Data Lakehouse adalah arsitektur data terpadu yang menggabungkan fleksibilitas penyimpanan data raw dari Data Lake dengan kemampuan analitik terstruktur Data Warehouse. Dengan pendekatan ini, organisasi dapat menyimpan:
- Data terstruktur
- Semi-terstruktur
- Tidak terstruktur (seperti gambar, audio, atau log IoT)
dalam satu repositori, sekaligus mendukung transaksi Atomicity, Consistency, Isolation (ACID), untuk menjamin konsistensi data.
Contoh konkretnya: Perusahaan streaming seperti Netflix menggunakan Lakehouse untuk menyimpan data perilaku pengguna (unstructured) sekaligus menghasilkan laporan rekomendasi konten (structured) dari platform yang sama.
Manfaat Utama Data Lakehouse
Menggantikan kebutuhan dua sistem terpisah (Data Lake + Warehouse) dengan penyimpanan objek cloud berbiaya rendah seperti AWS S3 atau Google Cloud Storage. Biaya duplikasi data dan ETL pun berkurang signifikan.
Memiliki kualitas data dan governansi lebih baik karena lapisan metadata terpusat memungkinkan penerapan skema, audit trail, dan kontrol akses granular. Hasilnya, data lebih konsisten dan memenuhi standar kepatuhan seperti General Data Protection Regulation (GDPR).
Apa yang dimaksud dengan GDPR?
Tujuan Utama GDPR
- Memastikan bahwa data pribadi individu diproses dengan aman dan transparan.
- Memberikan hak kepada individu untuk mengetahui bagaimana data mereka digunakan.
- Memungkinkan individu untuk mengontrol data pribadi mereka, seperti meminta akses. menghapus data, atau membatasi penggunaannya.
- Menuntut organisasi yang mengumpulkan dan memproses data untuk mematuhi aturan ketat dalam pengelolaan data.
- Nama
- Alamat
- Nomor identifikasi
- Data lokasi
- Alamat IP
- Data kesehatan
- Informasi finansial
- Data biometrik
Akses Real-Time untuk Berbagai Workload Benggunakan Lakehouse
Mendukung kueri SQL, analitik BI, machine learning, dan pemrosesan streaming dari satu sumber. Misalnya, T-Mobile AS menggunakan Lakehouse untuk memantau deploymen jaringan 5G secara real-time.
Data Lakehouse Skalabilitas Tanpa Batas
Pemisahan resource komputasi dan penyimpanan memungkinkan penskalaan independen. Google BigQuery, misalnya, bisa menangani petabyte data tanpa downtime.
Fitur Kunci yang Membedakan Lakehouse
Data disimpan dalam format open-source (Apache Parquet/ORC)untuk interoperabilitas antar tools. Dukungan transaksi ACID: Memastikan integritas data saat multi-user mengakses data bersamaan.
Katalog terpusat (seperti Dataplex di Google Cloud) untuk otomatisasi data discovery dan lineage tracking. Tools seperti Databricks MLflow memungkinkan pelatihan model langsung di atas data lakehouse.
