Data Mesh vs Data Lake: Apa Bedanya dan Mana yang Lebih Tepat?

Dalam pengelolaan data modern, istilah data mesh vs data lake sering muncul sebagai dua pendekatan berbeda dalam menyimpan dan mengelola data. Jika kamu masih bingung mana yang lebih tepat untuk bisnis, jangan khawatir. Data lake memungkinkan kamu mengumpulkan data dalam satu tempat secara besar-besaran, sementara data mesh menawarkan pendekatan terdesentralisasi yang lebih fleksibel. 

Memahami perbedaan keduanya sangat penting, terutama jika bisnismu ingin memanfaatkan data secara optimal untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Jadi, mana yang lebih cocok untuk kebutuhanmu? Yuk, cari tahu lebih dalam!

Apa itu Data Mesh dan Kelebihannya

Data mesh adalah pendekatan desentralisasi dalam pengelolaan data yang menekankan kepemilikan data oleh tim-tim yang menghasilkannya. Berbeda dengan sistem terpusat seperti data lake, data mesh memungkinkan setiap domain dalam organisasi bertanggung jawab atas datanya sendiri, dengan tetap mengikuti standar interoperabilitas yang sama. 

Pendekatan ini membantu meningkatkan skalabilitas, efisiensi, dan aksesibilitas data, terutama dalam organisasi besar yang memiliki berbagai sumber data yang kompleks.

Kelebihan data mesh:

• Skalabilitas lebih tinggi tanpa bottleneck di satu pusat data
• Tim memiliki kendali lebih besar atas data mereka sendiri
• Meningkatkan kualitas data melalui standar yang disepakati
• Mempercepat akses dan pemanfaatan data untuk analisis
• Mendorong kolaborasi antar tim dengan pendekatan yang lebih fleksibel

Baca Juga: Apa Itu Data Mesh: Prinsip dan Cara Implementasinya

Apa itu Data Lake dan Kelebihannya

Data lake adalah repositori terpusat yang menyimpan data dalam berbagai format, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, dalam jumlah besar. Pendekatan ini memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber ke dalam satu tempat tanpa perlu memprosesnya terlebih dahulu. 

Dengan fleksibilitas tinggi, data lake sangat berguna untuk analisis big data, machine learning, dan kebutuhan bisnis yang membutuhkan akses cepat ke data mentah.

Kelebihan data lake:

• Menyimpan data dalam skala besar dengan biaya yang lebih efisien
• Mendukung berbagai jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur
• Memudahkan analisis big data dan machine learning dengan akses langsung ke data mentah
• Meningkatkan fleksibilitas dalam eksplorasi dan penggunaan data
• Mempermudah integrasi dengan berbagai alat analitik dan AI

Perbedaan Utama Data Mesh vs Data Lake

Memilih antara data mesh vs data lake bisa menjadi tantangan, terutama jika bisnis kamu bergantung pada data dalam jumlah besar. Keduanya memiliki tujuan yang sama, yaitu mengelola dan menyimpan data, tetapi dengan pendekatan yang sangat berbeda. Untuk memahami mana yang lebih cocok untuk kebutuhan bisnis, berikut perbedaan utama keduanya:

1. Arsitektur dan Pendekatan Pengelolaan Data

• Data lake menggunakan pendekatan terpusat, di mana semua data dari berbagai sumber dikumpulkan dalam satu tempat tanpa diproses terlebih dahulu. Ini memberikan fleksibilitas dalam menyimpan data dalam berbagai format, tetapi bisa menjadi sulit untuk dikelola saat volume data semakin besar.
• Data mesh, di sisi lain, menerapkan pendekatan terdesentralisasi, di mana setiap domain dalam organisasi bertanggung jawab atas data mereka sendiri. Ini memungkinkan setiap tim untuk mengelola dan menyediakan data mereka dengan standar tertentu, tanpa perlu bergantung pada satu tim pusat data.

2. Skalabilitas dan Kompleksitas

• Data lake dapat menangani jumlah data yang sangat besar, tetapi dalam jangka panjang bisa mengalami bottleneck karena semakin banyaknya data yang harus diorganisir dan diakses. Pengelolaan metadata yang kurang baik juga dapat menyebabkan data swamp, yaitu kondisi di mana data menjadi tidak terstruktur dan sulit ditemukan.
• Data mesh lebih mudah diskalakan karena setiap domain memiliki kendali penuh atas datanya sendiri. Hal ini mengurangi beban satu tim pusat data dan memungkinkan perusahaan untuk tumbuh dengan lebih fleksibel, tanpa harus mengandalkan satu sistem terpusat.

3. Aksesibilitas dan Pengelolaan Data

• Data lake memungkinkan siapa saja dalam organisasi untuk mengakses data mentah, tetapi memerlukan alat analitik dan pemrosesan lebih lanjut untuk mengubahnya menjadi informasi yang berguna. Jika tidak dikelola dengan baik, pengguna bisa kesulitan menemukan data yang mereka butuhkan.
• Data mesh memberikan kepemilikan data kepada setiap domain, sehingga data lebih terorganisir dan lebih mudah diakses oleh tim yang membutuhkannya. Dengan standar interoperabilitas yang diterapkan, tim dapat berbagi data dengan lebih efisien tanpa bergantung pada tim pusat data.

4. Kualitas Data dan Keamanan

• Data lake sering kali menghadapi tantangan dalam memastikan kualitas data karena menyimpan data mentah dari berbagai sumber tanpa standar yang jelas. Hal ini bisa menyebabkan inkonsistensi dan kesulitan dalam pembersihan data sebelum digunakan untuk analisis.
• Data mesh menerapkan prinsip data as a product, di mana setiap domain bertanggung jawab atas kualitas, keamanan, dan pemeliharaan data. Dengan pendekatan ini, data yang dibagikan antar tim cenderung lebih terstruktur dan memiliki standar yang lebih baik.

5. Kebutuhan Infrastruktur dan Teknologi

• Data lake biasanya dibangun menggunakan solusi cloud seperti AWS S3, Google Cloud Storage, atau Azure Data Lake. Meskipun fleksibel, perusahaan perlu mengembangkan sistem yang kuat untuk memastikan data dapat dikelola dengan baik.
• Data mesh tidak bergantung pada satu teknologi tertentu, tetapi lebih pada prinsip dan pola desain yang dapat diterapkan menggunakan berbagai alat seperti data warehouses, streaming platforms, dan solusi berbasis API.

Berikut perbedaan utama antara data lake vs data mesh dalam bentuk tabel untuk memudahkan kamu dalam memahaminya:

Kapan Harus Memilih Data Mesh atau Data Lake?

Pemilihan antara data mesh vs data lake bergantung pada kebutuhan bisnis dan struktur organisasi kamu. Jika bisnismu membutuhkan satu repositori besar untuk menyimpan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber, data lake adalah pilihan yang tepat. 

Pendekatan ini cocok untuk organisasi yang ingin menyimpan data mentah tanpa pemrosesan awal, terutama untuk keperluan big data, machine learning, dan analisis mendalam. Data lake juga lebih sesuai jika tim analitik terpusat yang mengelola seluruh data perusahaan, karena memungkinkan akses terbuka ke semua informasi dalam satu tempat.

Di sisi lain, jika organisasi kamu memiliki banyak tim atau unit bisnis yang perlu mengelola dan menggunakan data mereka sendiri secara mandiri, data mesh lebih efektif. Pendekatan ini ideal untuk perusahaan besar dengan struktur kompleks yang menginginkan kepemilikan data yang lebih jelas di setiap domain. 

Dengan data mesh, setiap tim bertanggung jawab atas pengelolaan dan kualitas data mereka sendiri, sehingga mencegah bottleneck dan meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan. 

Jika kamu ingin sistem data yang lebih skalabel, fleksibel, dan memungkinkan kolaborasi lintas tim tanpa bergantung pada satu pusat data, data mesh adalah solusi yang lebih baik.

Studi Kasus Penggunaan Data Mesh vs Data Lake

Memilih antara data lake dan data mesh bukan hanya soal teori, tetapi juga bagaimana pendekatan ini diterapkan dalam dunia nyata. Berbagai industri telah memanfaatkan keduanya sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka. Berikut beberapa studi kasus penggunaan masing-masing pendekatan:

1. Studi Kasus Data Lake: E-Commerce dan Big Data Analytics

Perusahaan e-commerce besar seperti Amazon dan Tokopedia mengandalkan data lake untuk menyimpan dan menganalisis miliaran transaksi pelanggan setiap harinya. Dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti aktivitas pembelian, pencarian produk, dan interaksi pelanggan dalam satu tempat, mereka dapat menerapkan machine learning untuk memberikan rekomendasi produk yang lebih akurat.

Mengapa data lake cocok?

• Memungkinkan pengolahan data dalam skala besar dengan cepat.
• Fleksibel dalam menyimpan data dalam berbagai format (terstruktur dan tidak terstruktur).
• Memudahkan analisis berbasis AI dan data-driven decision-making.

2. Studi Kasus Data Mesh: Perusahaan Fintech dan Data Terdesentralisasi

Startup fintech seperti Stripe dan Gojek menghadapi tantangan dalam mengelola data yang tersebar di berbagai divisi, seperti tim risk assessment, fraud detection, dan layanan pelanggan. Ini membantu mereka mempercepat proses analisis data tanpa harus menunggu tim pusat untuk mengolahnya.

Mengapa data mesh cocok?

• Menghilangkan bottleneck dari satu tim pusat yang mengelola semua data.
• Memungkinkan kolaborasi antar tim tanpa kehilangan kontrol terhadap data masing-masing.
• Meningkatkan efisiensi operasional karena setiap domain bertanggung jawab atas kualitas dan pemanfaatan datanya sendiri.

Baca Juga: Apa itu DataOps? Pengertian, Fungsi, dan Cara Kerjanya

3. Studi Kasus Hybrid: Perusahaan Telekomunikasi

Beberapa perusahaan telekomunikasi seperti Telkomsel dan Verizon menggabungkan kedua pendekatan ini dengan menggunakan data lake sebagai penyimpanan utama, tetapi dengan prinsip data mesh untuk distribusi data ke berbagai divisi. 

Mereka menyimpan data pelanggan, trafik jaringan, dan transaksi ke dalam data lake, tetapi setiap tim (misalnya tim pemasaran, customer service, dan jaringan) memiliki akses dan kepemilikan terhadap subset data yang relevan bagi mereka.

Mengapa hybrid ini bekerja?

• Data lake digunakan untuk penyimpanan skala besar, tetapi data mesh memastikan data tetap dapat diakses dan dikelola oleh masing-masing tim sesuai kebutuhan.
• Meningkatkan efisiensi dalam pemrosesan dan pengambilan keputusan berbasis data.
• Memastikan kepatuhan terhadap regulasi data dengan memberikan kontrol lebih baik atas akses dan keamanan data.

Dengan memahami studi kasus ini, kamu bisa lebih mudah menentukan apakah data lake, data mesh, atau kombinasi keduanya adalah solusi terbaik untuk kebutuhan bisnismu.

Tren Masa Depan dalam Pengelolaan Data

Seiring dengan pertumbuhan eksponensial volume data dan kebutuhan bisnis yang semakin kompleks, pendekatan dalam pengelolaan data terus berevolusi. Data lake dan data mesh menjadi dua pendekatan utama dalam penyimpanan dan pengelolaan data, tetapi tantangan seperti skalabilitas, keamanan, dan kemudahan akses memunculkan inovasi baru. Berikut beberapa tren masa depan dalam pengelolaan data yang semakin banyak diadopsi oleh perusahaan:

1. Hybrid Data Lake + Data Mesh: Menggabungkan Kelebihan Keduanya

Alih-alih memilih antara data lake atau data mesh, banyak organisasi mulai mengadopsi pendekatan hybrid untuk mendapatkan manfaat dari keduanya.

• Bagaimana ini bekerja? Data lake tetap digunakan sebagai repositori utama untuk menyimpan data dalam jumlah besar, sementara prinsip data mesh diterapkan untuk memberikan akses dan kepemilikan data kepada berbagai tim dalam organisasi.
• Keuntungannya:
  • Data tetap terorganisir dalam satu tempat, tetapi masing-masing tim memiliki kontrol atas data yang mereka butuhkan.
  • Menghindari bottleneck dari pendekatan terpusat, namun tetap memastikan konsistensi data.
  • Meningkatkan efisiensi pemrosesan dan analisis data di berbagai divisi.

Pendekatan ini semakin populer di perusahaan dengan struktur organisasi yang kompleks, seperti perusahaan teknologi, keuangan, dan manufaktur global yang perlu mengelola data dari banyak sumber.

2. Penerapan Data Governance Berbasis AI untuk Kualitas dan Keamanan Data

Keamanan dan kualitas data menjadi tantangan utama dalam big data. Oleh karena itu, penerapan data governance berbasis AI semakin berkembang untuk memastikan data yang disimpan dan dikelola sesuai standar perusahaan dan regulasi industri.

• Bagaimana AI membantu?
  • Deteksi Anomali Otomatis: AI dapat mengidentifikasi data yang tidak valid, duplikat, atau tidak sesuai standar.
  • Automated Data Tagging: Mempermudah pengelolaan metadata, memastikan setiap data memiliki deskripsi dan kategori yang jelas.
  • Keamanan Data yang Lebih Canggih: Sistem berbasis AI dapat mendeteksi potensi ancaman keamanan secara real-time dan mengoptimalkan akses berdasarkan kebutuhan pengguna.

Dengan meningkatnya regulasi seperti GDPR dan CCPA, AI dalam data governance akan semakin krusial untuk memastikan perusahaan tetap mematuhi kebijakan perlindungan data global.

3. Meningkatnya Penggunaan Data Fabric sebagai Solusi Fleksibel

Selain data lake dan data mesh, pendekatan baru bernama data fabric semakin populer sebagai solusi yang lebih fleksibel dan otomatis dalam mengelola data di berbagai sistem.

• Apa itu data fabric?
  • Sebuah arsitektur yang memungkinkan integrasi data lintas platform, cloud, dan sistem on-premise tanpa harus bergantung pada satu repositori pusat seperti data lake.
  • Menggunakan automasi dan AI untuk memastikan data selalu dapat diakses dengan cara yang paling efisien.
• Mengapa tren ini berkembang?
  • Mengatasi silo data: Memungkinkan organisasi untuk mengakses dan menggunakan data dari berbagai sumber tanpa harus menyimpannya di satu tempat.
  • Lebih fleksibel dibandingkan data lake atau data mesh: Data dapat diakses langsung dari sumbernya tanpa harus dipindahkan atau diduplikasi.
  • Meningkatkan efisiensi dan keamanan: Dengan AI dan otomatisasi, data fabric dapat memastikan kepatuhan dan optimasi akses data secara real-time.

Banyak perusahaan teknologi dan layanan keuangan mulai mengadopsi data fabric sebagai alternatif untuk meningkatkan aksesibilitas data tanpa kehilangan kontrol atas keamanan dan kualitas data.

Baca Juga: Data Governance: Definisi, Manfaat, dan Implementasinya

Kesimpulan

Masa depan pengelolaan data akan semakin mengarah pada solusi yang lebih fleksibel, otomatis, dan berbasis AI. Perusahaan tidak lagi harus memilih antara data lake atau data mesh, tetapi bisa mengadopsi pendekatan hybrid, menerapkan data governance berbasis AI, atau bahkan beralih ke data fabric untuk fleksibilitas yang lebih tinggi. 

Dengan memahami tren ini, bisnis dapat menyesuaikan strategi pengelolaan data agar tetap kompetitif di era digital yang semakin berbasis data.

Siap Menjadi Ahli Data? Dapatkan Beasiswa Eksklusif Data Engineer di Digital Skola

Saat ini, hampir semua bisnis digerakkan oleh data, memahami bagaimana mengelola, menyimpan, dan menganalisis data dengan pendekatan modern seperti data mesh, data lake, atau bahkan data fabric adalah keterampilan yang sangat dicari. 

Perusahaan terus berinovasi dalam pengelolaan data dengan hybrid data lake + data mesh, menerapkan AI dalam data governance, dan mengadopsi data fabric untuk efisiensi yang lebih tinggi.

Jika kamu ingin menjadi bagian dari revolusi ini dan membangun karier di bidang data, inilah kesempatan emas untukmu. Kamu bisa mengikuti Bootcamp Data Engineer Scholarship Program di Digital Skola dengan keuntungan berikut:

• GRATIS 100% – Tidak perlu bayar, cukup komitmen untuk belajar.
• Kurikulum intensif – Materi lengkap mulai dari dasar hingga tingkat lanjut.
• Portofolio profesional – Bangun proyek nyata untuk meningkatkan kredibilitasmu.
• Dukungan karier – Dapatkan bimbingan langsung agar siap bersaing di industri.

Jangan lewatkan kesempatan ini. Kuota terbatas, daftar sekarang dan wujudkan impianmu menjadi Data Engineer profesional dan andal.