Data lake adalah repositori terpusat yang didesain untuk menyimpan, memproses, dan mengamankan sejumlah besar data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data lake dapat menyimpan data dalam format native dan memproses berbagai variasi data tanpa terhalang oleh batas ukuran.
Pelajari lebih lanjut cara memodernisasi data lake di Google Cloud.
Siap untuk memulai? Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk dibelanjakan di Google Cloud.
Data lake menyediakan platform yang skalabel dan aman yang memungkinkan perusahaan untuk: menyerap data apa pun dari sistem apa pun dengan kecepatan apa pun—meskipun data tersebut berasal dari sistem lokal, cloud, atau edge computing; menyimpan semua jenis atau volume data dengan ketelitian penuh; memproses data secara real time atau mode batch; dan menganalisis data menggunakan SQL, Python, R, atau bahasa lainnya, data pihak ketiga, atau aplikasi analisis.
Data lake vs. data warehouse: Membandingkan kedua solusi ini akan membuat kita memahami data lake dengan lebih baik. Data lake bukan sekadar penyimpanan dan tidak sama dengan data warehouse.
Meskipun data lake dan data warehouse menyimpan data dalam kapasitas tertentu, masing-masing data dioptimalkan untuk penggunaan yang berbeda. Anggap keduanya sebagai solusi yang saling melengkapi, bukan saling bersaing, dan perusahaan mungkin memerlukan keduanya. Sebagai perbandingan, data warehouse sering kali ideal untuk jenis pelaporan dan analisis berulang yang umum dilakukan dalam praktik bisnis, seperti laporan penjualan bulanan, pelacakan penjualan per wilayah, atau traffic situs.
Saat menentukan apakah perusahaan Anda membutuhkan data lake, pertimbangkan jenis data yang Anda tangani, rencana penggunaan data tersebut, kompleksitas proses akuisisi data, strategi Anda untuk pengelolaan dan tata kelola data, serta alat dan keahlian yang ada dalam organisasi Anda.
Perusahaan saat ini juga mulai melihat nilai data lake melalui sudut pandang yang berbeda. Data lake tidak hanya dimanfaatkan untuk menyimpan data dengan ketelitian penuh. Data lake juga dioptimalkan untuk membantu pengguna mendapatkan pemahaman lebih mendalam mengenai situasi bisnis berkat konteks yang lebih lengkap dibandingkan sebelumnya. Jadi, pengguna dapat melakukan eksperimen analisis dengan lebih cepat.
Dikembangkan khususnya untuk menangani big data dalam volume besar, perusahaan biasanya dapat memindahkan data mentah melalui batch dan/atau streaming ke data lake tanpa mengubahnya. Perusahaan mengandalkan data lake sebagai cara utama untuk membantu:
Karena data lake menyediakan fondasi untuk analisis dan kecerdasan buatan, bisnis di setiap industri menggunakannya untuk meningkatkan pendapatan, menghemat uang, dan mengurangi risiko.
Media dan hiburan
Perusahaan yang menawarkan musik streaming, radio, dan podcast dapat meningkatkan pendapatan dengan meningkatkan sistem rekomendasi. Jadi, penggunaan layanan akan meningkat, yang memungkinkan perusahaan menjual lebih banyak iklan.
Telekomunikasi
Sebuah perusahaan telekomunikasi multinasional dapat menghemat uang dengan membangun model kecenderungan churn yang mengurangi churn pelanggan.
Jasa keuangan
Perusahaan investasi dapat mengandalkan data lake untuk mendukung machine learning, sehingga mereka dapat mengelola risiko portofolio segera setelah data pasar real-time dapat diakses.
Mulailah membangun solusi di Google Cloud dengan kredit gratis senilai $300 dan lebih dari 20 produk yang selalu gratis.