Pengantar Data Lakes

Sultranow.com Arsitektur data lake, area penyimpanan terpusat yang fleksibel, memainkan peran penting dalam banyak proyek TI. Ini membantu proyek Big Data seperti pembelajaran mesin dan menangani streaming keluaran media sosial dengan lebih baik untuk menganalisis sentimen pasar.

Yang terpenting, banyak profesional menganggapnya sebagai kunci dalam memecahkan masalah yang kompleks. Jurnalis mengidentifikasi penghindaran pajak pada tahun 2016 dengan menggunakan database data lake yang dapat diakses oleh antarmuka grafik. 

Artikel ini akan memperkenalkan data lake, pengelolaannya, plus minusnya untuk memahami dan menerapkan alat berharga ini dengan baik.

Apa itu Data Lake?

Pengantar Data Lakes

Data lake menggambarkan wadah elastis dengan data tidak terstruktur, semi-terstruktur, atau terstruktur dan sarana untuk memanipulasi data ini melalui kode, sejenis objek terkomputerisasi. Teknologi ini memungkinkan pakar ilmu data mengambil data mentah lebih cepat dan lebih efektif. Pengguna dapat membingkai ulang kumpulan data untuk menjawab berbagai macam pertanyaan terkait atau tidak terkait, karena pengguna mengatur data setelah mengambilnya. 

Itu tumbuh dari kebutuhan di pertengahan hingga akhir 2000-an untuk mendapatkan wawasan bisnis dari penggunaan ponsel, media sosial, video, dan pelacakan perilaku yang canggih. Arsitektur yang tersedia, gudang data, tidak dapat menangani data yang banyak dan bergerak cepat ini. Sebaliknya, ia unggul dalam data non-relasional waktu nyata, seperti aliran video atau informasi deret waktu dari bursa saham.

Apa itu Manajemen Data Lake?

Pengelolaan data lake mencakup strategi, prosedur, proses, dan aktivitas yang dilakukan bisnis, mulai dari penyerapan data lake hingga penghapusan. Data lake bisa jadi rumit untuk dikelola. Meskipun mereka tidak memerlukan banyak manajemen data untuk mengetahui bagaimana mengatur entri data, formulir, dan laporan, mereka memerlukan beberapa struktur untuk memiliki kualitas data yang masuk akal.

Mengelola data lake masih membutuhkan¬†tata kelola data¬†‚Äď kegiatan yang memberikan otoritas dan kendali atasnya.¬†Selain itu, manajemen mendapat manfaat dari beberapa metadata standar, data dengan konteks tentang kumpulan data, seperti pemilik, topik, dan tanggal dibuat.¬†

Tata kelola data dan penandaan metadata menyediakan pengelolaan data lake yang mudah untuk mengikuti data yang diserap dan membuat datanya lebih bermanfaat. Alat yang baik dan otomatis yang menemukan dan mengkatalogkan kumpulan data memainkan peran penting dalam mengambil dan menyiapkan data tersebut untuk digunakan. 

Apa Keuntungan Data Lake?

Data lake menawarkan banyak keuntungan bagi para profesional teknologi:

  • Biaya:¬†Ini dengan murah menyimpan data besar selama yang Anda butuhkan.¬†Sebagian besar pengaturan dan pemrograman menggunakan kode sumber terbuka, yang gratis.¬†Selain itu, memelihara data dalam bentuk mentah murni memerlukan sedikit biaya, karena Anda tidak perlu mengubah data yang diekstraksi menjadi semacam struktur sebelum memuatnya ke dalam sistem.

  • Ragam:¬†Ini dapat menampung format apa pun, termasuk video, gambar, audio, dan atau basis data lainnya juga.¬†Mentransfer data apa pun hanya memerlukan koneksi antara data lake dan pengguna.¬†Itu dapat dengan cepat memuat dari banyak generator data yang beragam – seperti transkrip chatbot, cadangan sistem komputer atau file gambar, atau sesi panggilan Zoom.

  • Skalabilitas:¬†Ini memudahkan untuk mengubah jenis data yang diserap, berapa banyak, dan kapan.¬†Menghubungkan sumber data lain atau membatasi data streaming dapat dilakukan segera tanpa mempengaruhi fungsi yang ada.¬†Penyimpanan di cloud dapat menyusut atau meluas sesuai kebutuhan.

  • Kelincahan:¬†Data lake dapat langsung mulai menyerap data dan membutuhkan lebih sedikit penyiapan daripada gudang data.¬†Data dapat dimodifikasi atau dikonsumsi dengan cepat.¬†Kumpulan data di dalamnya sangat tersedia untuk orang atau aplikasi.

  • Inovasi:¬†Data lake mendorong pemikiran kreatif saat mencari pola dan solusi.¬†Anggap saja sebagai kotak pasir untuk mengeksplorasi kemungkinan dan bermain dengan data.¬†Misalnya, kumpulan data yang sama tentang lalu lintas di jalan kota yang menginformasikan komuter tentang rute pulang terpendek dapat dibingkai ulang agar kota dapat merencanakan pemeliharaan jalan.

Apa Tantangannya?

Data lake datang dengan kekurangan dan kesalahpahaman yang menghambat penggunaannya. Tantangan meliputi:

  • Kualitas Data:¬†Data dalam data lake terus berubah.¬†Akibat dari fluiditas data ini, seseorang dapat dengan mudah salah membaca informasi menjadi tidak akurat atau tidak lengkap daripada mengasosiasikan suatu nilai dengan momen waktu tertentu.¬†Misalnya, pengguna mengambil kumpulan data hari ini tetapi mendapatkan kumpulan data yang berbeda besok dengan pencarian yang tepat dilakukan hari ini karena sistem data lake menghapus beberapa data 5 jam yang lalu.

  • Sulit Digunakan:¬†Hanya mengambil sampel data langsung darinya diperlukan beberapa keterampilan pemrograman dan matematika.¬†Pengguna bertanggung jawab untuk mengatur data dengan cara yang bertujuan.¬†Seringkali, ini berarti menulis algoritme untuk mengubah data untuk tujuan bisnis atau menggunakan aplikasi lain yang dibeli ‚Äď seperti alat grafik untuk memberikan ‚Äď konteks data yang bermakna.

  • Tujuan Bisnis¬†Konkret¬†:¬†Bisnis dijalankan oleh dan dalam konteks tertentu, tetapi data lake tidak memiliki konteks.¬†Jadi, mereka sendiri membuat alat yang tidak memadai untuk melakukan transaksi keuangan, melacak inventaris, melacak hubungan pelanggan, atau jenis operasi lainnya.¬†Sebaliknya, mereka membantu mengidentifikasi kegiatan dan wawasan untuk mengadaptasi bisnis ke masa depan.

Kata-kata Akhir:

Data lake menawarkan arsitektur tangkas yang sangat baik untuk volume tinggi dan semua jenis tipe data yang dihasilkan dengan sangat cepat. Basis data tradisional gagal memecahkan masalah kompleks, bereksperimen dengan data, dan melihat pola yang tidak jelas tetapi logis. 

Menggunakannya dengan sistem lain seperti gudang data atau utilitas grafik memberdayakan profesional teknologi. Data lake bertepatan dengan hasil yang lebih baik dalam proyek Big Data. 

admin

Hai, nama saya Dwiyanto Nugraha. Saya adalah satu dari sekian banyak pecinta "Mie Siram" di Indonesia.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.