Data lake dan data mesh adalah dua arsitektur berbeda untuk pengelolaan data. Meskipun data lake telah ada selama beberapa waktu, data mesh relatif baru. Perhatikan bahwa mereka memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Selain itu, mereka memiliki kasus penggunaan yang berbeda. Berdasarkan Grand View Research, ukuran pasar data lake global diperkirakan mencapai USD 13,62 miliar pada tahun 2023 dan diproyeksikan tumbuh pada CAGR sebesar 23,8% dari tahun 2024 hingga 2030. Menurut pasar dan pasar, ukuran pasar data mesh global bernilai USD 1,2 miliar pada tahun 2023 dan diperkirakan akan tumbuh pada CAGR sebesar 16,4% dari tahun 2023 hingga 2028. perkiraan pendapatan untuk data mesh pada tahun 2028 diproyeksikan mencapai $2,5 miliar.
Postingan blog khusus ini memberdayakan organisasi dengan pengetahuan tentang pro dan kontra dari 2 arsitektur data modern yang berbeda yaitu data lake dan data mesh. Perusahaan mengetahui arsitektur mana yang paling sesuai dengan infrastruktur, budaya bisnis, dan operasi mereka. Hal ini mencakup rincian setiap arsitektur dan membantu organisasi membuat keputusan yang tepat dan tepat waktu yang dapat mereka manfaatkan untuk mendapatkan keuntungan maksimal.
Data lake adalah repositori terpusat suatu entitas tempat semua datanya disimpan. Biasanya, datanya mentah dan belum diproses. Dalam model ini, data dalam jumlah besar dapat disimpan dengan biaya yang relatif rendah. Data lake dapat menyimpan data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Data dapat dikumpulkan dari sumber yang berbeda dan berbeda. Data lake lebih sederhana jika dibandingkan dengan data mesh. Yang pertama juga lebih tua. Arsitektur ini tidak memerlukan data untuk dibersihkan atau diubah sebelum disimpan. Entitas dapat melatih model AI (Kecerdasan Buatan) dengan memanfaatkan data yang ada di data lake masing-masing. Data lake sangat cocok untuk eksplorasi dan eksperimen data awal dalam proyek AI.
Saat satu tim data mengelola data lake tertentu, tata kelolanya relatif sederhana. Kerugian dari data lake adalah pengguna yang memiliki pengetahuan teknis terbatas atau tidak sama sekali merasa kesulitan untuk melakukan analisis layanan mandiri. Jika ada terlalu banyak permintaan dari tim data lain yang ada di organisasi tertentu, kinerja tim data tunggal yang memimpin dapat terganggu. Dalam model data lake, kualitas data dapat menurun karena penambahan data yang tidak relevan atau tidak akurat. Kelebihan data lake adalah kemudahan skalabilitas serta fleksibilitas. Bisnis atau entitas besar dengan kebutuhan data besar akan lebih memilih data lake dibandingkan data mesh. Dalam arsitektur data lake, sebagian besar kueri data didelegasikan ke tim data pusat.
Sekadar informasi, Data mesh adalah arsitektur terdesentralisasi. Yang pertama memiliki pendekatan terdistribusi dalam pengelolaan data. Domain berbeda dalam suatu organisasi memiliki, mengontrol, dan mengelola datanya masing-masing. Setiap domain bisnis mengelola infrastruktur dan proses data masing-masing. Data Mesh lebih kompleks daripada data lake. Selain itu, yang pertama adalah arsitektur data yang relatif baru dan sedang berkembang. Sekadar informasi, popularitasnya meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir. Dalam arsitektur ini, setiap domain harus menangani produk datanya masing-masing. Memanfaatkan data mesh untuk mencapai akses data yang lebih cepat dalam aplikasi AI real-time. Pelatihan yang tepat harus diberikan dan sumber daya yang diperlukan harus tersedia bagi semua anggota dari berbagai domain bisnis agar dapat menggunakan serta menerapkan data mesh secara efektif. Penggunaan teknologi yang terakhir memerlukan perubahan dalam budaya organisasi untuk membujuk karyawan agar mengadopsi teknologi yang berguna ini.
Keuntungan arsitektur data mesh adalah setiap domain bisnis memiliki kebebasan untuk menggunakan alat dan teknologinya sendiri. Hasilnya, setiap domain bisnis menjadi lebih efektif, efisien, dan produktif. Lebih banyak inovasi yang dapat dicapai dan kinerja yang lebih baik serta lebih cepat. Di sini, pengelolaan dan tanggung jawab data didelegasikan kepada entitas yang menghasilkan data. Logika dibalik hal ini adalah para pembuat data memahami data jauh lebih baik dibandingkan pihak lain. Manfaatnya mencakup kualitas data yang unggul serta peningkatan literasi data di seluruh perusahaan. Manfaat lainnya termasuk kolaborasi yang unggul dan meminimalkan beban kerja pada tim data terkait. Jaring data terkadang rumit untuk diadopsi oleh entitas. Kompleksitas data mesh dapat mengakibatkan penolakan terhadap adopsi oleh beberapa karyawan organisasi. Penggunaan teknologi ini memerlukan pembelajaran konsep-konsep baru yang mungkin memerlukan waktu atau menghadapi penolakan dari individu yang lebih memilih status quo.
Dalam model data mesh, setiap tim bisnis menentukan kebijakan dan standarnya sendiri. Arsitektur modern ini memecah silo data sehingga entitas dapat lebih mudah berbagi dan berkolaborasi antar unit bisnis.
Arsitektur ini cocok jika Anda adalah entitas yang relatif kecil dan tidak memiliki banyak domain bisnis. Jika organisasi Anda lebih menyukai pendekatan terpusat maka data lake adalah pilihan yang tepat. Jika organisasi Anda tidak ingin mengambil risiko, maka data lake mungkin merupakan pilihan yang lebih baik karena sudah ada sebelum munculnya arsitektur data mesh. Jika organisasi Anda menginginkan penyimpanan data berbasis cloud, gunakan data lake. Entitas yang memiliki data dalam jumlah besar dan membutuhkan repositori terpusat harus memanfaatkan data lake.
Arsitektur khusus ini cocok ketika terdapat banyak domain bisnis atau tim yang memproduksi atau menghasilkan data. Jika organisasi Anda menginginkan pendekatan terdesentralisasi, maka adopsi arsitektur data mesh. Gunakan data mesh jika setiap domain bisnis di organisasi Anda memiliki keahlian teknis untuk mengelola data secara efektif serta membuat keputusan berdasarkan data. Jika tim data organisasi Anda kelebihan beban, maka penerapan arsitektur data mesh akan mengurangi beban ke tingkat yang dapat dikelola. Data mesh sangat ideal untuk organisasi yang memerlukan pelaporan dan analisis real-time. Pilih arsitektur data mesh jika organisasi Anda ingin menskalakan operasinya dengan cepat.
Perhatikan bahwa data mesh kemungkinan tidak akan sepenuhnya menggantikan data lake. Melainkan keduanya dapat digabungkan untuk tujuan sinergi. Organisasi dapat memperoleh manfaat terbaik dari kedua arsitektur tersebut dengan menggabungkan keduanya. Pilihan yang tepat untuk beban kerja AI didasarkan pada struktur organisasi Anda, jenis persyaratan data, serta tingkat ketangkasan yang diharapkan dalam pengelolaan data. Sangat penting untuk memahami kedua arsitektur tersebut, menyadari kelebihan dan kekurangan masing-masing serta perbedaan di antara keduanya. Langkah-langkah dan tindakan ini pasti akan membantu organisasi Anda mengambil keputusan apakah akan memilih data lake, data mesh, atau menggabungkan kedua arsitektur untuk sinergi. Jika Anda memiliki keahlian untuk membuat keputusan tentang arsitektur mana yang akan digunakan, lakukanlah. Jika tidak, disarankan untuk berkonsultasi dengan ahli yang mengetahui tentang kedua arsitektur tersebut.
Memiliki pengalaman dan keahlian yang relevan dalam mengimplementasikan data lake dan data mesh, CoffeeBeans berada pada posisi yang tepat untuk memenuhi tujuan dan sasaran organisasi Anda. Kami memiliki sekelompok profesional yang mahir dalam mengimplementasikan data lake serta data mesh. Klien kami dapat menjamin transparansi kami, respons real-time, serta kepatuhan terhadap tenggat waktu yang ditentukan. Kami memberikan kualitas bintang dengan harga bersaing. Tim di CoffeeBeans akan membantu organisasi Anda memutuskan arsitektur mana yang terbaik untuknya. Hubungi kami di [email protected] untuk mengetahui bagaimana kami dapat membantu organisasi Anda mendapatkan persyaratan dan preferensi yang diinginkan.
Richard Bintang
