Data lake adalah repositori terpusat yang memungkinkan Anda menyimpan semua data terstruktur dan tidak terstruktur dalam skala apa pun.

Data lake menyimpan data dalam bentuk asli dan mentah, serta memungkinkan para insinyur data untuk melakukan berbagai jenis analisis, seperti:

Hal ini membantu analis bisnis membuat keputusan yang lebih baik dan lebih banyak berdasarkan data.

Meskipun teknologi seperti Int erSystems IRIS kami sendiri ^® menyediakan antarmuka untuk berinteraksi dengan data lake, data lake itu sendiri lebih merupakan pola desain konseptual untuk penyimpanan data dibandingkan aplikasi perangkat lunak dengan GUI tradisional.

Ketika menjelaskan data lake kepada seseorang atau mendemonstrasikannya, Anda mungkin akan masuk ke salah satu alat atau layanan penyimpanan untuk menunjukkan bagaimana data diatur, diakses, dan dianalisis.

Pada posting ini, Anda akan mempelajari semua yang perlu Anda ketahui tentang data lake, termasuk:

Mari kita mulai.

Sering kali, data disimpan dalam basis data terstruktur yang disebut gudang data, di mana data perlu dibersihkan dan disusun sebelum dapat digunakan. Meskipun efektif untuk pelaporan kelompok periodik, gudang data tidak begitu fleksibel untuk kebutuhan beberapa pemrosesan dan analitik waktu nyata. Mereka bekerja dengan baik untuk beberapa aplikasi bisnis, namun membutuhkan data yang sesuai dengan skema yang telah ditentukan sebelum ditulis ke dalam gudang.

Beberapa bisnis mengumpulkan ribuan titik data setiap hari dari lusinan sumber (dan itu masih dalam jumlah kecil). Ketika data ini jarang berbagi skema atau format yang sama, hal ini dapat membuat pemurnian data mentah menjadi memakan waktu dan tidak efisien dalam gudang data tradisional.

Data lake, sebaliknya, menerima data dalam bentuk mentah dari berbagai sumber, termasuk perangkat IoT, umpan media sosial, aplikasi seluler, dan banyak lagi. Daripada memiliki penegakan skema seperti gudang data, data lake biasanya menggunakan teknologi "schema-on-read". Ini berarti data hanya terstruktur saat dibaca untuk dianalisis, sehingga analis data menjadi lebih gesit dan efisien.

Data lake terutama digunakan oleh ilmuwan data dan insinyur data untuk mengekstrak wawasan bisnis yang bermakna, yang kemudian divisualisasikan untuk presentasi.

Data lake dirancang dengan mempertimbangkan beberapa karakteristik utama:

• Skalabilitas: mereka dapat menskalakan secara besar-besaran untuk menyimpan data petabyte, mengakomodasi pertumbuhan data yang eksponensial di perusahaan modern.
• Fleksibilitas: data lake mendukung berbagai jenis data, dari berkas CSV dan gambar hingga data biner, tanpa perlu mengonversi ke dalam skema yang sudah ditentukan.
• Efektivitas biaya: dengan menggunakan perangkat keras komoditas yang murah atau solusi penyimpanan awan yang hemat biaya, data lake dapat menjadi pilihan yang lebih ekonomis untuk penyimpanan data yang sangat besar.

Fitur-fitur ini menjadikan data lake sebagai aset yang sangat diperlukan bagi bisnis yang ingin memanfaatkan analitik data besar untuk mendapatkan wawasan mendalam dan pengambilan keputusan yang tepat.

Ketika kita menyelami lebih dalam tentang arsitektur, implementasi, dan pengoperasian data lake, Anda akan segera melihat mengapa data lake menjadi sangat penting dalam lanskap manajemen data modern.

Ketika mempertimbangkan apakah data lake adalah solusi yang tepat untuk organisasi Anda, para pemangku kepentingan harus mengajukan serangkaian pertanyaan diagnostik untuk mengevaluasi kemampuan data mereka saat ini, kebutuhan, dan tujuan di masa depan.

Berikut adalah beberapa pertanyaan penting untuk memandu penilaian ini:

Tentukan apakah organisasi Anda menangani data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur dalam jumlah besar. Data lake sangat bermanfaat bagi organisasi yang berurusan dengan kumpulan data yang beragam dan berskala besar.

Pertimbangkan apakah sistem manajemen data yang ada (seperti basis data tradisional atau gudang data) sudah memadai untuk kebutuhan organisasi Anda, terutama dalam hal skalabilitas, fleksibilitas, dan efektivitas biaya.

Jika Anda ingin meningkatkan kemampuan Anda dalam analisis prediktif, pembelajaran mesin, atau analisis waktu nyata, data lake mungkin diperlukan untuk menangani dan memproses set data besar secara dinamis.

Pertimbangkan apakah organisasi Anda memiliki infrastruktur TI dan keahlian teknis yang diperlukan untuk mengimplementasikan dan memelihara data lake. Hal ini termasuk mengevaluasi ketersediaan tenaga terampil dan kebutuhan untuk pelatihan atau perekrutan potensial.

Tentukan sumber daya keuangan yang tersedia untuk berinvestasi di data lake. Meskipun data lake dapat menghemat biaya dalam jangka panjang, namun menyiapkan dan memelihara data lake mungkin memerlukan investasi awal dan berkelanjutan yang signifikan.

Menilai bagaimana data lake baru akan berintegrasi dengan sistem TI dan proses bisnis yang ada. Integrasi yang efektif sangat penting untuk memaksimalkan manfaat data lake. Dengan mempertimbangkan pertanyaan-pertanyaan ini secara menyeluruh, para pemangku kepentingan dapat membuat keputusan yang tepat tentang apakah data lake cocok untuk kebutuhan organisasi mereka. Pendekatan strategis ini memastikan bahwa investasi dalam data lake selaras dengan tujuan bisnis dan kemampuan teknologi yang lebih luas.

Jika Anda telah menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dan yakin bahwa Anda adalah kandidat utama untuk data lake, berikut ini adalah gambaran umum tentang cara mengimplementasikannya.

Libatkan para pemangku kepentingan dari manajemen risiko, layanan pelanggan, dan operasi untuk mengumpulkan kebutuhan data yang spesifik. Tentukan bagaimana data lake akan digunakan untuk melakukan analisis risiko secara waktu nyata, memberikan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi, dan merampingkan proses belakang kantor.

Pilihlah platform manajemen data yang kuat seperti InterSystems IRISyang dapat mengakomodasi semua kebutuhan spesifik arsitektur data lake.

InterSystems IRIS:

• Fleksibel, mendukung integrasi data dari berbagai sumber dan tipe data
• Dapat diskalakan, dibangun untuk mengelola set data skala besar secara efisien
• Dapat dioperasikan, memungkinkan komunikasi tanpa hambatan antara sistem dan aplikasi yang berbeda

InterSystems IRIS menyediakan fitur keamanan yang tangguh, termasuk enkripsi, autentikasi, dan audit, yang sangat penting untuk mengelola data sensitif dalam data lake. Selain itu, sistem ini juga mendukung praktik tata kelola data untuk membantu memastikan kualitas data dan kepatuhan terhadap berbagai peraturan.

Termasuk data dari sistem transaksi, catatan interaksi pelanggan, umpan data pasar, dan laporan peraturan. InterSystems IRIS dapat menyerap data dari berbagai sumber, termasuk basis data relasional, basis data NoSQL, sistem berkas, dan bahkan aliran data waktu nyata. Fleksibilitas ini sangat penting untuk arsitektur data lake yang perlu mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber.

Tetapkan zona data yang jelas seperti mentah untuk data yang belum diproses, tepercaya untuk data yang telah divalidasi dan dibersihkan, dan disempurnakan untuk data yang siap dianalisis.

Kemampuan InterSystems IRIS untuk berintegrasi secara mulus dengan alat analitik berarti bahwa data yang disimpan di data lake dapat langsung diakses dan dianalisis menggunakan SQL dan bahasa kueri lainnya. Integrasi langsung ini membantu memangkas kebutuhan untuk memindahkan data ke dalam basis data analitik yang terpisah, sehingga mengurangi kerumitan dan meningkatkan kinerja.

Data lake sangat penting bagi bisnis yang berurusan dengan data yang beragam dalam jumlah yang besar dan membutuhkan kemampuan analisis yang canggih. InterSystems IRIS menonjol sebagai platform yang kuat yang dapat membantu organisasi mengimplementasikan dan mengelola data lake secara efektif, memastikan mereka dapat memaksimalkan nilai aset data mereka.