Beyond the Surface: Exploring the Depths of Data Lakes
Data lake menjadi pilihan yang disukai oleh bisnis yang ingin mengumpulkan dan memeriksa data mereka. Dapat diibaratkan sebagai sebuah danau yang besar, data lake berisi informasi dari berbagai sumber, termasuk transaksi, konsumen, sensor, dan sumber-sumber lainnya. Bisnis dapat memperoleh wawasan penting dengan mengakses dan menganalisis data secara terpusat melalui penggunaan data lake.
Dalam kasus apapun, banyak proyek information lake yang lalai dalam mencapai tujuannya. Alih-alih menjadi aset penting, danau informasi berubah menjadi binatang buas yang membebani organisasi. Sebuah information lake beast adalah sebuah ilustrasi untuk sebuah information lake yang tidak diawasi secara efektif dan tidak memberikan manfaat bagi bisnis. Danau informasi seperti itu sering kali dipenuhi dengan informasi yang kacau dan tidak terdokumentasi, sehingga sulit untuk diakses dan diperiksa. Hal ini menyebabkan organisasi tidak dapat menggunakan danau informasi untuk memperoleh pengetahuan yang signifikan.
Banyak proyek danau data terhambat oleh “kutukan monster danau data”, yang merujuk pada data danau yang tidak dikelola dengan baik, penuh dengan data yang tidak terorganisir, terdokumentasi, dan sulit diakses. Data lake yang tidak berguna ini menjadi beban bagi perusahaan, bukan sumber daya yang berharga.
Beberapa penyebab utama kutukan monster danau adalah sebagai berikut: Kurangnya perencanaan dan tata kelola:
- Perusahaan sering membangun data danau tanpa strategi data yang jelas, yang menyebabkan kekacauan dan masalah dalam mengelola data.
- Memilih alat dan teknologi yang salah dapat menghambat kinerja dan skalabilitas data lake.
- Keterampilan dan keahlian yang terbatas: Mengelola data lake membutuhkan keahlian khusus yang mungkin tidak dimiliki oleh staf di perusahaan.
- Tidak memberi tahu pemangku kepentingan tentang nilai data lake dapat menyebabkan mereka tidak percaya proyek dan tidak mendukungnya.
Menerobos kutukan monster danau data membutuhkan strategi yang terencana dan komprehensif, ibarat penyelam yang mempersiapkan diri sebelum menyelami lautan dalam. Langkah yang dapat dilakukan adalah membangun strategi data yang jelas yang harus mendefinisikan tujuan dan target data lake kemudian langkah berikutnya adalah membangun struktur dan sistem yang kokoh untuk menjaga keamanan dan kelancaran penyelaman. Berikutnya adalah Memilih alat dan teknologi yang tepat ibarat memilih peralatan selam yang sesuai dengan kondisi laut. Tidak lupa juga perlu adanya pelatihan untuk karyawan dan mengkomunikasikan nilai dari data lake.
Referensi:
https://towardsdatascience.com/what-is-a-data-lake-94ed74ebb7b9
https://www.thoughtworks.com/insights/blog/curse-data-lake-monster
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/five-fifty-the-data-disconnect