Analogi Dapur Restoran dan Arsitektur Data

1. Analogi Dapur Restoran

• Bahan Mentah: Bahan-bahan mentah (seperti sayuran, daging) diantarkan ke dapur restoran melalui truk.
• Proses Pengolahan:
  1. Penerimaan: Bahan mentah diterima di loading dock.
  2. Sortir dan Label: Bahan disortir, dilabel, dan diarahkan ke area penyimpanan yang sesuai (misalnya, pantry untuk bahan kering, lemari es untuk bahan segar).
  3. Penyimpanan: Bahan diatur berdasarkan tanggal kedaluwarsa, suhu, dan pemisahan untuk menghindari kontaminasi.
  4. Penggunaan: Bahan yang sudah diolah digunakan oleh koki untuk menyiapkan hidangan.
• Tujuan: Meminimalkan pemborosan, memastikan keamanan makanan, dan memungkinkan koki fokus pada memasak.

2. Hubungan dengan Arsitektur Data

• Data sebagai Bahan Mentah:
  • Data masuk ke organisasi dari berbagai sumber (cloud, aplikasi operasional, media sosial).
  • Mirip seperti bahan mentah yang datang dari berbagai supplier.
• Data Lake:
  • Fungsi: Menyimpan data mentah (terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur) dengan cepat dan murah.
  • Analog: Loading dock di restoran, tempat bahan mentah disimpan sementara.
  • Tantangan:
    • Data Swamp: Data yang tidak teratur, duplikat, atau tidak lengkap.
    • Kinerja Query: Tidak dioptimalkan untuk query analitik kompleks.
• Data Warehouse:
  • Fungsi: Menyimpan data yang sudah dibersihkan, diorganisasi, dan dioptimalkan untuk analitik.
  • Analog: Pantry dan lemari es di restoran, tempat bahan siap pakai disimpan.
  • Tantangan:
    • Biaya Tinggi: Mahal untuk menyimpan data dalam volume besar.
    • Keterbatasan: Kurang mendukung data semi-terstruktur dan tidak terstruktur.
    • Kecepatan: Proses pembersihan dan pengorganisasian data memakan waktu.

3. Data Lakehouse: Solusi Terbaik dari Dua Dunia

• Konsep: Menggabungkan fleksibilitas dan biaya efektif dari Data Lake dengan performa dan struktur dari Data Warehouse.
• Manfaat:
  • Menyimpan data dari sumber baru (seperti AI dan machine learning) dengan biaya rendah.
  • Mendukung Business Intelligence (BI) dan Machine Learning (ML) dengan kinerja tinggi.
  • Lapisan manajemen dan governance data yang terintegrasi.
• Implementasi:
  • Memodernisasi Data Lake yang sudah ada.
  • Melengkapi Data Warehouse untuk mendukung workload AI/ML.

4. Kesimpulan

• Data Lake: Seperti loading dock, tempat menyimpan data mentah dengan cepat dan murah.
• Data Warehouse: Seperti pantry dan lemari es, tempat data yang sudah diolah disimpan untuk analitik.
• Data Lakehouse: Solusi modern yang menggabungkan keunggulan Data Lake dan Data Warehouse.
• Pelajaran: Proses pengolahan data mirip dengan pengolahan bahan di dapur restoran—perlu kecepatan, organisasi, dan efisiensi.