Data lakehouse, dalam istilah yang paling sederhana, menggabungkan fungsi terbaik dari data lake dan gudang data. Ini menawarkan platform terpadu untuk mengintegrasikan data terstruktur dan tidak terstruktur dengan lancar, memberikan ketangkasan, skalabilitas, dan fleksibilitas bisnis dalam proses analisis data mereka. Tidak seperti gudang data tradisional yang mengandalkan skema kaku untuk mengatur dan menyimpan data terstruktur, data lakehouse menggunakan a fleksibel pendekatan skema-on-read. 

Artinya, data mentah yang belum diproses dapat dimasukkan ke dalam sistem tanpa struktur yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga memungkinkan dilakukannya analisis dan eksplorasi sambil berjalan. Selain itu, keuntungan utama dari data lakehouse adalah kemampuannya untuk memanfaatkan kemampuan pemrosesan batch dan real-time. Dengan menggabungkan kedua pendekatan pemrosesan ini dalam satu arsitektur, organisasi dapat memperoleh wawasan berharga dari kumpulan data streaming historis dan terkini.

Salah satu aspek penting yang membuat arsitektur data lakehouse kuat adalah integrasinya dengan analitik berbasis Spark. Dengan memanfaatkan Kekuatan pemrosesan Spark, organisasi dapat melakukan tugas analitis yang kompleks pada data yang disimpan di rumah danau. Ini termasuk menjalankan tingkat lanjut Mesin belajar algoritma, melakukan agregasi dan transformasi kompleks, dan melaksanakan komputasi berulang. Selain itu, data lakehouse memungkinkan analisis streaming real-time dengan berintegrasi secara mulus dengan kerangka kerja streaming seperti Apache Kafka atau Apache Flink. Hal ini memungkinkan bisnis untuk menganalisis dan memperoleh wawasan dari aliran data yang terus mengalir saat data tersebut tiba.

Apa Tantangan Common Data Lakehouse?

Data lakehouse, meskipun memiliki banyak manfaat, menghadirkan beberapa tantangan terkait data tata kelola, keamanan, privasi, dan kepatuhan yang perlu diatasi. Tata kelola data sangat penting untuk memastikan keakuratan, konsistensi, dan keandalan data dalam data lakehouse. Organisasi harus menetapkan kebijakan dan proses yang jelas untuk mengelola kendali kualitas data, manajemen metadata, dan kendali akses di seluruh ekosistem.

Keamanan adalah masalah penting lainnya ketika berhadapan dengan data dalam jumlah besar. Karena informasi sensitif berada di data lakehouse, organisasi harus menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat seperti teknik enkripsi dan kontrol akses untuk melindungi dari akses atau pelanggaran yang tidak sah. Peraturan privasi seperti GDPR atau CCPA mengharuskan organisasi untuk menjaga informasi pribadi dengan tepat. 

Apa Fitur Utama Arsitektur Data Lakehouse?

Berbagai Lapisan Arsitektur Gudang Data

Pada intinya, arsitektur data lakehouse terdiri dari tiga lapisan: penyimpanan, komputasi, dan katalog. Lapisan penyimpanan menyimpan bahan mentah terstruktur dan tidak terstruktur data tanpa modifikasi apa pun. Lapisan komputasi memungkinkan kemampuan pemrosesan dan analisis selain informasi yang disimpan dengan memanfaatkan berbagai mesin seperti Apache Spark atau Presto. Terakhir, lapisan katalog bertindak sebagai penyimpanan metadata yang menyediakan tampilan terorganisir dari kumpulan data yang tersedia dalam arsitektur. 

Penyimpanan, Pemrosesan, dan Integrasi di Data Lakehouse

Komponen kunci dari data lakehouse adalah penyimpanan, pemrosesan, dan integrasi. Komponen penyimpanan data lakehouse memungkinkan organisasi menyimpan beragam jenis data dalam jumlah besar dalam format aslinya. Fleksibilitas ini memungkinkan akses mudah dan analisis keduanya data historis dan real-time. 

Pemrosesan adalah komponen penting lainnya yang memberdayakan pengguna untuk memperoleh wawasan berharga dari data yang disimpan. Dengan memanfaatkan teknologi komputasi terdistribusi seperti Apache Spark atau Presto, organisasi dapat melakukan tugas analitik kompleks seperti pembelajaran mesin, kueri ad-hoc, atau pemrosesan batch di data lakehouse mereka. Integrasi memainkan peran penting dalam menghubungkan berbagai sistem dan aplikasi dalam infrastruktur organisasi. Ini memungkinkan penyerapan data tanpa hambatan dari berbagai sumber seperti database, layanan cloud, atau platform streaming ke dalam data lakehouse.

Skalabilitas dan Fleksibilitas Arsitektur Data Lakehouse  

Salah satu manfaat utama arsitektur data lakehouse adalah skalabilitasnya. Gudang data tradisional sering kali kesulitan menangani volume, variasi, dan kecepatan data modern yang terus meningkat. Namun, dengan data lakehouse, organisasi dapat dengan mudah meningkatkan kapasitas penyimpanan mereka secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak node ke cluster mereka. Ini didistribusikan Pendekatan ini menawarkan penanganan data dalam jumlah besar secara efisien tanpa mengorbankan kinerja. 

Fleksibilitas yang ditawarkan oleh arsitektur sangat penting dalam beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang terus berkembang. Data di rumah danau dapat disimpan dalam bentuk mentahnya tanpa skema atau struktur yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga memudahkan untuk mengakomodasi jenis informasi baru yang muncul. Fleksibilitas ini memungkinkan organisasi untuk menangkap dan menyimpan beragam kumpulan data dari berbagai sumber tanpa mengkhawatirkan transformasi di awal atau modifikasi skema.

Skalabilitas dan fleksibilitas yang diberikan oleh arsitektur data lakehouse memberdayakan bisnis untuk secara efisien menyimpan sejumlah besar informasi terstruktur dan tidak terstruktur sambil tetap dapat beradaptasi terhadap perubahan di masa depan dalam kebutuhan analitis mereka.     

Penyerapan dan Transformasi Data di Data Lakehouse

Analisis real-time dan pemrosesan batch merupakan komponen penting dari arsitektur data lakehouse, yang memungkinkan organisasi memanfaatkan kekuatan data proses menelan dan transformasi. Kemampuan ini memfasilitasi ekstraksi wawasan berharga baik dari data real-time maupun historis, memastikan pengambilan keputusan tepat waktu dan meningkatkan ketangkasan bisnis secara keseluruhan. 

Tata Kelola Data dan Manajemen Kualitas di Data Lakehouses 

Tata kelola dan kualitas data adalah dua aspek penting dari arsitektur data lakehouse – yang mencakup berbagai komponen utama seperti penegakan skema, metadata manajemen, dan tata kelola data. 

Penegakan skema memainkan peran penting dalam menjaga konsistensi dan keandalan data dalam data lakehouse. Hal ini melibatkan pendefinisian dan penerapan skema yang telah ditentukan sebelumnya untuk kumpulan data yang berbeda guna memastikan bahwa struktur dan format data mematuhi standar tertentu. Dengan menerapkan aturan skema, organisasi dapat mencegah inkonsistensi atau perbedaan dalam kumpulan data mereka, sehingga memungkinkan integrasi dan analisis yang lancar. 

Manajemen metadata adalah komponen penting lainnya yang membantu mengatur dan mendeskripsikan data yang disimpan di data lakehouse. Ini melibatkan pengambilan metadata yang komprehensif, termasuk informasi tentang sumber, struktur, hubungan, dan pola penggunaan data. Manajemen metadata yang efektif memungkinkan pemahaman dan penemuan kumpulan data yang tersedia dengan lebih baik sekaligus memfasilitasi operasi kueri dan pengambilan yang efisien. 

Tata kelola data merupakan bagian integral untuk memastikan kepatuhan terhadap persyaratan peraturan, kebijakan privasi, langkah-langkah keamanan, dan pertimbangan etis. Ini melibatkan penetapan kebijakan, prosedur, peran, tanggung jawab, dan kerangka kerja untuk mengatur keseluruhan pengelolaan data dalam suatu organisasi. Tata kelola data memastikan adanya kontrol yang sesuai untuk kontrol akses, mekanisme otorisasi, jalur audit, kebijakan penyimpanan, dan aspek lain yang terkait dengan keamanan data.

Mesin Kueri Terintegrasi dan Akses Data Terpadu

Mesin kueri terintegrasi memungkinkan pembuatan kueri dan pemrosesan data dalam jumlah besar yang disimpan dalam data lakehouse dengan lancar. Hal ini memungkinkan organisasi untuk melakukan analisis real-time pada beragam kumpulan data tanpa harus memindahkan atau mengubahnya menjadi sistem terpisah. 

Selain itu, fitur akses data terpadu memastikan bahwa semua jenis data dapat diakses menggunakan satu bahasa atau antarmuka kueri. Hal ini menyederhanakan proses pengelolaan data secara keseluruhan dan mengurangi kurva pembelajaran bagi analis dan insinyur. 

Kemampuan Tingkat Lanjut untuk Analisis dan Keamanan

Arsitektur data lakehouse mencakup kemampuan analitik tingkat lanjut dan fitur keamanan. Salah satu aspek penting adalah kemampuan untuk memanfaatkan data streaming real-time, yang memungkinkan organisasi memproses dan menganalisis informasi saat informasi mengalir, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan secara tepat waktu. 

Integrasi ML adalah komponen penting lainnya dari arsitektur data lakehouse, yang memungkinkan organisasi mengungkap pola dan tren yang berharga, memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan membuat prediksi yang akurat. 

Dengan meningkatnya kasus pelanggaran data dan pelanggaran privasi, langkah-langkah keamanan menjadi prioritas utama bagi organisasi global. Data lakehouse menyediakan langkah-langkah keamanan tingkat lanjut seperti metode enkripsi tingkat lanjut, kontrol akses berbasis peran, kemampuan audit, dan kepatuhan terhadap standar industri. 

Apa Manfaat Arsitektur Data Lakehouse?

Berikut ringkasan manfaat utama data lakehouse:

• Penyimpanan data terpusat: Fitur ini menawarkan beberapa manfaat untuk meningkatkan pengelolaan data dan integrasi data yang efisien. Dengan pendekatan terpusat, organisasi dapat menyimpan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur di satu lokasi, sehingga menghilangkan kebutuhan akan beberapa sistem yang terisolasi. 

• Akses ke berbagai sumber data: Data dari berbagai departemen, aplikasi, dan sumber eksternal dapat dimasukkan ke dalam data lakehouse, sehingga menciptakan pandangan holistik tentang aset informasi organisasi. Organisasi dapat menerapkan kebijakan dan kontrol yang konsisten di seluruh informasi yang disimpan, memastikan kepatuhan terhadap persyaratan peraturan. 

• Peningkatan manajemen kualitas data: Proses pembersihan dan transformasi data dapat diterapkan secara seragam.     

• Skalabilitas dan fleksibilitas: Skalabilitas dan fleksibilitas arsitektur data lakehouse memungkinkan organisasi memanfaatkan kekuatan manajemen data yang hemat biaya. Dengan data lakehouse, bisnis dapat dengan mudah menyimpan dan memproses beragam kumpulan data dalam jumlah besar tanpa memerlukan transformasi ekstensif atau skema yang telah ditentukan sebelumnya. 

• Keuntungan awan: Dengan memanfaatkan platform berbasis cloud, organisasi dapat secara dinamis menskalakan penyimpanan dan menghitung sumber daya sesuai permintaan, mengoptimalkan biaya sekaligus mempertahankan tingkat kinerja tinggi. 

• Analisis waktu nyata dan pengambilan keputusan lebih cepat: Penerapan arsitektur data lakehouse membawa manfaat dalam analisis real-time dan proses pengambilan keputusan yang lebih cepat. Analitik real-time menjadi mungkin dilakukan saat data diserap dan diproses hampir secara real-time, sehingga menghilangkan kebutuhan akan ETL yang memakan waktu. Dengan menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam satu repositori, data lakehouse memungkinkan bisnis mengakses informasi dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien.

• Peningkatan kolaborasi dan demokratisasi data: Arsitektur data lakehouse juga menawarkan fitur kolaborasi yang ditingkatkan. Dalam arsitektur data tradisional, silo data sering kali menghambat komunikasi dan kolaborasi antar departemen atau tim berbeda dalam suatu organisasi. Namun, dengan data lakehouse, semua data disimpan dalam repositori terpusat, menghilangkan silo ini dan mendorong kolaborasi. 

• Pemanfaatan sumber daya dan kemampuan ML yang dioptimalkan: Data lakehouse memanfaatkan kekuatan komputasi awan untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar secara efisien dalam bentuk mentahnya. Dengan menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur ke dalam satu repositori, bisnis dapat memanfaatkan sumber daya yang ada secara maksimal. 

Apa Masa Depan Arsitektur Data Lakehouse?

Rekayasa data akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan data lakehouse. Insinyur data memainkan peran penting dalam merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur yang diperlukan untuk keberhasilan implementasi data lakehouse. Mereka bertanggung jawab untuk mengembangkan jalur data yang skalabel dan efisien yang menyerap, mengubah, dan menyimpan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur. 

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/