🚩 Problem Statement
Banyak organisasi kini menghadapi kerangka data yang kompleks: data terstruktur, semi-terstruktur, hingga tak terstruktur, volume besar, banyak domain bisnis berbeda. Ada kebutuhan untuk memilih arsitektur yang tepat—apakah tetap menggunakan gudang data warehouse, menggunakan lake, mencoba lakehouse, atau bergeser ke model domain-terdistribusi seperti data mesh. Artikel ini menjelaskan dan membandingkan keempatnya.
🛠️ Methodologi / Solusi
Menjelaskan pengertian dan karakteristik utama dari:
1️⃣Data Warehouse: sistem terstruktur, skema definisi sejak awal, ditujukan untuk analitik dan reporting.
2️⃣Data Lake: repositori terpusat untuk data dalam bentuk mentah (raw) atau semi-terstruktur, fleksibel untuk eksplorasi dan ML.
3️⃣Data Lakehouse: gabungan konsep lake dan warehouse—menyediakan fleksibilitas lake dengan performa dan struktur warehouse.
4️⃣Data Mesh: perubahan organisasi dan arsitektur: desentralisasi kepemilikan data per domain, data diperlakukan sebagai produk.
Menyajikan kelebihan dan keterbatasan tiap arsitektur: misalnya lakehouse mengurangi redundansi data, namun kompleksitas tinggi; mesh mengatasi hambatan organisasi tapi butuh tim yang sangat mapan.
📊 Findings / Results
1️⃣Lakehouse memungkinkan organisasi yang memiliki kebutuhan struktural & eksplorasi mempercepat analitik lintas tipe data.
2️⃣Data mesh cocok saat tim bisnis tersegmentasi, volume data dan domain banyak, dan tim central tidak cukup untuk mengelola semua data.
3️⃣Tidak satu arsitektur cocok untuk semua organisasi—pilihan harus cocok terhadap kebutuhan teknis dan organisasi.
📌 Key Takeaways
1️⃣ Pilih arsitektur data tidak hanya berdasarkan teknologi, tetapi berdasarkan tim organisasi, volume data, tipe data, dan kebutuhan bisnis.
2️⃣ Jika Anda banyak memproses data terstruktur untuk BI → data warehouse masih valid.
3️⃣ Jika Anda memiliki banyak data mentah untuk ML/eksplorasi → data lake cocok.
4️⃣ Jika Anda ingin fleksibilitas + struktur → lakehouse bisa jalan tengah, tapi kompleksitas tinggi.
5️⃣ Jika organisasi besar dengan banyak domain bisnis mandiri → data mesh bisa solusi, tapi butuh governance, platform self-service, dan budaya data yang matang.
Sumber:
https://luminousmen.com/post/data-warehouse-data-lake-data-lakehouse-data-mesh-what-they-are-and-how-they-differ/
#DataArchitecture #DataWarehouse #DataLake #DataLakehouse #DataMesh #BigData #DataEngineering