Apa itu Data Lakehouse? Arsitektur, Teknologi & Use Case

Data Lakehouse vs. Data Lake vs. Data Warehouse

Sebelum membahas lebih detail arsitektur data lakehouse, penting untuk memahami bagaimana perbandingannya dengan data warehouse dan data lake.

Data warehouse

Data warehouse dibangun untuk menyimpan data terstruktur dan menyediakan analitik serta pelaporan berkinerja tinggi. 

Salah satu kekuatan terbesarnya adalah kemampuan mengeksekusi kueri cepat, sehingga sangat cocok untuk use case business intelligence dan pelaporan.

Data warehouse menggunakan skema yang terdefinisi dengan baik yang mendukung tata kelola data yang kuat. Ini memastikan data akurat, konsisten, dan mudah diakses untuk analisis.

Namun, keunggulan ini datang dengan biaya. Data warehouse umumnya mahal untuk dipelihara karena bergantung pada perangkat keras khusus dan proses transformasi data yang ekstensif, biasanya memerlukan pipeline ETL (extract, transform, load). 

Struktur data warehouse yang kaku juga membuatnya kurang cocok untuk menangani data tidak terstruktur atau cepat beradaptasi dengan perubahan format data. Kurangnya fleksibilitas ini dapat menjadi keterbatasan signifikan bagi organisasi yang ingin bekerja dengan sumber data yang cepat berkembang atau data yang tidak mengikuti skema pradefinisi, seperti teks, gambar, audio, dan sebagainya.

Untuk mempelajari lebih lanjut dasar-dasar data warehousing, lihat kursus gratis Introduction to Data Warehousing.

Data lake

Data lake dirancang untuk menyimpan sejumlah besar data semi-terstruktur atau tidak terstruktur. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuan skalanya, menjadikannya pilihan menarik bagi tim yang menangani beragam tipe data dan volume data yang masif. 

Fleksibilitas data lake memungkinkan Anda menyimpan data mentah dalam format aslinya, sehingga ideal untuk eksplorasi data dan proyek sains data.

Namun, data lake sering kesulitan dalam tata kelola dan kualitas data. Karena data disimpan dalam bentuk mentah tanpa banyak struktur, menjaga konsistensi kualitas data bisa menjadi tantangan. 

Kurangnya tata kelola dapat menyebabkan apa yang dikenal sebagai "rawa data" (data swamp), di mana wawasan berharga terkubur di bawah data yang buruk penataannya.

Kinerja juga menjadi perhatian penting di data lake, terutama untuk mengeksekusi kueri analitik yang kompleks. Data lake tidak dioptimalkan untuk kueri cepat atau untuk menggabungkan berbagai tipe data, seperti gambar, teks, dan audio.

Data lakehouse

Data lakehouse bertujuan untuk menggabungkan yang terbaik dari data lake dan data warehouse. Ini menawarkan solusi yang lebih seimbang dengan mengintegrasikan kemampuan skalabilitas dan penyimpanan berbiaya rendah dari data lake dengan kekuatan kinerja dan tata kelola dari data warehouse. 

Secara teori, dalam lakehouse, Anda dapat menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur dengan biaya lebih rendah sambil memanfaatkan kemampuan yang dibutuhkan untuk analitik berkinerja tinggi.

Data lakehouse menyediakan dukungan untuk transaksi ACID, yang berarti pembaruan dan penghapusan data dapat dikelola secara andal—sesuatu yang sering kurang pada data lake tradisional. Ini memungkinkan integritas dan tata kelola data yang lebih baik, menjadikan data lakehouse lebih cocok untuk aplikasi tingkat enterprise.

Data lakehouse juga mendukung pemrosesan data real time, memungkinkan organisasi menangani data streaming dan memperoleh wawasan secara real time, yang penting dalam beberapa konteks. 

Fitur dan Komponen Data Lakehouse

Bagaimana mungkin mendapatkan yang terbaik dari kedua dunia dalam satu platform? Di bagian ini, saya akan menjelaskan komponen yang memungkinkan arsitektur lakehouse.

1. Pemisahan storage dan compute dengan manajemen data terpadu

Dalam data lakehouse, storage dan compute terpisah namun terintegrasi erat, memungkinkan penggunaan sumber daya yang fleksibel dan skalabel.

Data disimpan di cloud object store yang hemat biaya, sementara sumber daya komputasi dapat diskalakan secara independen berdasarkan kebutuhan beban kerja. Pendekatan ini mengurangi kebutuhan memindahkan data antarsistem, sehingga pengguna dapat memproses data di tempat tanpa ekstraksi dan pemuatan yang ekstensif. 

Dengan mengintegrasikan storage dan compute seperti ini, data lakehouse menyederhanakan manajemen data, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi latensi, menghasilkan wawasan yang lebih cepat. 

Alokasi sumber daya dinamis juga memungkinkan optimalisasi biaya yang lebih baik dan memastikan sumber daya komputasi digunakan secara efektif.

2. Penegakan skema dan tata kelola

Data lakehouse menegakkan skema untuk menjaga kualitas data sekaligus menawarkan fitur tata kelola untuk kepatuhan data.

Penegakan skema memastikan data diorganisasikan dalam format terstruktur, sehingga lebih mudah dikueri dan dianalisis. Ini membantu mencegah inkonsistensi data dan mendukung kualitas data yang lebih baik di seluruh organisasi.

Fitur tata kelola dalam data lakehouse memungkinkan Anda mengelola akses data, garis keturunan (lineage), dan kepatuhan. Dengan alat tata kelola bawaan, data lakehouse dapat mendukung persyaratan regulasi dan melindungi data sensitif. Hal ini sangat penting untuk industri seperti kesehatan dan keuangan, di mana privasi data dan kepatuhan bersifat krusial.

3. Dukungan untuk transaksi ACID

Transaksi ACID menjamin keandalan data, memungkinkan Anda mengelola pembaruan dan penghapusan dengan yakin. 

Dalam data lakehouse, transaksi ACID memberikan tingkat integritas data yang sama seperti yang diharapkan dari data warehouse tradisional, namun dengan fleksibilitas tambahan untuk menangani data tidak terstruktur.

Kemampuan mendukung transaksi ACID berarti data lakehouse dapat digunakan untuk beban kerja misi-kritis di mana akurasi data sangat penting. Fitur ini menjadikan data lakehouse pilihan menarik bagi perusahaan yang harus menjaga konsistensi data di berbagai operasi data.

4. Pemrosesan data real time

Data lakehouse dapat memproses data secara real time, memungkinkan use case seperti analitik real time dan wawasan streaming. Pemrosesan data real time memungkinkan tim membuat keputusan berbasis data lebih cepat, meningkatkan daya tanggap dan adaptabilitas.

Sebagai contoh, pemrosesan data real time dapat digunakan untuk memantau interaksi pelanggan, melacak tingkat persediaan, atau mendeteksi anomali dalam transaksi keuangan. Dengan memungkinkan wawasan langsung, data lakehouse membantu Anda tetap selangkah lebih maju dari kondisi pasar yang berubah dan merespons secara proaktif terhadap peluang baru.

5. Dukungan arsitektur multi-cloud dan hybrid

Data lakehouse dapat beroperasi di lingkungan multi-cloud atau hybrid, menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas. 

Dukungan multi-cloud memungkinkan tim data menghindari keterikatan pada satu vendor dan memanfaatkan layanan terbaik dari berbagai penyedia cloud. Dukungan arsitektur hybrid memastikan sistem on-premises terintegrasi dengan lingkungan cloud, memberikan pengalaman manajemen data yang terpadu.

Fleksibilitas ini sangat bermanfaat bagi tim dengan kebutuhan infrastruktur yang kompleks atau yang sedang melakukan migrasi ke cloud.

Manfaat Menggunakan Data Lakehouse

Di bagian ini, kita akan membahas manfaat menggunakan data lakehouse untuk mengelola beragam kebutuhan pemrosesan data.

1. Skalabilitas dan fleksibilitas

Data lakehouse mewarisi skalabilitas data lake, sehingga mampu menangani kebutuhan data yang terus berkembang. Anda dapat dengan mudah menambahkan lebih banyak data tanpa khawatir batasan penyimpanan, memastikan arsitektur data Anda tumbuh seiring bisnis.

Sebagai contoh, Apache Hudi, Delta Lake, dan Apache Iceberg dapat menskalakan penyimpanan di ribuan file pada sistem object storage seperti Amazon S3, Azure Blob Storage, atau Google Cloud Storage.

Fleksibilitas juga menjadi manfaat besar, karena data lakehouse mendukung data terstruktur (misalnya catatan transaksi) dan tidak terstruktur (misalnya file log, gambar, dan video). Artinya, Anda dapat menyimpan semua data di satu tempat, apa pun formatnya, dan menggunakannya untuk berbagai use case analitik dan machine learning.

2. Efisiensi biaya

Data lakehouse menyimpan data dengan biaya lebih rendah daripada data warehouse sambil tetap mendukung analitik tingkat lanjut. 

Sebagai contoh, data lakehouse yang dibangun di atas cloud object storage (seperti Amazon S3 atau Google Cloud Storage) memanfaatkan tier penyimpanan yang hemat biaya. Dikombinasikan dengan format file Apache Parquet dan ORC—yang mengompresi data untuk meminimalkan biaya penyimpanan—data lakehouse memungkinkan Anda meraih penghematan yang signifikan.

Sifat terpadu data lakehouse berarti tidak perlu memelihara sistem terpisah untuk penyimpanan dan analitik, menghasilkan efisiensi biaya dan menjadikan data lakehouse sebagai opsi yang menarik.

3. Waktu menuju wawasan lebih cepat

Kemampuan penyimpanan dan pemrosesan data yang terpadu mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memperoleh wawasan. Data lakehouse menghilangkan kebutuhan memindahkan data antara lingkungan penyimpanan dan komputasi, menyederhanakan alur kerja dan meminimalkan latensi.

Teknologi seperti Apache Spark dan Databricks memungkinkan data diproses langsung di dalam lakehouse, tanpa perlu memindahkannya ke lingkungan analitik terpisah.

Dengan seluruh data berada di satu tempat dan diproses secara efisien, Anda dapat dengan cepat menghasilkan wawasan yang mendorong pengambilan keputusan lebih baik. Waktu menuju wawasan yang lebih cepat ini sangat berharga bagi industri di mana ketepatan waktu informasi krusial, seperti keuangan, ritel, dan layanan kesehatan.

4. Tata kelola dan keamanan data

Penegakan skema dan fitur tata kelola data memenuhi standar kualitas dan kepatuhan data. Data lakehouse menyediakan alat untuk mengelola akses data, jejak audit, dan garis keturunan data, yang penting untuk menjaga integritas data dan memenuhi persyaratan regulasi.

Alat seperti AWS Lake Formation, Azure Purview, dan Apache Ranger menyediakan kontrol terpusat atas akses data, izin, dan jejak audit, memungkinkan Anda mengelola data secara aman dan mencegah akses tidak sah

Fitur tata kelola dan keamanan ini menjadikan data lakehouse cocok untuk perusahaan yang perlu mematuhi regulasi privasi data, seperti GDPR atau HIPAA. Dengan memastikan data dikelola dan dilindungi dengan benar, data lakehouse membantu membangun kepercayaan pada data dan wawasannya.

Use Case Data Lakehouse

Di bagian ini, mari tinjau semua kemungkinan use case untuk data lakehouse.

Analitik data modern

Tim data menggunakan data lakehouse untuk analitik real time, business intelligence, dan alur kerja machine learning. Dengan menyediakan platform data terpadu, data lakehouse memungkinkan profesional menganalisis data historis dan real time untuk memperoleh wawasan yang mendorong hasil bisnis yang lebih baik.

Sebagai contoh, peritel dapat menggunakan data lakehouse untuk menganalisis data penjualan secara real time, mengidentifikasi tren, dan menyesuaikan persediaan mereka. Institusi keuangan dapat memanfaatkan data lakehouse untuk melakukan analisis risiko dan deteksi penipuan, menggabungkan data transaksi historis dan real time untuk pandangan yang komprehensif.

Lihat kursus gratis Understanding Modern Data Architecture untuk mempelajari lebih lanjut cara kerja platform data modern, mulai dari ingestion dan serving hingga tata kelola dan orkestrasi.

Pipeline AI dan machine learning

Data lakehouse menyediakan infrastruktur untuk membangun dan menskalakan model AI dan ML, dengan akses mudah ke data terstruktur dan tidak terstruktur. Model machine learning sering memerlukan berbagai tipe data, dan data lakehouse memungkinkan semua data relevan dihimpun di satu tempat.

Akses data yang terpadu ini menyederhanakan proses pelatihan, pengujian, dan deploy model machine learning. Data scientist dapat dengan cepat bereksperimen dengan dataset berbeda, mengiterasi model, dan menskalakannya ke produksi tanpa harus khawatir tentang silo data atau perpindahan antar sistem.

Aplikasi berbasis data

Data lakehouse menjalankan aplikasi berbasis data yang membutuhkan wawasan real time dan kemampuan pengambilan keputusan. Aplikasi ini sering mengandalkan informasi mutakhir untuk memberikan pengalaman yang dipersonalisasi atau rekomendasi otomatis kepada pengguna.

Sebagai contoh, mesin rekomendasi situs e-niaga dapat menggunakan data lakehouse untuk menganalisis perilaku pengguna secara real time dan memberikan saran produk yang relevan. Demikian pula, perusahaan logistik dapat menggunakan data lakehouse untuk mengoptimalkan rute pengiriman berdasarkan data lalu lintas real time dan pola pengiriman historis.

Platform Data Lakehouse Populer

Saatnya mempelajari teknologi yang memungkinkan arsitektur data lakehouse. Di bagian ini, saya menjelaskan yang paling populer. 

1. Databricks Lakehouse

Databricks memelopori arsitektur data lakehouse, menawarkan Delta Lake sebagai komponen inti platformnya. Delta Lake menambahkan keandalan dan peningkatan kinerja pada data lake, memungkinkan transaksi ACID dan memastikan kualitas data.

Databricks Lakehouse menggabungkan skalabilitas data lake dengan fitur manajemen data dari data warehouse, menyediakan platform terpadu untuk analitik dan machine learning. Integrasinya dengan Apache Spark menjadikannya pilihan menarik bagi organisasi yang memanfaatkan kemampuan pemrosesan big data.

Jika Anda ingin mempelajari platform Databricks Lakehouse dan bagaimana ia dapat memodernisasi arsitektur data serta meningkatkan proses manajemen data, lihat kursus gratis Introduction to Databricks.

2. Google BigLake

Google BigLake mengintegrasikan prinsip data lakehouse dengan ekosistem cloud yang sudah ada, menyediakan platform terpadu untuk penyimpanan dan analitik data. BigLake memungkinkan pengguna mengelola data terstruktur dan tidak terstruktur, sehingga memudahkan analitik lintas berbagai tipe data.

Dengan integrasi layanan Google Cloud, BigLake menyediakan solusi komprehensif bagi tim data yang ingin menggunakan alat cloud-native untuk kebutuhan data mereka. Ini mendukung pemrosesan batch dan real time, sehingga cocok untuk berbagai use case.

3. AWS Lake Formation

AWS Lake Formation menyediakan alat untuk menyiapkan data lakehouse menggunakan layanan cloud AWS, dengan integrasi dan pengelolaan yang mulus. Dengan AWS Lake Formation, Anda dapat dengan mudah mengimpor, mengatalogkan, dan mengamankan data, menciptakan data lakehouse terpadu.

AWS Lake Formation juga terintegrasi dengan layanan analitik AWS lainnya, seperti Amazon Redshift dan AWS Glue, menyediakan rangkaian lengkap alat untuk pemrosesan dan analitik data. Ini menjadikannya opsi menarik bagi organisasi yang sudah menggunakan AWS untuk infrastrukturnya.

4. Snowflake

Arsitektur Snowflake berkembang untuk mendukung kemampuan data lakehouse, memungkinkan pengguna mengelola data terstruktur dan semi-terstruktur secara efisien. Snowflake menyediakan analitik berkinerja tinggi sekaligus menawarkan fleksibilitas dalam penyimpanan dan manajemen data.

Fitur data lakehouse Snowflake memungkinkan Anda menggabungkan berbagai tipe data dan melakukan analitik tingkat lanjut tanpa memerlukan banyak sistem. Desain cloud-native dan dukungan untuk deployment multi-cloud menjadikannya pilihan populer bagi tim yang ingin memodernisasi infrastruktur data mereka.

Jika Anda tertarik pada Snowflake, lihat kursus Introduction to Snowflake.

5. Azure Synapse Analytics

Microsoft Azure Synapse Analytics menggabungkan kemampuan big data dan data warehousing ke dalam solusi data lakehouse terpadu. 

Synapse memungkinkan tim menganalisis data terstruktur dan tidak terstruktur menggunakan berbagai alat, termasuk SQL, Apache Spark, dan Data Explorer. Integrasi mendalamnya dengan layanan Azure lain, seperti Azure Data Lake Storage dan Power BI, memberikan pengalaman mulus untuk pemrosesan data end-to-end, analitik, dan visualisasi, menjadikannya pilihan ideal bagi organisasi dalam ekosistem Azure.

6. Apache Hudi

Apache Hudi adalah proyek open-source yang menghadirkan kemampuan transaksional ke data lake. Ia mendukung transaksi ACID, upsert, dan versi data. 

Hudi terintegrasi baik dengan platform penyimpanan cloud seperti Amazon S3 dan Google Cloud Storage, sehingga cocok untuk analitik real time dan pipeline machine learning. Dengan dukungan untuk mesin big data populer seperti Apache Spark dan Presto, Hudi menawarkan fleksibilitas untuk membangun data lakehouse kustom berbasis teknologi open-source.

7. Dremio

Dremio menyediakan platform data lakehouse terbuka untuk analitik cepat dan beban kerja BI langsung di data lake cloud. 

Dengan pendekatan berbasis SQL dan integrasi dengan Apache Arrow, Dremio memungkinkan tim melakukan analitik berkinerja tinggi tanpa pemindahan data. Ini sangat bermanfaat bagi organisasi yang ingin mendukung kueri berbasis SQL pada data lake mereka, menjadikannya pilihan populer bagi tim data yang memprioritaskan kecepatan dan efisiensi.

Perbandingan Platform Data Lakehouse

Seperti yang dapat Anda bayangkan, tidak semua teknologi yang mendukung arsitektur data lakehouse diciptakan sama. Tabel berikut membandingkannya dalam beberapa kategori:

Tantangan dan Pertimbangan dalam Menerapkan Data Lakehouse

Beberapa hal terdengar terlalu bagus untuk menjadi kenyataan, dan data lakehouse tidak terkecuali. Ia seolah menawarkan semuanya, tetapi juga memiliki beberapa kelemahan. Mari kita tinjau di bagian ini.

1. Integrasi dengan sistem yang ada

Mengintegrasikan data lakehouse dengan sistem lama bisa kompleks dan memerlukan perencanaan yang cermat. Tim mungkin perlu memigrasikan data dari data lake atau warehouse yang ada, yang dapat memakan waktu dan sumber daya.

Masalah kompatibilitas juga dapat muncul saat berintegrasi dengan sistem lama yang tidak dirancang untuk bekerja dengan arsitektur data modern. Untuk berhasil menerapkan data lakehouse, Anda harus mengevaluasi infrastruktur saat ini, merencanakan migrasi data, dan memastikan semua sistem dapat bekerja selaras.

2. Mengelola tata kelola dan keamanan data

Menyeimbangkan skalabilitas dengan tata kelola dan keamanan bisa menjadi tantangan, terutama di industri yang teregulasi. Data lakehouse harus menyediakan alat tata kelola yang kuat untuk mengelola akses data, garis keturunan, dan kepatuhan sambil mempertahankan skalabilitas untuk menangani dataset besar.

Pertimbangan penting lainnya adalah memastikan data sensitif diamankan dengan benar. Anda perlu menerapkan kontrol akses, enkripsi, dan audit untuk melindungi data dan memenuhi persyaratan regulasi. Ini bisa sangat menantang di lingkungan hybrid dan multi-cloud, di mana data tersebar di berbagai lokasi.

3. Pertukaran antara biaya dan kinerja

Saat menerapkan data lakehouse, menemukan keseimbangan yang tepat antara efisiensi biaya dan kinerja bisa menantang. Meskipun data lakehouse menawarkan penyimpanan yang hemat biaya, mencapai analitik berkinerja tinggi mungkin memerlukan investasi tambahan pada sumber daya komputasi.

Anda perlu mengevaluasi kebutuhan beban kerja dengan cermat dan menentukan cara paling hemat biaya untuk memenuhi kebutuhan kinerja. Ini dapat melibatkan optimalisasi alokasi sumber daya, memilih layanan cloud yang tepat, atau menyesuaikan konfigurasi data lakehouse agar tujuan biaya dan kinerja tercapai.

Kesimpulan

Data lakehouse merepresentasikan evolusi signifikan dalam arsitektur data, menggabungkan kekuatan data lake dan data warehouse dalam satu platform terpadu! 

Dengan penegakan skema, dukungan untuk transaksi ACID, skalabilitas, dan pemrosesan data real time, data lakehouse menawarkan solusi yang kuat untuk kebutuhan data modern. 

Data lakehouse memberikan opsi yang menarik bagi tim data yang ingin menyederhanakan lanskap data mereka dan meningkatkan kemampuan analitik.

Jelajahi kursus gratis Understanding Data Engineering untuk mempelajari lebih lanjut tentang data lakehouse dan teknologi rekayasa data yang sedang berkembang.