Data Lakehouse: Mengubah Manajemen Data Perusahaan

Dalam beberapa tahun terakhir, DataLakehouses telah muncul sebagai komponen penting untuk mengelola sistem data yang luas. Bertindak sebagai jembatan antara gudang data tradisional dan danau data kontemporer, mereka menyatukan kekuatan keduanya. Integrasi ini memungkinkan kami untuk menangani volume data besar secara efisien dan memecahkan tantangan kritis yang dihadapi dalam lanskap ilmu data.

Dengan memadukan aspek gudang data berkinerja tinggi dengan skalabilitas danau data, danau data menawarkan solusi unik. Mereka membahas masalah yang berkaitan dengan penyimpanan, manajemen, dan aksesibilitas data, menjadikannya sangat diperlukan di era digital kita. Saat kami mengeksplorasi konsep ini lebih lanjut, kami akan mengungkap mengapa datalake lake lebih unggul daripada sistem yang pernah kami andalkan dan peran penting yang mereka mainkan dalam memastikan keamanan dan tata kelola data.

Takeaways Utama

• Rumah danau data menggabungkan fitur danau data dan gudang data.
• Mereka mengatasi tantangan besar dalam penyimpanan dan manajemen data.
• Tata kelola data yang efektif sangat penting dalam datalakehouses.

Apa itu Data Lakehouse?

Bagaimana cara kerja rumah danau?

Intinya, lakehouse menggabungkan fitur data lake dan gudang data. Kami mendapatkan skalabilitas dan keuntungan biaya dari danau data sambil mendapatkan manfaat dari pengelolaan dan kinerja gudang. Desain ini memungkinkan kami untuk melakukan analitik pada data terstruktur dan tidak terstruktur dalam satu kerangka kerja. Dengan menghapus penyimpanan data yang terisolasi, lakehouses memfasilitasi aliran dan integrasi yang lebih baik.

Melacak Asal Usul Database Relasional

Memahami pentingnya rumah danau membutuhkan melihat kembali evolusi manajemen data. Pada tahun 1980-an, ketika bisnis menyadari pentingnya wawasan, muncul kebutuhan akan sistem yang dapat menangani data yang luas. Transisi ini mengarah pada pengembangan database relasional. Mereka merevolusi manajemen data dengan memperkenalkan SQL dan memastikan integritas data dengan properti ACID.

Pengertian Pemrosesan Transaksi

Pada intinya, pemrosesan transaksi mengelola perubahan data waktu nyata. Ini melibatkan penyisipan, pembaruan, atau penghapusan data dengan cepat dan akurat. Sistem semacam itu menjamin bahwa perubahan dijalankan dengan benar, atau tidak ada perubahan yang terjadi jika terjadi kesalahan. Keandalan ini sangat penting untuk aplikasi bisnis penting di mana presisi data harus dijaga.

Dari Gudang ke Cakrawala Baru

Awalnya, gudang data disesuaikan untuk format data tetap. Mereka unggul dalam analitik terperinci tetapi berjuang karena sumber data yang beragam muncul. Struktur kaku mereka terbukti mahal dan tidak efisien untuk agile Analisis data Kebutuhan. Seiring berkembangnya bisnis, begitu pula kebutuhan data mereka, mendorong munculnya solusi penyimpanan data skala besar.

Kedatangan Data Lakes

Danau data mengubah cara pengumpulan data yang luas dikelola. Solusi ini memungkinkan organisasi untuk menyimpan data mentah yang luas tanpa organisasi langsung, melayani beragam input seperti log web dan umpan IoT. Keuntungan utama adalah biaya penyimpanan yang rendah, meskipun memelihara Kualitas data dan keandalan adalah tantangan yang muncul.

Apa itu Data Lake?

Data lake berfungsi sebagai repositori luas tempat data mentah disimpan sampai dibutuhkan. Tidak seperti gudang yang memerlukan pra-organisasi, data lake mengadopsi pendekatan "schema-on-read". Fleksibilitas ini bermanfaat bagi ilmuwan dan analis data, memungkinkan pemeriksaan dan interpretasi tanpa struktur tetap.

Manfaat Repositori Data Besar

• Skalabilitas : Mereka mengelola data substansial tanpa perubahan infrastruktur yang signifikan.
• Efisiensi Biaya : Penyimpanan di data lake lebih terjangkau, mengurangi biaya operasional.
• Dukungan Data yang Beragam : Mereka mengakomodasi data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur secara efektif, menjadikannya serbaguna untuk berbagai kebutuhan analitik.

Dengan berevolusi dari sistem tradisional sambil menggabungkan keserbagunaan danau, konsep lakehouse memberikan pendekatan modern untuk mengelola dan menganalisis data, menggabungkan yang terbaik dari kedua metode dasar.

Rekap: Dari Data Lake ke Data Swamp

Membangun datahouse yang baik pasti memiliki tantangannya. Pada awalnya, bisnis semua berada di danau data, berpikir bahwa mereka akan menjadi solusi ajaib untuk semua masalah penyimpanan mereka. Tetapi tanpa pengelolaan yang tepat, danau ini dapat berubah menjadi rawa data, di mana jauh lebih sulit untuk menggali sesuatu yang berguna.

Apa Sebenarnya Data Swamp itu?

Ketika bisnis pertama kali merangkul danau data, mereka mengharapkan solusi ideal untuk masalah penyimpanan mereka. Tetapi tanpa struktur dan pengawasan yang tepat, danau data ini dapat menjadi pengumpulan data yang kacau, atau rawa. Dalam keadaan seperti itu, menemukan informasi yang berguna menjadi tantangan. Berikut adalah beberapa masalahnya:

• Data Duplikat : Salinan data dapat menumpuk, menyebabkan kebingungan dan biaya penyimpanan yang lebih tinggi.
• Kualitas Data yang Buruk : Data yang tidak akurat menyebabkan keputusan yang salah, yang memengaruhi kinerja bisnis secara keseluruhan.
• Masalah Peraturan : Data yang salah kelola dapat berarti gagal memenuhi hukum Perlindungan Data Standar.

Silo data dan data basi sering muncul dari repositori yang tidak terorganisir ini, yang mengarah ke kumpulan data yang terisolasi dan informasi usang yang semakin menghambat kemampuan kita untuk membuat keputusan tepat waktu.

Karakteristik Data Lakehouse

Untuk mengatasi masalah ini, konsep datalake lake muncul yang menawarkan pendekatan yang lebih seimbang untuk manajemen data. Sistem ini memungkinkan kami untuk menyimpan data mentah dalam jumlah besar, memberikan fleksibilitas bagi analis dan ilmuwan data. Tidak seperti sistem lama, sistem ini selaras dengan ilmu data modern dan kebutuhan pembelajaran mesin, memfasilitasi analitik tingkat lanjut.

Datalake lake menggabungkan elemen dari data lake dan gudang. Mari kita jelajahi fitur-fiturnya:

• Transaksi yang Andal : Mendukung transaksi, memastikan data akurat dan dapat diandalkan.
• Data Terstruktur : Menggunakan penegakan skema untuk menjaga data tetap teratur dan andal.
• Penyimpanan dan Pemrosesan Terpisah : Memisahkan penyimpanan dan komputasi, mengoptimalkan efisiensi.
• Format Fleksibel : Kompatibel dengan format tabel terbuka seperti Delta, Iceberg, dan Hudi.
• Penanganan Data Serbaguna : Menangani data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.
• Real-Time Streaming : Sepenuhnya mendukung streaming, memungkinkan analitik terbaru.

Fitur-fitur ini mengatasi keterbatasan sistem tradisional, memungkinkan kami untuk bekerja dengan data dengan lebih efektif. Dengan memanfaatkan kekuatan ini, kita dapat memposisikan diri kita dengan baik di dunia yang semakin digerakkan oleh data.

Tata Kelola Data di Data Lakehouses

Tata kelola data dalam pengaturan lakehouse sangat penting untuk menjaga akurasi, aksesibilitas, dan keamanan, sekaligus mematuhi peraturan. Kami memastikan bahwa data kami tetap dapat diandalkan dengan berfokus pada beberapa aspek:

• Katalog Data : Kami mengatur semua data dan metadata, memungkinkan penemuan dan pengambilan yang mudah.
• Akuntabilitas dan Kualitas :Kami Pelayan Data bertanggung jawab untuk menjaga kualitas dan konsistensi data.
• Akses Terkontrol : Dengan menerapkan akses berbasis peran, kami memastikan hanya individu yang berwenang yang dapat melihat informasi sensitif.

Praktik ini membantu kami mempertahankan lingkungan data yang fleksibel dan dapat dioperasikan, memastikan privasi dan konsistensi.

Membandingkan Data Lakehouses dan Gudang Data

Arsitektur datalake lake menawarkan keunggulan unik dibandingkan gudang data tradisional. Sementara gudang disesuaikan untuk data terstruktur dan unggul dalam analitik, lakehouse memberikan fleksibilitas dengan memungkinkan data terstruktur dan tidak terstruktur untuk hidup berdampingan. Pendekatan ini memberi organisasi kemampuan untuk memanfaatkan beragam jenis data secara efisien.

Perbedaan Utama:

• Penyimpanan Data: Gudang mengharuskan data disusun sebelum penyimpanan, sementara rumah danau dapat menyimpan data mentah, memprosesnya sesuai kebutuhan.
• Performa Kueri: Gudang unggul dalam kueri data terstruktur yang kompleks, sedangkan lakehouse mendukung berbagai jenis data dengan kueri yang lebih cepat menggunakan alat seperti Apache Spark.
• Biaya: Rumah danau sering menggunakan penyimpanan ekonomis, mengurangi biaya dibandingkan dengan penyimpanan berkinerja tinggi yang dibutuhkan oleh gudang.
• Skalabilitas: Lakehouse menskalakan dengan mudah dengan node penyimpanan tambahan, tidak seperti gudang yang memiliki batas skalabilitas seiring bertambahnya ukuran data.

Evolusi Skema di Data Lakehouses

Evolusi skema sangat penting karena memungkinkan bisnis menyesuaikan pengaturan data mereka tanpa mengacaukan alur kerja mereka saat ini. Dan sejujurnya, di dunia data yang bergerak cepat saat ini, fleksibilitas semacam itu adalah suatu keharusan.

Merangkul Standar Baru

Sebelumnya, mengubah skema database, seperti menambahkan kolom atau mengubah struktur, rumit dan dapat menyebabkan waktu henti. Dengan rumah danau, perubahan skema sangat mudah dan terpasang ke dalam sistem. Hal ini memungkinkan tim kami untuk beradaptasi dengan cepat dengan persyaratan data baru, mempertahankan operasi yang efisien.

Membuat Sistem Efektif

• Kontrol Versi: Kami melacak versi himpunan data untuk mengakomodasi perubahan sambil mendukung format yang lebih lama.
• Pengenalan Skema Otomatis: Menggunakan alat yang mendeteksi perubahan skema memastikan Pemrosesan data Alur kerja tetap lancar.
• Pengawasan Data: Dengan menerapkan aturan validasi, kami memastikan setiap data yang masuk sesuai dengan format yang diharapkan, mencegah masalah pemrosesan.

Dengan menggunakan strategi ini, kami dapat membuat sistem data kami lebih responsif dan kuat, menangani tuntutan manajemen data yang terus berkembang secara efektif.

Menjaga Data Anda Tetap Aman dan Siap: Mengapa Ini Penting

Peran Penyimpanan Cloud

Penyimpanan objek cloud memainkan peran penting dalam memastikan data kami tetap aman dan dapat diakses. Jenis penyimpanan ini menjaga aset digital kita—baik data bisnis terstruktur atau beragam file media—terorganisir dan aman dengan baik. Fitur-fitur seperti pencadangan dan penerapan versi sangat penting karena menawarkan ketenangan pikiran. Jika ada data yang rusak atau hilang, kami dapat memulihkannya dengan cepat, membantu kami menghindari potensi gangguan.

Format Data Terbuka yang Fleksibel

Standar data terbuka sangat penting untuk fleksibilitas data. Dengan menggunakan format seperti Parquet atau ORC, kami memastikan data kami tetap dapat disesuaikan. Dengan cara ini, kami tidak terikat pada satu alat atau penyedia, yang berarti kami dapat menyesuaikan sistem kami sesuai kebutuhan. Fleksibilitas ini adalah kunci untuk memastikan data kami dapat digunakan secara efisien di berbagai platform dan alat.

Manfaat Bisnis dari Manajemen Data yang Andal

Lingkungan data yang terstruktur dengan baik menggunakan penyimpanan objek cloud dan format terbuka menguntungkan untuk bisnis apa pun. Ini menjamin data bisnis kami aman dan dapat diakses saat dibutuhkan. Baik kami mengelola kumpulan data terstruktur atau konten media yang bervariasi, kami mendapatkan fleksibilitas dan keandalan yang diperlukan untuk operasi kami. Seiring berkembangnya bisnis kami atau volume data bertambah, sangat penting untuk memiliki pengaturan yang beradaptasi dengan perubahan ini. Pendekatan ini memastikan kami dapat mengimbangi kebutuhan data kami dan menjaga kelancaran operasi bisnis.

Masa Depan Data Lakehouses

Arsitektur data terus tumbuh dan beradaptasi dengan meningkatnya tuntutan analitik data dan ilmu data. Karena semakin banyak perusahaan terjun ke AI dan pembelajaran mesin, memiliki pengaturan data yang solid dan fleksibel akan menjadi sangat penting.

Terhubung dengan AI dan Pembelajaran Mesin

Data lakehouse memberikan fondasi yang kuat untuk tugas-tugas seperti pembelajaran mesin . Dengan menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam satu platform, kami dapat merampingkan alur kerja ilmuwan data. Penyiapan ini membantu dalam mengembangkan dan menerapkan model machine learning secara efektif, meningkatkan kemampuan ilmu data kami.

Apa yang Ada di Depan?

Dengan kemajuan teknologi yang sedang berlangsung, datalake akan terus berkembang. Kami mengantisipasi peningkatan seperti tata kelola data otomatis, langkah-langkah keamanan yang ditingkatkan, dan alat peningkatan kinerja. Pembaruan ini akan memperkuat peran datalake lakehouse di Strategi Data Modern , memastikan mereka tetap menjadi bagian integral dari upaya kami dalam mengelola dan menganalisis data secara efisien.

Mengapa Ilum adalah Contoh Sempurna dari Data-Lakehouse yang Terdefinisi dengan Baik

Ilum mewujudkan apa yang seharusnya menjadi datalakehouse, menyelaraskan keserbagunaan danau data dengan kontrol komprehensif gudang data. Mari kita selidiki alasan mengapa Ilum menonjol di ruang ini.

• Manajemen Multi-Klaster Terpadu
  Platform kami menyederhanakan pengelolaan beberapa klaster Spark baik berbasis cloud maupun on-premise. Fitur ini memastikan penanganan data yang mulus di berbagai lingkungan.
• Fleksibilitas Kubernetes dan Hadoop
  Ilum mendukung Kubernetes dan Hadoop Yarn, menawarkan bisnis pilihan untuk mengelola klaster Spark mereka dengan cara yang paling cocok untuk mereka. Fleksibilitas ini memberdayakan perusahaan untuk bertransisi dari pengaturan Hadoop tradisional ke lingkungan cloud-native yang modern, beradaptasi dengan lanskap berbasis teknologi saat ini.
• Sesi Spark Interaktif dan REST API
  Dengan memanfaatkan REST API kami untuk pekerjaan Spark, Ilum meningkatkan interaktivitas, memungkinkan operasi data waktu nyata. Ini tidak hanya meningkatkan pengalaman platform data tetapi juga memungkinkan pembuatan aplikasi dinamis yang merespons permintaan pengguna secara instan—fitur penting untuk datalake tingkat lanjut.
• Aksesibilitas Sumber Terbuka dan Gratis
  Sifat luar biasa dari Ilum adalah efisiensi biaya , karena tersedia tanpa biaya. Memanfaatkan alat sumber terbuka seperti Apache Spark, Jupyter, dan Apache Ranger, Ilum menghindari penguncian vendor, menjadikannya pilihan yang menarik bagi perusahaan rintisan dan perusahaan untuk menjelajahi arsitektur danau data tanpa biaya yang besar.

Kekuatan Ilum terletak pada skalabilitas, fleksibilitas, interaktivitas waktu nyata, dan keterjangkauannya. Ini melayani mereka yang mencari danau data yang dirancang dengan baik yang tidak mengorbankan kinerja atau tata kelola. Merangkul fitur-fitur canggih Ilum memberdayakan kami untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi solusi datalake modern, benar-benar memadukan manfaat data lake dan gudang.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa Komponen Utama Data Lakehouse?

Datalakehouse menggabungkan elemen data lake dan gudang data. Komponen utama termasuk lapisan penyimpanan yang menangani data terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar, lapisan pemrosesan untuk mengeksekusi kueri dan transformasi data, dan lapisan manajemen untuk menjaga organisasi dan tata kelola data.

Bagaimana Kinerja Data Lakehouse Dibandingkan dengan Gudang Data Tradisional?

Datalake house sering kali memiliki peningkatan kinerja karena kemampuannya untuk menangani beragam tipe data dan melakukan kueri yang kompleks. Mereka mengintegrasikan penyimpanan fleksibel dari danau data dengan kinerja kueri gudang data yang efisien, menawarkan pendekatan yang seimbang untuk penyimpanan dan komputasi data.

Apa Keuntungan Menggunakan Data Lakehouse untuk Analisis Data?

Menggunakan datalake lake dapat merampingkan analitik data dengan menyediakan satu platform yang mendukung penyimpanan dan analitik. Integrasi ini mengurangi pergerakan dan duplikasi data, memungkinkan wawasan yang lebih cepat dan manajemen data yang lebih efisien. Selain itu, datalake lake menawarkan skalabilitas dan fleksibilitas, penting untuk menangani kumpulan data yang besar.

Alat dan teknologi apa yang umum dalam membangun datalake lakehouse?

Alat umum termasuk Apache Spark untuk memproses kumpulan data besar dan Delta Lake untuk menawarkan pengindeksan data dan kontrol versi yang andal. Teknologi seperti layanan penyimpanan cloud dan alat tata kelola data merupakan bagian integral dalam mengelola data-lakehouse skala besar secara efisien.

Bagaimana Data Lakehouses Mengelola Keamanan dan Tata Kelola Data?

Tata kelola dan keamanan data dikelola dengan menerapkan protokol autentikasi yang kuat, teknik enkripsi, dan penyembunyian data. Ini memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses informasi sensitif, menjaga integritas dan privasi data dalam lingkungan lakehouse.

Kapan Data Lakehouse Disukai Daripada Data Lake?

Data lakehouse lebih disukai ketika ada kebutuhan untuk mendukung beban kerja analitik dan beban kerja kueri operasional tradisional pada berbagai jenis data. Ini sangat ideal untuk organisasi yang membutuhkan sistem terpadu yang mengurangi silo data dan menyederhanakan proses manajemen data.