Data Lake: Definisi, Fungsi, Komponen, & Contoh Penerapan

Data Ingestion (Pengumpulan Data)

Data ingestion adalah proses memasukkan data dari berbagai sumber ke dalam data lake. Mengutip dari altexsoft, data bisa datang dalam berbagai bentuk batch atau real-time. Batch ingestion memasukkan data secara periodik. Misalnya, setiap malam atau minggu. 

Sementara, real-time menginput informasi ke data lake seketika saat data dihasilkan. Misalnya, data dari basis data SQL, file log dari aplikasi, atau data dari media sosial bisa langsung dimasukkan ke data lake.

Data Storage (Penyimpanan Data)

Setelah data dikumpulkan, data tersebut disimpan dalam data lake. Data ini disimpan dalam bentuk aslinya. Mengutip dari altexsoft, bentuk data ini dibagi menjadi tiga yakni terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.

• Terstruktur: Tabel di database.

• Semi-Terstruktur: File XML atau JSON.

• Tidak Terstruktur: Gambar, video, atau teks dari media sosial. 

Penyimpanan ini menggunakan solusi yang dapat diskalakan. Contohnya adalah Hadoop HDFS, Amazon S3, atau Azure Blob Storage.

Data Security (Keamanan Data)

Keamanan adalah komponen penting dalam data lake. Ini mencakup protokol untuk melindungi data dari akses yang tidak sah. Selain itu, protokolnya juga memastikan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data. 

Mengutip dari altexsoft, sistem keamanan memastikan bahwa hanya orang dengan wewenang yang dapat mengakses dan mengelola data.

Data Analysis (Analisis Data)

Di sinilah data yang sudah dikumpulkan dan disimpan dianalisis. Data lake memungkinkan berbagai jenis analisis. Contohnya adalah pembuatan laporan dan visualisasi data, analisis big data, analisis real-time, dan machine learning. 

Alat analitik seperti SQL, Python, atau R sering digunakan untuk menganalisis data di dalam data lake. Misalnya, perusahaan bisa menggunakan data lake untuk memahami tren pelanggan atau memprediksi kegagalan perangkat.

Data Governance (Tata Kelola Data)

Data governance memastikan bahwa data di dalam data lake dikelola dengan baik. Dilansir dari altexsoft, data governance mencakup pengelolaan metadata, kebijakan akses, dan prosedur untuk menjaga kualitas dan konsistensi data. 

Data governance yang baik memastikan bahwa data selalu dapat diandalkan dan mudah diakses oleh pengguna.

Apa Fungsi Data Lake Bagi Bisnis?

Data lake memiliki peran penting dalam mendukung bisnis untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan cepat. Data lake memiliki kemampuan untuk mengumpulkan banyak data dari berbagai sumber dalam waktu singkat.

Selain itu, data lake juga bisa memberdayakan penggunanya untuk berkolaborasi dan menganalisis data dengan beragam cara. Dengan kemampuan tersebut, data lake memberikan banyak manfaat bagi bisnis.

Beberapa fungsi data lake bagi bisnis antara lain:

Meningkatkan Interaksi dengan Pelanggan

Fungsi pertama adalah meningkatkan interaksi dengan pelanggan. Mengutip dari Amazon, data lake memungkinkan penggabungan data pelanggan dari berbagai sumber. 

Sumber tersebut bisa mencakup platform CRM, analitik media sosial, media pemasaran, dan riwayat pembelian. Dengan data tersebut, bisnis dapat memahami kelompok pelanggan yang paling menguntungkan hingga penyebab konsumen berhenti menggunakan produk.

Pemahaman tersebut akhirnya bisa dijadikan acuan untuk membuat strategi yang dapat meningkatkan interaksi dan loyalitas pelanggan.

Meningkatkan Inovasi Penelitian dan Pengembangan (R&D)

Data lake membantu tim R&D dalam menguji hipotesis, menyempurnakan asumsi, dan menilai hasil. Bantuannya bisa berupa pemilihan material yang tepat dalam desain produk untuk meningkatkan kinerja. 

Atau, bantuan untuk melakukan penelitian genomik guna mengembangkan obat yang lebih efektif. Bahkan, bantuannya bisa berupa proses pemahaman kesediaan pelanggan untuk membayar berbagai atribut produk.

Meningkatkan Efisiensi Operasional

Internet of Things (IoT) menyediakan lebih banyak cara untuk mengumpulkan data tentang proses seperti manufaktur. Informasi ini diambil berdasarkan data real-time yang berasal dari perangkat yang terhubung dengan internet. 

Data lake berfungsi untuk memudahkan penyimpanan dan analisis data yang dihasilkan oleh mesin IoT tersebut. Dengan data tersebut, pebisnis bisa dengan mudah untuk menemukan cara mengurangi biaya operasional dan meningkatkan kualitas.

Kelebihan dan Kekurangan Data Lake

Meski menawarkan beragam fungsi, data lake tetap punya kekurangannya juga. Berikut MinDi jabarkan beberapa kelebihan dan kekurangan data lake:

Kelebihan Data Lake

Berikut adalah beberapa kelebihan data lake yang menjadikannnya unggul:

• Penyimpanan Fleksibel: Pengguna bisa simpan data dalam jumlah besar tanpa perlu diorganisir atau didefinisikan terlebih dahulu.

• Akses Mudah dan Real-Time: Pengguna bisa akses informasi dengan cepat dan mudah dalam format aslinya.

• Mendukung Banyak Pengguna dan Kasus Penggunaan: Mendukung berbagai pengguna dan analisis, sehingga sangat berguna untuk analis bisnis profesional.

Kekurangan Data Lake

Sementara itu, beberapa kekurangan data lake yang perlu kamu pertimbangkan adalah:

• Format Data Tidak Standar: Data dari sumber berbeda mungkin perlu diatur ulang secara manual.

• Memerlukan Ilmuwan Data atau Alat Berkualitas Tinggi: Perlu ilmuwan data atau alat khusus untuk memanfaatkan data lake secara maksimal.

• Tantangan dalam Organisasi dan Analisis Data: Tanpa alat dan keterampilan yang tepat, mengorganisir dan menganalisis data bisa menjadi sulit.

Baca Juga: Data Driven: Manfaat & Cara Menerapkannya

Contoh Penerapan Data Lake

Sumber: Freepik

Dengan kemampuan menyimpan dan menganalisis berbagai data, data lake telah menjadi fondasi untuk analitik dan AI serta bisnis di berbagai industri. 

Berbagai macam bisnis telah menggunakan teknologi ini untuk meningkatkan pendapatan, menghemat biaya, dan mengurangi risiko. Berikut MinDi berikan beberapa contoh penerapan data lake di berbagai industri:

Media dan Hiburan

Perusahaan yang menawarkan layanan streaming musik, radio, dan podcast bisa meningkatkan pendapatan dengan memperbaiki sistem rekomendasi mereka. 

Dengan data lake, mereka dapat mengumpulkan data dari kebiasaan mendengarkan pengguna, riwayat pencarian, dan interaksi sosial. 

Data ini kemudian dianalisis untuk memberikan rekomendasi yang lebih relevan. Sehingga, pengguna lebih sering menggunakan layanan mereka. Ini memungkinkan perusahaan untuk menjual lebih banyak iklan.

Telekomunikasi

Perusahaan telekomunikasi multinasional bisa menghemat biaya dengan membangun model prediksi churn (pengurangan pelanggan). Dengan data lake, mereka bisa mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber.

Sumber tersebut bisa dari riwayat penggunaan, keluhan pelanggan, dan data demografis. Analisis ini membantu mereka mengidentifikasi pelanggan yang berisiko berhenti menggunakan layanan mereka.

Dengan begitu, erusahaan bisa mengambil tindakan pencegahan seperti menawarkan promosi khusus atau meningkatkan layanan pelanggan.

Layanan Keuangan

Perusahaan investasi dapat memanfaatkan data lake untuk mendukung machine learning dalam mengelola risiko portofolio. Mereka bisa mengumpulkan data pasar secara real-time dan data historis lainnya ke dalam data lake.

Dari data tersebut, perusahaan iinvestasi dapat menganalisis tren dan pola untuk memprediksi risiko yang mungkin terjadi. Ini memungkinkan mereka membuat keputusan investasi yang lebih baik dan lebih cepat, serta mengurangi potensi kerugian.

Belajar Data Science dengan Dibimbing.id

Apakah sekarang kamu sudah paham tentang manfaat dari data lake? Untuk membangun dan mengimplementasikannya, dibutuhkan pemahaman tentang penyimpanan data, analitik, dan tata kelola data.

Kalau tertarik, kamu bisa mempelajarinya dengan ikutan Bootcamp Data Science dari Dibimbing.id! Di sini, kamu bakal diajarin data science dari awal hingga mempelajari konsep dan tools data lake, seperti Hadoop dan Spark, bareng ahli-ahli data science!

Selain itu, program ini juga dirancang dengan kurikulum beginner-friendly. Jadi, kalau baru mulai pun, kamu tetap bisa mengikuti pelajarannya dengan mudah. Bukan cuma pembelajarannya yang beginner-friendly, program ini juga ada jaminan kerjanya!

Ini udah dibuktikkan oleh 94% lulusan Dibimbing yang berhasil dapat pekerjaan seusai program selesai. Menarik, bukan? Yuk, segera daftar dan kembangkan keahlianmu di data science bareng Dibimbing.id!

Referensi

1. What is a Data Lake [Buka]

2. What is a Data Lake [Buka]

3. Data Lake Explained: A Comprehensive Guide to Its Architecture and Use Cases [Buka]

4. Data Lake vs Data Warehouse: Advantages and Disadvantages [Buka]