Seiring meningkatnya ketergantungan organisasi pada data, cara mengelola dan memanfaatkannya menjadi isu strategis. Data tidak lagi hanya dikumpulkan untuk pelaporan, tetapi digunakan secara aktif untuk analitik, pengambilan keputusan, dan pengembangan solusi berbasis AI. Dalam konteks ini, dua pendekatan yang sering dibahas adalah data lake dan data mesh. Keduanya sama sama bertujuan memaksimalkan nilai data, namun berangkat dari filosofi dan cara kerja yang berbeda. Perbedaan inilah yang penting dipahami, terutama ketika organisasi mulai menghadapi kompleksitas data yang semakin tinggi. 

Memahami Konsep Data Lake 

Data lake merupakan pendekatan penyimpanan data terpusat yang dirancang untuk menampung data dalam jumlah besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Data dikumpulkan dari berbagai sumber dan disimpan dalam format mentah, sehingga dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan analitik di kemudian hari. Pendekatan ini banyak digunakan karena fleksibilitasnya. Organisasi tidak perlu menentukan skema data sejak awal, sehingga proses ingest data menjadi lebih cepat. Data lake sering menjadi fondasi bagi analitik lanjutan, machine learning, dan eksplorasi data dalam skala besar. Dalam praktiknya, data lake bekerja paling efektif ketika didukung oleh tata kelola data yang kuat. Tanpa pengelolaan yang baik, data lake berisiko berubah menjadi kumpulan data yang sulit dicari, dipahami, dan dimanfaatkan. 

Tantangan dalam Pendekatan Data Lake 

Meskipun populer, data lake memiliki tantangan tersendiri. Ketika data terus bertambah dan sumbernya semakin beragam, pengelolaan secara terpusat dapat menjadi bottleneck. Tim pusat data sering kewalahan dalam memahami konteks bisnis dari seluruh data yang mereka kelola. 

Beberapa tantangan yang sering muncul meliputi: 

  • Kesulitan menjaga kualitas dan konsistensi data 
  • Keterbatasanpemahaman konteks data oleh tim pusat 
  • Prosesaksesdata yang bisa menjadi lambat dan birokratis 

Tantangan inilah yang mendorong munculnya pendekatan alternatif seperti data mesh. 

Data Mesh sebagai Pendekatan Terdesentralisasi 

Berbeda dengan data lake, data mesh tidak berfokus pada satu repositori data terpusat. Data mesh adalah pendekatan arsitektur dan organisasi yang memandang data sebagai produk. Kepemilikan dan pengelolaan data didistribusikan ke masing masing domain bisnis, seperti keuangan, pemasaran, atau operasional. Dalam pendekatan ini, setiap domain bertanggung jawab atas kualitas, dokumentasi, dan ketersediaan data yang mereka hasilkan. Data dipublikasikan sebagai produk yang dapat digunakan oleh domain lain melalui standar dan platform bersama. Pendekatan ini bertujuan mengatasi keterbatasan skala dan konteks yang sering muncul dalam pengelolaan data terpusat. 

Prinsip Utama Data Mesh 

Data mesh dibangun di atas beberapa prinsip inti yang membedakannya dari pendekatan tradisional:

  • Kepemilikan data berbasis domain 
  • Datadiperlakukansebagai produk yang memiliki pengguna 
  • Infrastrukturdata disediakan sebagai platform Bersama 
  • Tatakeloladiterapkan secara federatif, bukan terpusat 

Dengan prinsip ini, data mesh berusaha menyeimbangkan otonomi domain dengan konsistensi organisasi secara keseluruhan. 

Membandingkan Data Lake dan Data Mesh 

Jika dilihat dari cara kerjanya, data lake dan data mesh bukanlah dua pendekatan yang saling meniadakan, melainkan menjawab kebutuhan yang berbeda. Data lake cocok digunakan ketika organisasi membutuhkan repositori terpusat untuk eksplorasi data dan analitik skala besar. Pendekatan ini relatif lebih mudah diterapkan pada tahap awal transformasi data. 

Data mesh lebih relevan bagi organisasi besar dengan banyak domain bisnis dan kompleksitas tinggi. Pendekatan ini membantu skala pengelolaan data dengan mendekatkan data ke pemilik konteksnya. Dalam banyak kasus, organisasi tidak harus memilih salah satu secara mutlak. Data lake dapat tetap digunakan sebagai fondasi teknis, sementara prinsip data mesh diterapkan pada cara data dikelola dan digunakan. 

Peran Teknologi dan Tata Kelola 

Baik data lake maupun data mesh menuntut dukungan teknologi dan tata kelola yang tepat. Platform data, integrasi sistem, metadata management, serta kebijakan akses menjadi faktor penentu keberhasilan. Tanpa fondasi ini, kedua pendekatan berisiko tidak memberikan nilai yang diharapkan. Pendekatan modern dalam manajemen data cenderung menggabungkan kekuatan arsitektur teknis dengan desain organisasi yang selaras dengan kebutuhan bisnis. 

Penutup 

Data lake dan data mesh merepresentasikan dua cara pandang dalam mengelola data di era digital. Data lake menekankan sentralisasi dan fleksibilitas penyimpanan, sementara data mesh menekankan distribusi tanggung jawab dan kedekatan dengan konteks bisnis. 

Referensi:
Data Lakehouse vs. Data Fabric vs. Data Mesh | IBM