Perusahaan modern membutuhkan platform data yang fleksibel untuk dua dunia: business intelligence (BI) yang membutuhkan konsistensi skema dan machine learning (ML) yang haus terhadap data mentah. Lakehouse muncul sebagai arsitektur yang menyatukan keunggulan data warehouse (transaksi, skema, performa SQL) dan data lake (skala, biaya rendah, format terbuka).
Prinsip Inti Lakehouse
- Format tabel transaksional di atas penyimpanan objek (mis. file parquet + log transaksi) untuk ACID.
- Satu sumber kebenaran untuk analitik, ML, dan streaming, menghindari duplikasi ETL rumit.
- Interoperabilitas melalui standar terbuka—memudahkan alat BI/ML beragam untuk terhubung.
Komponen Referensi
Ingest data batch dan streaming via CDC/Kafka; bronze layer untuk data mentah, silver untuk kurasi & deduplikasi, gold untuk agregasi bisnis. Feature store menghidangkan fitur konsisten ke model. Orkestrasi dengan DAG, serta governance (katalog, lineage, kualitas) memastikan kepatuhan dan keterlacakan.
Optimasi Kinerja
Teknik seperti z-ordering, partitioning, dan materialized views mempercepat query. Caching adaptif di lapisan compute memotong latensi dashboard. Untuk ML, vector index dapat hidup berdampingan untuk pencarian semantik dan RAG.
Keamanan dan Tata Kelola
Row/column level security, masking dinamis, serta kebijakan retensi penting untuk privasi. Audit trail transaksi mempermudah forensik data. Federasi identitas mengikat kontrol akses hingga level objek.
Nilai Bisnis
Lakehouse memangkas kompleksitas data pipeline, mempercepat eksperimen AI, dan menyatukan metrik BI lintas departemen. Hasilnya: keputusan lebih cepat, biaya infrastruktur turun, dan inovasi melaju karena tim berbagi platform yang sama.
0 comments:
Posting Komentar