Data lake memudahkan dalam penyimpanan data, menjalankan analisa secara cepat dan efisien mempersingkat waktu tanpa harus mengorbankan kualitas. Dengan menggunakan solusi data lake kita juga bisa mengurangi biaya operasional secara signifikan namun tetap mendapatkan hasil yang optimal.
Bangun Data Lake Solutions Bersama BigBox
BigBox menyediakan data lake solutions yang sangat aman, dengan mempermudah bisnis untuk mengimplementasikan solusi data lake untuk berbagai jenis bisnis. BigBox akan mengimplementasikan data lake berdasarkan dengan pendekatan yang sangat efektif untuk menghasilkan bisnis yang menguntungkan.
