Di era digital yang makin kompleks, mengelola data dengan pendekatan tradisional sering kali menjadi tantangan besar. Data mesh hadir sebagai solusi inovatif yang memungkinkan kamu mendistribusikan kepemilikan data ke tim yang paling memahami penggunaannya.
Dengan prinsip desentralisasi, pendekatan ini memberikan fleksibilitas, skalabilitas, dan efisiensi dalam pengelolaan data, sehingga bisnis dapat mengambil keputusan lebih cepat dan akurat.
Namun, bagaimana sebenarnya data mesh bekerja, dan bagaimana cara mengimplementasikannya? Simak informasi selengkapnya di bawah ini.
Apa Itu Data Mesh?
Data mesh adalah pendekatan desentralisasi dalam pengelolaan data yang membagi kepemilikan data ke masing-masing domain dalam suatu organisasi. Berbeda dengan model terpusat yang sering mengalami bottleneck, data mesh memungkinkan setiap tim atau unit bisnis mengelola, bertanggung jawab, dan menyediakan data mereka sebagai produk yang dapat digunakan oleh seluruh organisasi.
Konsep ini berfokus pada empat prinsip utama: kepemilikan data oleh domain, data sebagai produk, platform data yang dapat dipakai bersama, dan tata kelola yang terdesentralisasi namun tetap terstandarisasi. Dengan pendekatan ini, organisasi dapat meningkatkan skalabilitas, efisiensi, dan kualitas data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
Baca Juga: Apa itu DataOps? Pengertian, Fungsi, dan Cara Kerjanya
Prinsip Data Mesh
Data mesh hadir sebagai solusi dengan mendesentralisasikan kepemilikan data, memungkinkan setiap domain dalam organisasi bertanggung jawab atas datanya sendiri. Namun, agar sistem ini berjalan dengan baik, data mesh didasarkan pada empat prinsip utama yang harus diterapkan secara konsisten. Berikut penjelasan dari masing-masing prinsip tersebut:
1. Kepemilikan Data oleh Domain (Domain-Oriented Data Ownership)
Dalam pendekatan data mesh, setiap domain atau unit bisnis bertanggung jawab atas data yang mereka hasilkan dan gunakan. Ini berbeda dengan model terpusat, di mana semua data dikelola oleh satu tim data engineering atau IT.
Dengan pendekatan ini, domain memiliki kebebasan untuk mengelola dan mengoptimalkan data sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka, sehingga meningkatkan efisiensi dan relevansi data. Selain itu, tim domain juga lebih memahami konteks data yang mereka miliki, sehingga dapat memastikan keakuratan dan kegunaannya bagi seluruh organisasi.
2. Data sebagai Produk (Data as a Product)
Salah satu konsep utama dalam data mesh adalah memperlakukan data seperti produk yang dapat dikonsumsi oleh berbagai pengguna di dalam organisasi. Ini berarti setiap domain harus memastikan data yang mereka hasilkan memiliki kualitas tinggi, mudah diakses, terdokumentasi dengan baik, dan memenuhi kebutuhan pengguna lainnya. Pendekatan ini mendorong domain untuk meningkatkan standar pengelolaan data mereka, termasuk dalam aspek keamanan, konsistensi, dan interoperabilitas.
3. Platform Data yang Dapat Dipakai Bersama (Self-Serve Data Infrastructure as a Platform)
Agar sistem data mesh dapat berjalan secara efisien, organisasi perlu menyediakan infrastruktur data yang mudah digunakan oleh semua domain. Infrastruktur ini harus memungkinkan tim untuk mengelola, mengakses, dan berbagi data tanpa harus bergantung pada tim IT atau data engineering. Dengan pendekatan self-service, tim domain dapat dengan cepat mengolah dan menganalisis data tanpa hambatan teknis, sehingga meningkatkan produktivitas dan inovasi.
4. Tata Kelola Data yang Terdesentralisasi namun Terstandarisasi (Federated Computational Governance)
Meskipun kepemilikan data tersebar di berbagai domain, data mesh tetap membutuhkan tata kelola yang jelas agar data tetap aman, dapat diandalkan, dan sesuai dengan kebijakan organisasi maupun regulasi yang berlaku. Tata kelola ini bersifat terdesentralisasi, di mana masing-masing domain memiliki tanggung jawab atas data mereka, namun tetap mengikuti standar dan pedoman yang telah ditetapkan secara organisasi.
Komponen Arsitektur Data Mesh
Data Mesh terdiri dari beberapa komponen utama yang memungkinkan desentralisasi pengelolaan data tanpa mengorbankan standarisasi dan tata kelola. Setiap komponen memiliki peran penting dalam memastikan data dapat diakses, diproses, dan dimanfaatkan dengan efisien oleh berbagai tim dalam organisasi. Berikut komponen utama dalam arsitektur Data Mesh:
1. Data Domains (Domain Data Owners & Domain Experts)
Data dikelola langsung oleh tim domain yang paling memahami konteksnya. Setiap domain memiliki pemilik data (Data Owners) dan ahli domain (Domain Experts) yang bertanggung jawab atas kualitas dan aksesibilitas data. Ini memastikan data tetap relevan dan dapat dimanfaatkan dengan optimal oleh pengguna lainnya.
2. Data Products (Standarisasi Metadata, API, dan Dokumentasi)
Data diperlakukan sebagai produk dengan standar kualitas yang tinggi. Setiap produk data memiliki metadata yang jelas, API untuk aksesibilitas, serta dokumentasi yang memudahkan pengguna lain dalam memahami dan menggunakan data tersebut. Ini membantu meningkatkan interoperabilitas antar domain dalam organisasi.
3. Self-Serve Data Infrastructure (Platform Data Ops, Data Pipelines, Automasi)
Infrastruktur data didesain agar mudah diakses dan digunakan oleh setiap tim tanpa ketergantungan pada tim pusat. Platform ini mencakup DataOps, pipeline data otomatis, serta alat analitik yang memungkinkan tim domain mengelola data mereka sendiri dengan efisien. Automasi membantu mengurangi beban operasional dan meningkatkan produktivitas.
4. Federated Governance (Keamanan, Kepatuhan, dan Standarisasi)
Tata kelola data dilakukan secara terdistribusi namun tetap mengikuti standar yang disepakati bersama. Aspek keamanan, kepatuhan terhadap regulasi, dan standar metadata dikelola melalui pendekatan federatif, memastikan keseimbangan antara fleksibilitas dan kontrol. Hal ini memungkinkan organisasi menjaga kualitas data tanpa menghambat inovasi.
Cara Implementasi Data Mesh
Data mesh bukan hanya soal perubahan teknologi, tetapi juga perubahan budaya dan cara kerja dalam organisasi. Implementasi yang sukses membutuhkan strategi yang matang agar transisi dari model terpusat ke desentralisasi dapat berjalan dengan lancar. Berikut langkah-langkah utama dalam mengimplementasikan data mesh secara efektif:
1. Tentukan Domain dan Kepemilikan Data
Dalam implementasi data mesh, langkah pertama yang bisa kamu lakukan yaitu mendefinisikan domain yang jelas dalam organisasi. Setiap domain harus bertanggung jawab atas data yang mereka hasilkan dan gunakan.
Misalnya, dalam perusahaan e-commerce, domain dapat dibagi menjadi kategori seperti pelanggan, produk, transaksi, dan logistik. Dengan mendistribusikan kepemilikan data ke domain yang tepat, organisasi dapat memastikan data dikelola oleh tim yang paling memahami konteksnya.
2. Bangun Kultur Data sebagai Produk
Agar data mesh dapat berjalan efektif, setiap domain harus memperlakukan data sebagai produk yang bernilai bagi pengguna lain dalam organisasi. Ini berarti setiap dataset harus memiliki dokumentasi yang baik, metadata yang jelas, serta standar kualitas yang tinggi.
Domain harus memastikan data yang mereka sediakan dapat diakses dengan mudah, dipahami oleh pengguna lain, dan memenuhi kebutuhan analisis bisnis. Selain itu, diperlukan mekanisme untuk mengukur kualitas data, seperti pemantauan keakuratan, kelengkapan, dan konsistensi data.
3. Sediakan Infrastruktur Data yang Mandiri dan Terpusat
Salah satu tantangan utama dalam data mesh adalah menyediakan infrastruktur yang memungkinkan setiap domain mengelola data secara mandiri tanpa harus bergantung pada tim IT pusat. Organisasi perlu membangun platform self-service yang memungkinkan domain untuk menyimpan, mengakses, memproses, dan berbagi data dengan mudah.
Infrastruktur ini dapat mencakup data lake, data warehouse, API data, dan alat otomatisasi untuk pipeline data. Dengan menyediakan platform yang terstandarisasi namun fleksibel, setiap tim dapat bekerja secara mandiri sambil tetap memastikan interoperabilitas data di seluruh organisasi.
4. Terapkan Tata Kelola Data yang Terstandarisasi
Meskipun pendekatan data mesh mendesentralisasi kepemilikan data, tata kelola tetap harus diterapkan secara ketat untuk menjaga keamanan, kepatuhan, dan kualitas data. Organisasi perlu menetapkan standar yang mencakup akses data, enkripsi, audit trail, serta kepatuhan terhadap regulasi seperti GDPR atau PDPA.
Tata kelola ini harus bersifat federatif, di mana masing-masing domain memiliki tanggung jawab atas data mereka, tetapi tetap mengikuti panduan dan kebijakan yang telah ditetapkan secara organisasi. Penggunaan alat seperti data catalog dan data lineage dapat membantu memastikan data tetap dapat dilacak dan dikelola dengan baik.
5. Gunakan Automasi dan Monitoring Data
Untuk menjaga kualitas dan performa data dalam data mesh, perusahaan harus menerapkan automasi dalam pemrosesan, pembersihan, serta monitoring data. Automasi dapat mencakup validasi data, pemrosesan ETL (Extract, Transform, Load), hingga sistem peringatan dini jika ada anomali dalam data. Dengan monitoring yang baik, organisasi dapat mengidentifikasi potensi masalah lebih cepat dan memastikan data yang tersedia tetap relevan dan akurat.
6. Evaluasi dan Iterasi Secara Berkala
Implementasi data mesh bukanlah proses sekali jalan, melainkan perjalanan yang terus berkembang. Organisasi perlu secara berkala mengevaluasi efektivitas sistem, mengidentifikasi tantangan, dan melakukan perbaikan sesuai kebutuhan.
Feedback dari pengguna data dalam organisasi sangat penting untuk mengoptimalkan sistem dan memastikan bahwa pendekatan ini benar-benar meningkatkan efisiensi dan kualitas pengelolaan data.
Baca Juga: Apa itu Cloud Data Warehousing? Manfaat dan Komponennya
Tantangan dan Best Practices dalam Data Mesh
Implementasi data mesh tidak hanya melibatkan perubahan teknologi tetapi juga perubahan budaya dan proses dalam organisasi. Tantangan utama muncul dari desentralisasi pengelolaan data, yang memerlukan pendekatan baru dalam tata kelola, infrastruktur, dan pelatihan tim. Namun, dengan best practices yang tepat, organisasi dapat mengoptimalkan manfaat data mesh tanpa kehilangan kontrol atas data mereka.
Tantangan Utama
1 . Perubahan budaya organisasi menuju desentralisasi
Beralih dari model terpusat ke desentralisasi membutuhkan perubahan mindset di seluruh organisasi. Tim yang sebelumnya bergantung pada tim pusat kini harus bertanggung jawab atas data mereka sendiri, yang bisa memicu resistensi dan ketidakpastian.
2. Kompleksitas dalam tata kelola data yang terdistribusi
Dengan banyak tim yang mengelola data secara independen, memastikan kepatuhan terhadap standar organisasi menjadi tantangan. Risiko inkonsistensi dalam metadata, aksesibilitas, dan keamanan data perlu diatasi melalui tata kelola yang kuat.
3. Pengelolaan biaya infrastruktur dan operasional
Infrastruktur self-service memerlukan investasi besar dalam teknologi dan pengelolaan operasional. Tanpa perencanaan yang matang, biaya untuk komputasi, penyimpanan, dan pemeliharaan bisa membengkak, mengurangi efisiensi bisnis.
Best Practices
1. Menerapkan standar dokumentasi dan metadata
Standarisasi metadata, API, dan dokumentasi memastikan setiap data product dapat digunakan oleh tim lain dengan mudah. Dokumentasi yang jelas juga membantu dalam onboarding tim baru dan memudahkan pemeliharaan data jangka panjang.
2. Menggunakan automation untuk self-service infrastructure
Automasi dalam pipeline data, monitoring, dan tata kelola dapat mengurangi beban operasional serta meningkatkan efisiensi pengelolaan data. Teknologi seperti Infrastructure-as-Code dan DataOps dapat membantu dalam memastikan keberlanjutan sistem.
3. Melatih tim dalam prinsip domain-driven data ownership
Memberikan pelatihan kepada tim tentang cara mengelola data sebagai produk membantu meningkatkan akuntabilitas dan efisiensi. Pelatihan ini mencakup pemahaman tentang kualitas data, manajemen metadata, serta cara berkolaborasi dengan tim lain.
Studi Kasus Penerapan Data Mesh
Sejumlah perusahaan telah sukses menerapkan data mesh untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan data mereka. Dengan beralih dari pendekatan terpusat ke desentralisasi, mereka dapat mempercepat akses ke data, meningkatkan akurasi analitik, dan mempercepat pengambilan keputusan. Berikut contoh penerapan data mesh dan dampaknya.
1. Contoh Perusahaan yang Sukses Menerapkan Data Mesh
- Zalando: Perusahaan e-commerce asal Jerman ini mengadopsi Data Mesh untuk menangani skalabilitas data mereka yang terus bertumbuh. Dengan menerapkan domain-oriented data ownership, setiap tim memiliki tanggung jawab atas data mereka sendiri, memungkinkan akses lebih cepat dan akurat untuk kebutuhan analitik.
- Netflix: Menggunakan pendekatan Data Mesh untuk mendistribusikan data di berbagai domain, seperti konten, pengguna, dan rekomendasi. Ini memungkinkan tim internal untuk mengakses dan menganalisis data secara independen tanpa harus melalui bottleneck dari tim pusat.
- Intuit: Perusahaan teknologi keuangan ini mengadopsi Data Mesh untuk memastikan data pelanggan dan transaksi keuangan dapat dikelola oleh tim yang paling memahami konteksnya, meningkatkan keamanan dan kepatuhan.
2. Dampak terhadap Efisiensi Analitik dan Pengambilan Keputusan
- Akses data yang lebih cepat: Tim dapat langsung mengakses dan menggunakan data dari domain terkait tanpa harus menunggu proses dari tim pusat.
- Analitik yang lebih akurat: Karena data dikelola oleh tim domain yang memahami konteksnya, kualitas dan relevansi data meningkat.
- Keputusan bisnis yang lebih cepat dan berbasis data: Tim produk, pemasaran, dan operasional dapat menggunakan data secara mandiri untuk pengambilan keputusan yang lebih agile.
3. Perbandingan dengan Pendekatan Tradisional
| Aspek | Pendekatan Tradisional (Data Warehouse / Data Lake) | Data Mesh |
| Struktur | Terpusat | Terdistribusi (Domain-oriented) |
| Aksesibilitas | Terbatas, bergantung pada tim data pusat | Lebih cepat, dikelola oleh tim domain |
| Skalabilitas | Rentan bottleneck karena data diproses di satu tempat | Lebih fleksibel karena domain bertanggung jawab atas datanya sendiri |
| Kualitas Data | Bisa tidak optimal karena kurangnya konteks domain | Lebih baik karena dikelola langsung oleh domain experts |
| Kecepatan Analisis | Lama karena proses ETL dan approval dari tim pusat | Lebih cepat karena data tersedia secara langsung di setiap domain |
Masa Depan Data Mesh
Seiring berkembangnya teknologi dan kebutuhan bisnis yang semakin kompleks, Data Mesh akan terus berevolusi untuk menjadi solusi utama dalam pengelolaan data terdistribusi. Penerapan AI, Machine Learning, serta meningkatnya adopsi model bisnis berbasis data akan semakin memperkuat relevansi Data Mesh pada masa depan. Berikut masa depan penggunaan Data Mesh:
1. Evolusi Konsep dan Perkembangan Teknologi yang Mendukung Data Mesh
- Perkembangan Infrastruktur Cloud & Edge Computing: Data Mesh akan semakin terintegrasi dengan infrastruktur cloud hybrid dan edge computing, memungkinkan pengolahan data lebih dekat ke sumbernya.
- Otomatisasi dan DataOps: Kemajuan dalam DataOps dan Infrastructure-as-Code (IaC) akan mempercepat pengelolaan infrastruktur data secara self-service.
- Interoperabilitas Lebih Baik: Standarisasi API dan metadata akan terus berkembang untuk memastikan setiap domain dapat saling berkomunikasi dengan lebih mudah.
2. Integrasi dengan AI dan Machine Learning
- Penyediaan Data yang Lebih Efektif untuk Model AI: Dengan Data Mesh, AI dapat mengakses data berkualitas tinggi langsung dari sumbernya tanpa harus melewati proses ETL yang panjang.
- AI-Driven Data Governance: Teknologi AI akan digunakan untuk mengotomatisasi tata kelola data, mendeteksi anomali, serta memastikan kepatuhan terhadap regulasi.
- Machine Learning yang Lebih Akurat: Model ML dapat mengonsumsi data dari berbagai domain yang telah divalidasi oleh domain experts, meningkatkan kualitas prediksi dan rekomendasi.
3. Peran Data Mesh dalam Ekonomi Digital dan Bisnis Masa Depan
- Mendukung Bisnis Berbasis Data: Perusahaan yang mengandalkan data-driven decision making akan lebih fleksibel dalam beradaptasi dengan perubahan pasar.
- Mempercepat Inovasi di Industri Digital: Dengan akses data yang lebih cepat dan terdesentralisasi, perusahaan dapat mengembangkan produk dan layanan baru dengan lebih efisien.
- Meningkatkan Keamanan dan Kepatuhan: Dengan tata kelola federatif, Data Mesh memungkinkan bisnis untuk memenuhi regulasi data tanpa menghambat operasional.
Baca Juga: Real-time Data Processing: Pengertian, Fungsi, dan Cara Kerjanya
Kesimpulan
Data Mesh adalah pendekatan revolusioner dalam pengelolaan data yang memungkinkan desentralisasi tanpa mengorbankan tata kelola, keamanan, dan efisiensi. Dengan membagi data ke dalam domain yang dikelola secara mandiri, organisasi dapat meningkatkan aksesibilitas, kualitas, dan skalabilitas data mereka.
Meskipun menghadapi tantangan seperti perubahan budaya organisasi, kompleksitas tata kelola, dan biaya operasional, best practices seperti standarisasi metadata, otomatisasi infrastruktur, dan pelatihan tim dapat membantu mengoptimalkan penerapannya.
Kuasai Data Mesh & Jadilah Data Engineer Andal dengan Beasiswa 100% di Digital Skola
Memahami konsep data mesh hanya langkah awal dalam perjalanan menjadi seorang profesional di bidang data. Namun, untuk benar-benar menguasainya dan menerapkannya dalam dunia kerja, kamu membutuhkan keterampilan teknis yang solid serta pengalaman langsung dalam mengelola data skala besar. Inilah kesempatan emas buat kamu yang ingin mendalami dunia data engineering.
Kamu bisa mengikuti Bootcamp Data Engineer Scholarship Program yang dirancang khusus untuk membekali kamu dengan keterampilan yang dibutuhkan industri. Dengan kurikulum intensif, latihan membangun portofolio profesional, serta dukungan karier yang komprehensif, program ini akan mempersiapkanmu menjadi Data Engineer yang siap kerja.
Jangan lewatkan kesempatan ini, daftar sekarang dan wujudkan karier impianmu di dunia data!