Microsoft Fabric
Data lake adalah repositori terpusat yang dirancang untuk menyimpan data dalam jumlah sangat besar, baik terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur, sesuai kebutuhan. Tidak seperti database tradisional atau gudang data, data lake dapat menyimpan data mentah dalam format native hingga data' tersebut dibutuhkan untuk analisis. Fleksibilitas ini menjadikannya fondasi yang kuat untuk analitik modern, pembelajaran mesin, dan kecerdasan bisnis.
Data lake mendukung pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti aplikasi perusahaan, media sosial, perangkat Internet of Things (IoT), dan lainnya. Setelah disimpan, data dapat dieksplorasi dan ditransformasi dengan berbagai alat, mulai dari kueri dasar hingga analitik canggih yang dibantu AI.
Salah satu karakteristik utama data lake adalah pendekatan schema-on-read. Tidak seperti gudang data yang menerapkan skema, atau struktur yang menentukan cara data diatur, saat data ditulis (schema-on-write), data lake menunda penerapan skema hingga data dibaca. Artinya, struktur data hanya diinterpretasikan saat dibutuhkan, sehingga tim lebih fleksibel dalam menyiapkan dan menganalisis data.
Data lake modern sering dibangun berdasarkan infrastruktur cloud, menawarkan skalabilitas yang elastis dan layanan terintegrasi untuk penyerapan data, pemrosesan, dan keamanan. Data lake mendukung format data terbuka seperti Parquet, ORC, Avro, dan JSON, yang mendorong interoperabilitas di berbagai sistem dan alat analitik.
Di Microsoft Fabric, OneLake adalah data lake terpadu yang berfungsi sebagai lapisan penyimpanan terpusat yang mendasari setiap pengalaman data. Bersama-sama, platform data komprehensif ini menyatukan pengelolaan dan analitik data untuk menghadirkan satu sumber kebenaran data. Baik saat menyerap data melalui Fabric Data Factory, mentransformasi dengan Fabric Data Engineering, atau memvisualisasikannya di Power BI, semuanya terhubung kembali ke fondasi data terpadu. Data lake terbuka yang dibagikan di seluruh organisasi menyederhanakan tata kelola, meningkatkan kolaborasi, dan mendukung budaya yang benar-benar berpusat pada data.
Organisasi menghasilkan data dalam jumlah besar yang perlu mereka simpan dan kelola. Data lake memenuhi kebutuhan ini dengan menawarkan cara yang scalable dan hemat biaya untuk menangani berbagai jenis dan sumber data, tanpa memerlukan struktur atau transformasi langsung.
Berikut alasan utama data lake banyak diadopsi:
Karena data lake membuat beragam data mudah diakses, mendukung schema-on-read, dan mampu menyesuaikan dengan beban kerja yang besar, data lake ideal untuk mendorong inovasi dalam AI, pembelajaran mesin, dan analitik real time.
Data lake membantu mengatasi data yang terfragmentasi dengan memusatkan penyimpanan di seluruh departemen dan sistem, sehingga tim dapat membuat keputusan menurut informasi dan bekerja dengan satu versi kebenaran data. Praktik tata kelola data yang efektif memastikan data yang terpusat ini tetap aman, patuh, dan tepercaya.
Microsoft Fabric memperluas manfaat ini dengan mengintegrasikan alat analitik, database, dan visualisasi di atas OneLake. Tim dapat membuat model, menghasilkan laporan, dan mengotomatiskan alur tanpa mengelola sistem terpisah. Pendekatan terpadu ini mempercepat pengembangan dan mengurangi biaya tambahan, sekaligus meningkatkan keamanan dan kepatuhan yang konsisten.
Data lake digunakan di berbagai industri untuk menyatukan data dan membuatnya lebih mudah diakses untuk pengambilan keputusan, analitik, dan inovasi. Fleksibilitas data lake membuatnya cocok untuk kasus penggunaan operasional maupun strategis.
Contoh umumnya mencakup:
Apa perbedaan antara data lake dan gudang data? Lalu, dalam situasi apa yang satu lebih tepat digunakan daripada yang lain?
Meskipun data lake dan gudang data sama-sama menyimpan dan memproses data, masing-masing memiliki spesialisasi dan kasus penggunaan yang berbeda. Itulah mengapa organisasi perusahaan sering menggunakan keduanya sebagai bagian dari ekosistem analitik yang lebih luas. Bersama-sama, keduanya membentuk sistem yang aman dan menyeluruh untuk penyimpanan, pemrosesan, dan perolehan wawasan yang lebih cepat.
Data lake menampung data relasional maupun non-relasional dari berbagai sumber—aplikasi bisnis, aplikasi seluler, perangkat IoT, media sosial, atau streaming—tanpa perlu menentukan struktur atau skema data hingga data dibaca. Hasilnya, data lake dapat menyimpan beragam jenis data mulai dari terstruktur, semi-terstruktur, hingga tidak terstruktur, sesuai kebutuhan. Sifatnya yang fleksibel dan scalable membuatnya sangat penting untuk menjalankan analisis data yang kompleks menggunakan alat pemrosesan. Memahami aliran data antarsistem sangat penting untuk pemrosesan dan analisis data yang efisien.
Sebaliknya, gudang data bersifat relasional. Struktur atau skema dimodelkan atau ditentukan sebelumnya berdasarkan persyaratan bisnis dan produk yang telah dikurasi, diselaraskan, dan dioptimalkan untuk operasi kueri SQL. Saat data lake menyimpan berbagai jenis data, termasuk data mentah dan belum diproses, gudang data menyimpan data yang telah diolah dan ditransformasikan untuk tujuan tertentu. Karena itu, gudang data ideal untuk menghasilkan laporan kecerdasan bisnis terstandar atau mendukung kasus penggunaan operasional dengan model data yang terdefinisi dengan baik.
Data lakehouse menggabungkan elemen dari kedua arsitektur. Solusi ini menggunakan penyimpanan fleksibel data lake dan menambahkan fitur manajemen data yang biasanya ada di gudang data, seperti transaksi, penerapan skema, dan optimalisasi performa untuk beban kerja kueri. Pendekatan hibrid ini memungkinkan alur kerja analitik dan pembelajaran mesin pada data mentah dan terstruktur tanpa perlu memindahkan atau menggandakan data antarsistem.
Fabric menggunakan model data lakehouse, yang dibangun di atas OneLake—data lake terpadu yang berfungsi sebagai lapisan penyimpanan dasar untuk semua beban kerja data di Fabric. Arsitektur ini memungkinkan Anda membangun lakehouse, gudang data, dan database langsung di atas data Anda di OneLake. Dengan mendukung format data terbuka dan menyediakan fondasi data bersama, data dapat diserap, ditransformasi, dan dianalisis dalam satu lingkungan Fabric yang terintegrasi. Pendekatan berlapis ini memastikan tim dapat mengakses dan bekerja dengan data yang tepat—baik untuk analisis eksploratif, pelaporan operasional, maupun solusi AI tingkat lanjut—tanpa perlu memindahkan atau menggandakannya.
Seiring terus bertambahnya data secara volume dan variasi, pendekatan tradisional untuk penyimpanan dan analitik data menjadi makin kurang berkelanjutan. Data lake menjawab kebutuhan akan solusi penyimpanan yang scalable, fleksibel, dan terpadu dengan memungkinkan organisasi menyimpan data mentah dari berbagai sumber, mengaksesnya sesuai kebutuhan, serta mendukung beragam analitik dan wawasan.
Ke depannya, data lake akan menjadi komponen inti dalam strategi data modern seiring meningkatnya tantangan yang dihadapi organisasi dari lingkungan data yang tumbuh secara organik dan terfragmentasi—termasuk beberapa lake yang terpisah, sistem penyimpanan redundan, dan model akses yang tidak konsisten. Masalah ini memicu sebaran data, duplikasi, kompleksitas tata kelola, dan peningkatan biaya, sehingga tim sulit menemukan, memercayai, dan menggunakan data secara efisien.
Fabric mengatasi tantangan ini dengan OneLake, data lake terpadu multi-cloud yang terintegrasi langsung di dalam platform. OneLake berfungsi sebagai “OneDrive untuk Data”—solusi software-as-a-service (SaaS) terkelola penuh yang menghilangkan kebutuhan untuk membangun serta memelihara infrastruktur data lake terpisah. OneLake menjadi fondasi tunggal di seluruh organisasi untuk menemukan, menyimpan, dan berkolaborasi atas data di semua domain bisnis dan lingkungan cloud. Pendekatan terbuka yang berpusat pada lake ini mengurangi duplikasi, meningkatkan tata kelola, dan memungkinkan tim bekerja dari data yang sama—mendukung kolaborasi yang lebih baik, wawasan yang lebih cepat, dan keputusan lebih cerdas yang didukung AI.
Dengan mengintegrasikan penyimpanan, penyerapan, analitik, dan tata kelola dalam satu payung, Microsoft Fabric—dan OneLake sebagai intinya—membantu organisasi bergerak lebih cepat dari data mentah ke wawasan. Arsitektur menjadi lebih sederhana, hambatan operasional berkurang, dan membangun sistem data yang scalable serta siap untuk masa depan jadi lebih mudah.
Untuk panduan dasar tentang ekosistem data yang terus berkembang, jelajahi Hub data 101.
Ikuti Microsoft Fabric