Apa itu Data Lake?

Data lake muncul untuk membantu organisasi mengelola banjir big data yang dihasilkan oleh aplikasi dan layanan yang terhubung ke internet pada akhir 2000-an dan awal 2010-an. Tidak seperti basis data tradisional dan gudang data, data lake tidak menerapkan skema ketat dan data lake saat ini menggunakan penyimpanan cloud yang terjangkau dan dapat diskalakan— menjadikannya ideal untuk sejumlah besar data beragam.

Data lake sekarang menjadi komponen inti dari banyak arsitektur data organisasi. Mereka digunakan sebagai penyimpanan berbiaya rendah dan tujuan umum; arsip untuk data lama atau yang tidak digunakan; area penyimpanan untuk data yang masuk; atau untuk menyimpan kumpulan data besar tidak terstruktur yang diperlukan untuk ilmu data, machine learning (ML), kecerdasan buatan (AI), dan beban kerja analitik data besar.

Meskipun kebutuhan data berkembang dan arsitektur yang muncul (seperti data lake) fleksibilitas berbiaya rendah dari data lake terus terbukti menguntungkan bagi perusahaan yang menghasilkan nilai dari volume data yang besar. Pada tahun 2030, pasar global untuk data lake diperkirakan akan mencapai USD 45,8 miliar, tumbuh pada CAGR 23,9% dari 2024.¹

Volume data Enterprise mulai terasa tak terbatas seperti bintang-bintang di langit malam—mereka luas, tidak terbatas, dan tampaknya tidak pernah berakhir.

Data datang dari sensor Internet of Things (IoT), umpan media sosial, aplikasi perusahaan, dan sumber lainnya yang tak terhitung jumlahnya. Tanpa tempat yang hemat biaya dan dapat diskalakan untuk menyimpan semuanya, organisasi berisiko salah langkah strategis: meninggalkan petabyte data yang tidak diketahui dan tidak digunakan.

Data ini dapat menyimpan insight yang diperlukan untuk membuka aliran pendapatan baru, mendorong efisiensi operasional nyata, atau memberikan pengalaman pelanggan yang sangat personal. Ini juga bisa menjadi pusat untuk memastikan investasi AI efektif dan menguntungkan: 72% CEO mengatakan bahwa data kepemilikan adalah kunci untuk membuka nilai AI generatif (gen AI).²

Namun, menyadari nilai data ini tergantung pada lebih dari sekadar tempat untuk meletakkannya. Ini juga membutuhkan akses mudah untuk penggunaan kolaboratif. Menurut sebuah studi tahun 2025 dari IBM Institute for Business Value, 82% kepala petugas data yang disurvei menganggap data terbuang jika karyawan tidak dapat mengaksesnya untuk pengambilan keputusan.³

Sebagai repositori terpusat, data lake dapat secara signifikan meningkatkan aksesibilitas untuk data yang sebelumnya terkotak-kotak. Mereka biasanya menawarkan layanan mandiri data akses, memberdayakan pengguna non-teknis untuk mengakses dan menganalisis kumpulan data tepercaya dari seluruh bisnis, meningkatkan kolaborasi dan mempercepat inovasi.

Untuk waktu yang lama, organisasi mengandalkan database relasional (dikembangkan pada 1970-an) dan gudang data (dikembangkan pada 1980-an) untuk mengelola data mereka. Solusi ini masih merupakan bagian penting dari ekosistem TI banyak organisasi, tetapi mereka dirancang terutama untuk kumpulan data terstruktur.

Dengan pertumbuhan internet—dan terutama kedatangan media sosial dan media streaming—organisasi mendapati diri mereka berurusan dengan sejumlah besar data tidak terstruktur, seperti teks dan gambar bentuk bebas. Gudang data dan basis data relasional tidak siap untuk menangani masuknya data real-time ini karena skemanya yang ketat dan biaya penyimpanan yang relatif mahal.

Pada tahun 2011, James Dixon, yang saat itu menjadi chief teknologi officer di Pentaho, menciptakan istilah “data lake.” Dixon melihat danau sebagai alternatif gudang data. Sementara gudang menyediakan data yang diproses untuk contoh penggunaan yang ditargetkan, Dixon membayangkan data lake sebagai kumpulan data besar yang disimpan dalam format alami. Pengguna dapat mengambil data yang mereka butuhkan dari data lake ini dan menggunakannya sesuai keinginan mereka.

Banyak data lake pertama dibangun di atas Hadoop Distributed File System (HDFS), kerangka kerja sumber terbuka dan salah satu komponen utama Apache Hadoop. Data lake awal ini di-host on premises, tetapi ini dengan cepat menjadi masalah karena volume data terus melonjak. Komputasi cloud menawarkan solusi: memindahkan data lake ke layanan penyimpanan objek berbasis cloud yang lebih dapat diskalakan.

Data lake masih berkembang hingga saat ini. Banyak solusi data lake kini menawarkan fitur-fitur di luar penyimpanan yang murah dan dapat diskalakan, seperti keamanan data dan alat tata kelola, katalog data dan manajemen metadata.

Data lake juga merupakan komponen inti dari data lakehouse, solusi manajemen data yang relatif baru yang menggabungkan penyimpanan berbiaya rendah dari sebuah danau dan kemampuan analitik berkinerja tinggi dari sebuah gudang.

Arsitektur data lake yang khas diatur ke dalam beberapa lapisan, masing-masing mendukung tahap siklus hidup data.

• Lapisan penyerapan
• Lapisan penyimpanan
• Katalog data dan lapisan metadata
• Lapisan pemrosesan dan analitik
• Lapisan keamanan dan tata kelola
• Lapisan akses

Lapisan penyerapan menghubungkan penyimpanan data lake pusat ke berbagai sumber data, seperti basis data, aplikasi, perangkat Internet of Things (IoT) dan sensor. Sebagian besar data lake menggunakan proses ekstrak, muat, transformasi (ELT) (bukan extract, load, transform (ETL)) di lapisan ini. Mereka menyerap data dalam keadaan semula dari berbagai pipeline data, tetapi tidak mengubahnya sampai dibutuhkan. Pendekatan ini—menerapkan skema hanya ketika data diakses—disebut “schema-on-read.”

Sementara data lake awal dibangun di Apache Hadoop, inti dari data lake data modern adalah layanan Cloud Object Storage yang dapat diterapkan di lingkungan on premises, cloud pribadi dan cloud publik. Opsi umum termasuk Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Microsoft Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, dan IBM Cloud Object Storage.

Cloud Object Storage memungkinkan organisasi untuk menyimpan berbagai jenis data mentah semuanya di penyimpanan data yang sama. Hal ini juga umumnya lebih dapat diskalakan dan hemat biaya daripada penyimpanan on premises. Penyedia penyimpanan cloud memungkinkan organisasi untuk membuat penyimpanan besar (server yang berfungsi sebagai sistem terpadu) sesuai permintaan, yang memerlukan pembayaran hanya untuk penyimpanan yang digunakan.

Katalog data dan lapisan metadata memungkinkan pengguna untuk menemukan dan memahami data di dalam data lake. Katalog data bertindak sebagai inventaris data terperinci. Mereka menggunakan metadata (seperti penulis, data pembuatan, dan ukuran file) dan alat manajemen data untuk membantu pengguna menemukan, memahami, mengelola, mengkurasi, dan mengakses data dengan mudah.

Tanpa lapisan ini, data lake dapat memburuk menjadi data swamp, kumpulan berantakan di mana data yang baik tidak dapat diakses karena tidak memiliki metadata, struktur, dan tata kelola. Data swamp pada dasarnya adalah "tempat pembuangan" data.

Karena penyimpanan dan komputasi terpisah dalam arsitektur data lake, pemrosesan data dan analisis data dilakukan melalui Integrasi dengan mesin komputasi. Pada lapisan ini, data lake mendukung berbagai alat. Contoh umum termasuk mesin pengolah data besar seperti Apache Spark dan Hive; machine learning dan kerangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow; dan perpustakaan analitik seperti Pandas.

Yang terpenting, penyimpanan data lake harus aman, terutama jika berisi informasi pribadi atau sensitif tentang karyawan dan pelanggan. Lapisan keamanan dan tata kelola mencakup kemampuan seperti solusi tata kelola data terintegrasi, enkripsi, dan kontrol akses melalui manajemen identitas dan akses (IAM). Solusi ini membantu melindungi dari akses yang tidak sah dan mendukung manajemen data yang efektif di lapisan lainnya.

Kemampuan ini juga membantu organisasi memenuhi persyaratan peraturan berdasarkan undang-undang privasi data seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) dan Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA).

Keuntungan utama dari data lake adalah bahwa mereka menyediakan akses ke data mentah yang sebelumnya tidak dapat diakses. Lapisan akses memungkinkan pengguna untuk menanyakan, menjelajahi, dan mengekstrak insight dari danau. Pengguna hilir biasanya termasuk insinyur data dan ilmuwan data, serta pengguna bisnis dengan keahlian teknis yang kurang.

Lapisan ini menggunakan antarmuka kueri dan antarmuka pemrograman aplikasi (API) untuk menghubungkan pengguna ke data. Contoh umum meliputi SQL Query seperti Presto dan API Spark .

Data lake membantu organisasi mendapatkan nilai lebih dari data mereka dengan membuatnya lebih mudah untuk dibagikan dan digunakan. Lebih khusus lagi, data lake dapat menyediakan:

• Pengumpulan dan penyerapan data yang fleksibel dan mudah
• Optimalisasi biaya dan sumber daya
• Skalabilitas dan kinerja
• Pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih kolaboratif

Data lake, gudang, dan lakehouse adalah semua jenis solusi penyimpanan data yang berbeda. Namun, perbedaan mereka saling melengkapi, dan mereka sering digunakan bersama dalam arsitektur data terintegrasi untuk mendukung berbagai contoh penggunaan.

Seperti data lake, data warehouse mengumpulkan data dari sumber berbeda ke dalam penyimpanan utama. Perbedaan utamanya adalah bahwa gudang data biasanya membersihkan dan menyiapkan data sebelum penyerapan sehingga segera siap untuk analitik.

Gudang data dioptimalkan untuk data terstruktur dan terintegrasi erat dengan Analytics Engine, dasbor intelijen bisnis (BI) dan alat visualisasi data. Dengan demikian, gudang cenderung menawarkan kinerja yang kuat tetapi dengan biaya yang lebih tinggi dan dengan fleksibilitas yang lebih sedikit daripada data lake. Organisasi umumnya menggunakan gudang data untuk proyek analitik tertentu sambil mengandalkan data lake untuk penyimpanan data skala besar dan multiguna. 

Data lakehouse adalah solusi manajemen data yang menggabungkan penyimpanan data fleksibel dan hemat biaya dari data lake dengan kemampuan analitik berkinerja tinggi dari gudang data. Seperti data lake, data lakehouse dapat menyimpan data dalam format apa pun dengan biaya rendah. Namun, data lakehouse juga menyediakan infrastruktur analitik bergaya gudang di atas penyimpanan data lake cloud. 

Organisasi dapat menggunakan lakehouses untuk mendukung berbagai beban kerja, termasuk AI, ML, BI, dan analitik real-time. Lakehouse juga dapat berfungsi sebagai jalur modernisasi untuk arsitektur data: Organisasi bisa menempatkan lakehouse di samping danau dan gudang yang sudah ada tanpa perlu merombak dan mengganti yang mahal.

Organisasi dapat menggunakan data lake untuk berbagai alasan di seluruh industri. Beberapa yang paling umum termasuk:

• Penyimpanan serbaguna
• Cadangan dan pengarsipan data
• Analitik tingkat lanjut dan AI
• Integrasi data

Bagi banyak organisasi, data lake berfungsi sebagai solusi penyimpanan serba guna untuk volume data yang besar. Alih-alih menghabiskan waktu dan sumber daya untuk mengubah data untuk penyerapan, organisasi dapat menyimpan data masuk mentah ke dalam object storage yang Dapat diskalakan—yang dapat dengan mudah menampung petabyte data dalam hampir semua format. Pengguna dapat menanyakan data dari danau secara langsung menggunakan Analytics Engine atau pindah ke gudang atau data platform lain sesuai kebutuhan.

Organisasi juga dapat menggunakan data lakes untuk menyimpan data “just-in-case” dengan contoh penggunaan yang belum ditentukan. Karena object storage relatif murah dan dapat diskalakan, organisasi tidak perlu khawatir tentang pengeluaran berlebihan pada data yang mungkin belum mereka butuhkan.

Kapasitas penyimpanan yang tinggi dan biaya penyimpanan yang relatif rendah menjadikan data lake sebagai komponen umum dari strategi cadangan dan pemulihan bencana untuk data penting. Data lake juga sering digunakan untuk menyimpan data dingin atau tidak aktif dengan biaya lebih rendah. Pendekatan ini berguna untuk mengarsipkan data lama dan memelihara catatan historis untuk audit kepatuhan, pertanyaan peraturan, atau contoh penggunaan analitik di masa mendatang.

Misalnya, industri perbankan dan keuangan menghasilkan data transaksi berkecepatan tinggi dari pasar saham, kartu kredit, dan kegiatan keuangan lainnya. Industri ini juga harus menyimpan dokumen hukum dan catatan lainnya untuk memenuhi persyaratan peraturan dan audit. Arsitektur data lake sangat cocok untuk menyimpan format data campuran ini dan melestarikan data lama dan historis untuk memudahkan kueri.

Menurut CEO Study IBM 2025, 61% CEO berkinerja terbaik setuju bahwa memiliki alat AI generatif paling canggih memberikan keunggulan kompetitif bagi sebuah organisasi. Data lake memainkan peran penting dalam beban kerja AI, ML, dan analitik big data, termasuk membangun model prediktif dan melatih sistem AI generatif.

Proyek-proyek ini memerlukan akses ke kumpulan data yang besar dan beragam dari data terstruktur, tidak terstruktur dan semi-terstruktur. Arsitektur data lake menyediakan kemampuan penyimpanan dan integrasi yang hemat biaya dan dapat diskalakan dengan kerangka kerja pemrosesan untuk mendukung kebutuhan ini.

Menurut data benchmarking dari IBM Institute for Business Value, 64% organisasi melaporkan bahwa memecah hambatan organisasi untuk berbagi data adalah salah satu tantangan terbesar mereka yang berhubungan dengan orang. Organisasi tidak dapat sepenuhnya mengambil manfaat dari data mereka jika terisolasi dan sulit diakses.

Data lake dapat membantu mendukung inisiatif integrasi data dengan menyediakan repositori terpusat untuk data dari berbagai sumbe Dengan mengkonsolidasikan beragam data dalam satu lingkungan, mereka menciptakan fondasi yang kuat untuk harmonisasi dan transformasi hilir.

Sementara data lake menawarkan skalabilitas, fleksibilitas, dan keuntungan biaya, ada tiga tantangan utama yang harus dipertimbangkan organisasi.

• Kualitas data: Karena data lake tidak menerapkan skema yang ketat dan menerima banyak jenis data yang berbeda dari banyak sumber, mereka dapat berjuang dengan tata kelola data dan kualitas data. Tanpa pengelolaan yang tepat, data lake dapat dengan mudah menjadi rawa data.
  
  
• Keamanan data: Data lake menyimpan sejumlah besar data beragam dari berbagai sumber. Mungkin sulit untuk memastikan semua data ini tidak diakses, digunakan atau diubah tanpa otorisasi dan sepenuhnya mematuhi peraturan privasi data.
  
  
• Kinerja: Data lake tidak memiliki alat pemrosesan dan kueri bawaan seperti banyak gudang dan lakehouse. Kinerja kueri dan analitik dapat menurun karena volume data yang dimasukkan ke data lake tumbuh, terutama jika data tidak dioptimalkan untuk pengambilan.

Menghindari data swamp membutuhkan tata kelola data yang kuat, kualitas data, dan praktik keamanan data sejak hari pertama. Mendefinisikan dan menerapkan standar data, manajemen metadata dan dokumentasi, serta kontrol akses akan membantu memastikan bahwa data lake tetap teratur, berguna, dan aman.

Dinesh Nirmal, Wakil Presiden Senior IBM Software, menunjukkan bahwa prinsip-prinsip ini sangat penting ketika menyiapkan data lake untuk mendukung AI generatif:

“Meskipun data tidak terstruktur, penting untuk menerapkan tata kelola dan keamanan yang sama yang Anda gunakan untuk data terstruktur. Ada peluang besar di sana: AI generatif hanya dapat berhasil jika kita memberikan model yang diatur dan data tepercaya.”

Anda mungkin tidak memerlukan data lake kecuali Anda mengelola volume besar data semi-terstruktur dan tidak terstruktur untuk AI, machine learning atau ilmu data. Data lake menawarkan penyimpanan cloud yang hemat biaya dan dapat diskalakan dengan komputasi terpisah. Sebagai alternatif, data lakehouse memasangkan skalabilitas tersebut dengan kemampuan analisis data bawaan dari gudang data.

Data lake tidak aman secara default dan dapat menjadi target utama untuk ancaman keamanan karena mereka adalah repositori terpusat dari volume data yang besar (beberapa di antaranya informasi sensitif). Data lake yang aman menggunakan enkripsi data, kontrol akses, dan perlindungan jaringan untuk melindungi kumpulan data dari akses yang tidak sah.

Ya, data lake sangat cocok untuk machine learning karena menyimpan volume besar data mentah dan beragam yang diperlukan untuk pelatihan, validasi, penyetelan dan menerapkan model ML. Menggunakan mesin pemrosesan data dan analitik (seperti Apache Spark), tim ilmu data dapat mengakses dan menyiapkan kumpulan data mentah langsung di dalam danau untuk membangun dan menyempurnakan model mereka.