By Solusi Strategis Dong in Teknologi —

Cara Membuat Data Lakehouse untuk Analitik Bisnis

Setiap bisnis digital hari ini pasti punya data — banyak banget. Mulai dari transaksi, klik pengguna, hingga histori pelanggan. Tapi sayangnya, gak semua bisnis bisa manfaatin data itu buat ambil keputusan. Kenapa? Karena data tersebar di mana-mana, gak terstruktur, atau malah susah diakses.

Kalau kamu pernah merasa seperti itu, mungkin sudah waktunya mempertimbangkan data lakehouse sebagai solusi utama untuk analitik bisnis. Data lakehouse menggabungkan kekuatan data warehouse dan fleksibilitas data lake, biar tim kamu bisa eksplorasi data, bikin dashboard, atau bahkan prediksi tren — tanpa harus ribet pindah-pindah sistem.

Apa Itu Data Lakehouse?

Data lakehouse adalah arsitektur modern yang menggabungkan kelebihan dari:

  • Data warehouse: cepat, terstruktur, cocok buat analitik & BI
  • Data lake: fleksibel, mendukung data semi-struktur/tidak terstruktur, skala besar

Dengan data lakehouse, kamu bisa simpan berbagai tipe data (CSV, JSON, video, log, dll) dalam satu tempat dan tetap bisa dianalisis dengan performa tinggi.

Kenapa Data Lakehouse Cocok untuk Analitik Bisnis?

1. Semua Data Terpusat dan Mudah Diakses

Gak perlu lagi nyari data ke berbagai sistem atau drive yang berbeda. Lakehouse menyatukan semuanya, dari data transaksi hingga data media sosial.

2. Mendukung Analitik Real-Time dan Historis

Mau analisis data hari ini atau 2 tahun lalu? Bisa! Lakehouse mendukung dua-duanya karena menyimpan data raw dan versi terstruktur sekaligus.

3. Lebih Hemat Biaya Dibanding Data Warehouse Tradisional

Karena dibangun di atas storage fleksibel (biasanya cloud object storage), biaya penyimpanan bisa jauh lebih murah dibanding warehouse murni.

4. Bisa Diakses Tim Berbeda: BI, Data Science, Marketing

Arsitektur lakehouse dirancang agar data bisa dimanfaatkan lintas fungsi — bukan hanya untuk tim data.

Komponen Utama dalam Arsitektur Data Lakehouse

Untuk membangun lakehouse yang solid, kamu butuh beberapa komponen kunci:

A. Data Ingestion Layer

Lapisan ini bertugas memasukkan data ke lakehouse, baik secara batch maupun real-time.

  • Tools: Apache NiFi, Fivetran, Kafka, Airbyte

B. Storage Layer

Biasanya menggunakan object storage di cloud (misalnya: AWS S3, Azure Blob, Google Cloud Storage). Di sinilah semua data mentah disimpan.

C. Metadata & Governance Layer

Mengelola informasi tentang struktur data, lineage, quality, dan keamanan.

  • Tools: Apache Hive, AWS Glue, Unity Catalog (Databricks)

D. Query & Processing Engine

Lapisan yang memungkinkan kita mengolah dan menganalisis data.

  • Tools: Apache Spark, Databricks, Trino, Dremio

E. BI & Visualization Layer

Di sinilah tim analitik atau bisnis bisa bikin laporan, dashboard, atau model prediktif.

  • Tools: Power BI, Looker, Tableau, Metabase, Superset

Langkah-Langkah Membangun Data Lakehouse

1. Identifikasi Sumber Data

Tanya dulu ke tim kamu: data apa yang kita punya?

  • CRM (HubSpot, Salesforce)
  • Database aplikasi (PostgreSQL, MySQL)
  • Platform analytics (Google Analytics, Mixpanel)
  • Data warehouse lama (BigQuery, Redshift)
  • File log atau IoT device

Buat daftar lengkap dan prioritaskan yang paling relevan untuk bisnis.

2. Tentukan Platform dan Tools yang Akan Digunakan

Jika kamu baru mulai, pilih stack yang fleksibel tapi mudah diatur. Contoh:

  • Storage: AWS S3
  • Engine: Databricks atau Snowflake
  • Ingestion: Airbyte
  • BI Tool: Metabase

Untuk skala besar, kamu bisa integrasikan teknologi seperti Delta Lake, Apache Iceberg, atau Apache Hudi.

3. Bangun Skema Data dan Governance

Walaupun data lakehouse fleksibel, kamu tetap perlu membuat:

  • Data schema (meskipun semi-struktur)
  • Data catalog
  • Role-based access control

Ini penting untuk memastikan data bisa digunakan tanpa chaos.

4. Integrasikan dengan BI dan Analitik Tools

Setelah data tersimpan dan bisa di-query, waktunya sambungkan ke dashboard:

  • Power BI untuk laporan interaktif
  • Superset untuk analitik eksploratif
  • Jupyter Notebook untuk tim data science

Pastikan semua tim bisa mengakses data dengan role masing-masing.

Studi Kasus: Retail Online Bangun Lakehouse dan Naikkan Efisiensi 60%

Sebuah perusahaan e-commerce Indonesia menerapkan data lakehouse dengan stack: AWS S3 + Databricks + Power BI.

Dengan integrasi ini, mereka:

  • Menyatukan data dari 12 sumber (apps, toko, social media)
  • Mengurangi waktu analisis mingguan dari 4 jam jadi 30 menit
  • Meningkatkan akurasi stok dan campaign targeting

Tantangan dan Tips Sukses

Tantangan:

  • Data mentah tidak konsisten
  • Kurangnya dokumentasi internal
  • Biaya awal setup dan pelatihan tim

Tips:

  • Mulai dari 1 use case spesifik (misalnya dashboard penjualan)
  • Dokumentasikan pipeline dan struktur metadata
  • Edukasi tim bisnis agar terbiasa baca insight dari lakehouse

Penutup: Lakehouse Itu Bukan Tren — Tapi Investasi Data Masa Depan

Cara Buat Data Lakehouse untuk Analitik Bisnis bukan hanya soal penyimpanan, tapi tentang cara baru melihat dan memanfaatkan data dalam operasional bisnis. Dengan sistem ini, kamu bisa menggabungkan fleksibilitas data mentah dengan kekuatan analitik modern, dalam satu platform yang scalable.

Kalau bisnismu sudah punya banyak data tapi belum bisa maksimalkan, mungkin ini saatnya melirik lakehouse sebagai solusi.