Data Lakehouse: Definisi, Keunggulan & Transformasi Bisnis di Era Big Data

Data Lakehouse adalah arsitektur data terpadu yang menggabungkan fleksibilitas penyimpanan data raw dari Data Lake dengan kemampuan analitik terstruktur Data Warehouse.  Dengan pendekatan ini, organisasi dapat menyimpan:

• Data terstruktur
• Semi-terstruktur
• Tidak terstruktur (seperti gambar, audio, atau log IoT)

dalam satu repositori, sekaligus mendukung transaksi Atomicity, Consistency, Isolation  (ACID), untuk menjamin konsistensi data.  

Contoh konkretnya: Perusahaan streaming seperti Netflix menggunakan Lakehouse untuk menyimpan data perilaku pengguna (unstructured) sekaligus menghasilkan laporan rekomendasi konten (structured) dari platform yang sama.

Manfaat Utama Data Lakehouse

Menggantikan kebutuhan dua sistem terpisah (Data Lake + Warehouse) dengan penyimpanan objek cloud berbiaya rendah seperti AWS S3 atau Google Cloud Storage.  Biaya duplikasi data dan ETL pun berkurang signifikan.

Memiliki kualitas data dan governansi lebih baik karena lapisan metadata terpusat memungkinkan penerapan skema, audit trail, dan kontrol akses granular.   Hasilnya, data lebih konsisten dan memenuhi standar kepatuhan seperti General Data Protection Regulation (GDPR).

Apa yang dimaksud dengan GDPR?

GDPR adalah peraturan perlindungan data yang diberlakukan oleh Uni Eropa (UE) mulai 25 Mei 2018.  GDPR dirancang untuk melindungi data pribadi warga negara Uni Eropa dan memberikan mereka lebih banyak kontrol atas bagaimana data mereka dikumpulkan, diproses, dan digunakan.

Tujuan Utama GDPR

• Memastikan bahwa data pribadi individu diproses dengan aman dan transparan.
• Memberikan hak kepada individu untuk mengetahui bagaimana data mereka digunakan.
• Memungkinkan individu untuk mengontrol data pribadi mereka, seperti meminta akses. menghapus data, atau membatasi penggunaannya.
• Menuntut organisasi yang mengumpulkan dan memproses data untuk mematuhi aturan ketat dalam pengelolaan data.

GDPR melindungi semua data pribadi yang dapat mengidentifikasi seseorang, seperti:

• Nama
• Alamat
• Nomor identifikasi
• Data lokasi
• Alamat IP
• Data kesehatan
• Informasi finansial
• Data biometrik

Perusahaan yang tidak mematuhi GDPR dapat dikenakan denda besar, hingga 20 juta Euro atau 4% dari pendapatan tahunan global, mana yang lebih besar. 

Oleh karena itu, banyak organisasi harus menyesuaikan kebijakan dan infrastruktur mereka untuk mematuhi GDPR.  GDPR berlaku tidak hanya untuk perusahaan di Uni Eropa, tetapi juga untuk perusahaan di luar UE yang memproses data warga negara UE.

Akses Real-Time untuk Berbagai Workload Benggunakan Lakehouse

Mendukung kueri SQL, analitik BI, machine learning, dan pemrosesan streaming dari satu sumber.  Misalnya, T-Mobile AS menggunakan Lakehouse untuk memantau deploymen jaringan 5G secara real-time.

Data Lakehouse Skalabilitas Tanpa Batas

Pemisahan resource komputasi dan penyimpanan memungkinkan penskalaan independen. Google BigQuery, misalnya, bisa menangani petabyte data tanpa downtime.

Fitur Kunci yang Membedakan Lakehouse

Data disimpan dalam format open-source (Apache Parquet/ORC)untuk interoperabilitas antar tools.  Dukungan transaksi ACID: Memastikan integritas data saat multi-user mengakses data bersamaan.

Katalog terpusat (seperti Dataplex di Google Cloud) untuk otomatisasi data discovery dan lineage tracking.  Tools seperti Databricks MLflow memungkinkan pelatihan model langsung di atas data lakehouse.

Perbandingan Data Lakehouse dengan Arsitektur Lama

Aspek	Data Lake	Data Warehouse	Data Lakehouse
Jenis Data	Unstructured/Semi	Structured	Semua jenis
Skema	Schema-on-read	Schema-on-write	Hybrid (fleksibel)
Biaya	Rendah	Tinggi	Sangat efisien
Kueri Real-Time	Terbatas	Baik	Optimal
Contoh Platform	Hadoop HDFS	Teradata	Databricks, Snowflake

Studi Kasus Keberhasilan Data Lakehouse

Zendesk mengadopsi arsitektur Lakehouse berbasis Apache Hudi untuk:

• Menyinkronkan data pelanggan real-time sesuai regulasi GDPR.

• Mengurangi kompleksitas ETL dan biaya penyimpanan 40%.

Platform Lakehouse Terbaik 2025

• Databricks Lakehouse:  Terintegrasi dengan Delta Lake dan Apache Spark, ideal untuk Machine Learning workload.

• Snowflake: Arsitektur multi-cluster untuk kueri konkurensi tinggi.

• Google BigLake: Dukungan serverless dan AI Gemini untuk otomatisasi manajemen data.

Penerapan Data Lakehouse di Organisasi

Mulai bertahap dengan migrasikan data non-kritis terlebih dahulu, gunakan Open Format seperti Apache Iceberg untuk hindari vendor lock-in dan prioritaskan Governans dengan mengimplementasikan Role-Based Access Control (RBAC) sejak awal.

Data Lakehouse bukan sekadar tren, tapi solusi masa depan untuk menghilangkan:

1. Silo data
2. Memangkas biaya
3. Mempercepat inovasi berbasis data. 

Dengan dukungan AI dan format terbuka, arsitektur ini menjawab tantangan kompleksitas data di era digital.

Referensi:

• IBM:  Apa yang dimaksud dengan lakehouse data?  IBM Topics.
• Microsoft Azure:  Apa itu data lakehouse? Azure Databricks.
• Google Cloud:  Data Lakehouse Google Solutions.