Assalamualaikum dan salam sejahtera kepada semua peminat teknologi dan usahawan digital! Cuba bayangkan, setiap hari, data baharu membanjiri kita dari pelbagai arah – daripada media sosial, transaksi harian, hinggalah kepada sensor IoT yang canggih.
Data ini ibarat lombong emas digital yang tak ternilai, tetapi kalau salah urus, ia boleh jadi huru-hara! Dulu, kita mungkin selesa dengan cara penyimpanan data yang lama, tapi dengan ledakan data sekarang, rasanya dah tak relevan lagi, kan?
Saya sendiri pun sering berfikir, bagaimana agaknya syarikat-syarikat terkemuka menguruskan ‘lautan’ data mereka dengan begitu pantas dan cekap? Jawapannya, ramai yang sudah beralih kepada reka bentuk Data Lake berasaskan awan.
Ini bukan sekadar tempat simpanan biasa tau; ia adalah satu revolusi dalam pengurusan data! Daripada pengalaman saya sendiri, dengan Data Lake di awan ni, bukan sahaja lebih fleksibel dan jimat kos, malah ia membuka pintu seluas-luasnya untuk analisis mendalam, pembelajaran mesin, dan keputusan perniagaan yang lebih tepat.
Ia membolehkan kita mengubah data mentah menjadi pandangan yang bernilai, malah ada yang kini mula melihat kepada konsep ‘data lakehouse’ untuk gabungan kuasa terbaik.
Jadi, kalau korang nak tahu bagaimana nak ‘transform’ data syarikat menjadi aset paling berharga, teruskan bacaan ini. Mari kita bongkar rahsia dan kelebihan Data Lake berasaskan awan dengan lebih terperinci!
Transformasi Pengurusan Data ke Era Moden yang Lebih Cekap
Dari Storan Tradisional ke Revolusi Awan
Dulu, saya ingat lagi betapa sukarnya nak menguruskan data di syarikat kecil saya. Segala-galanya disimpan dalam pelbagai sistem yang berbeza, daripada pangkalan data relasional tradisional sampailah ke fail-fail Excel yang berselerak.
Bila nak buat analisis, memang pening kepala nak gabungkan semua tu. Prosesnya lambat, memerlukan banyak tenaga kerja, dan selalunya data yang saya dapat tu dah tak ‘fresh’ lagi.
Ini satu pengalaman yang saya yakin ramai usahawan atau profesional IT di luar sana pun pernah hadapi. Tapi dengan kehadiran Data Lake berasaskan awan, semua tu berubah secara drastik.
Ia bukan sekadar tempat simpanan; ia adalah platform yang boleh menampung pelbagai jenis data – struktur, separa struktur, dan tidak berstruktur – dalam format asalnya, tanpa perlu diproses awal-awal.
Ini macam kita ada sebuah perpustakaan raksasa yang boleh simpan semua jenis buku, majalah, surat khabar, dan manuskrip tanpa perlu susun ikut kategori tertentu dulu.
Anda bayangkan betapa banyak masa dan kos yang dapat dijimatkan! Saya rasa ini satu anjakan paradigma yang kita semua patut ambil berat, terutamanya dalam dunia yang semakin pantas ini.
Kemampuan untuk menyimpan data mentah memberikan fleksibiliti yang sangat besar untuk analisis di masa hadapan, apabila mungkin ada teknologi atau kaedah analisis baharu yang muncul.
Mengapa Pendekatan Lama Tidak Lagi Relevan untuk Bisnes Hari Ini
Pendekatan lama dalam pengurusan data, seperti gudang data (data warehouse) tradisional, meskipun masih relevan untuk tujuan tertentu, seringkali menghadapi cabaran besar apabila berhadapan dengan ledakan data moden.
Masalahnya ialah ia direka untuk data berstruktur dan memerlukan skema yang ketat sebelum data boleh dimuatkan. Ini bermakna, jika anda mempunyai data daripada media sosial, log sensor IoT, atau aliran klik dari laman web, anda perlu melalui proses ‘ETL’ (Extract, Transform, Load) yang memakan masa dan sumber.
Pengalaman saya sendiri menunjukkan, setiap kali ada sumber data baharu, pasukan IT terpaksa bekerja keras untuk menyesuaikan skema, dan ini melambatkan segala-galanya.
Dalam dunia perniagaan yang kompetitif hari ini, kelajuan adalah segalanya. Kita perlukan keupayaan untuk bertindak balas dengan pantas terhadap perubahan pasaran dan trend pelanggan.
Data Lake di awan membolehkan kita membuang data ke dalamnya tanpa perlu risau tentang skema terlebih dahulu, memberi kita kebebasan untuk meneroka dan menganalisis data mengikut keperluan masa nyata.
Saya rasa, ini adalah kunci utama untuk kekal relevan dan berdaya saing.
Kelebihan Kos dan Skalabiliti yang Tak Terjangkau Akal dengan Data Lake Awan
Penjimatan Bajet Operasi yang Signifikan
Salah satu perkara yang paling menarik perhatian saya tentang Data Lake berasaskan awan ialah penjimatan kos yang ketara. Saya masih ingat lagi betapa mahalnya untuk membina dan menyelenggara infrastruktur storan data sendiri di premis (on-premise).
Anda perlu melabur dalam perkakasan, perisian, lesen, dan yang paling penting, pasukan pakar IT untuk menguruskan semuanya 24/7. Itu belum termasuk kos elektrik dan penyejukan!
Dengan Data Lake di awan, semua beban ini dipindahkan kepada penyedia perkhidmatan awan. Kita hanya perlu bayar untuk apa yang kita gunakan (pay-as-you-go), yang sangat ideal untuk perniagaan bersaiz kecil dan sederhana (PKS) yang bajetnya terhad.
Ini membolehkan syarikat saya mengalihkan bajet dari perbelanjaan modal (CapEx) kepada perbelanjaan operasi (OpEx), memberikan lebih banyak fleksibiliti kewangan.
Pengalaman saya, penjimatan ini bukan sahaja pada kos storan, tetapi juga pada kos pengurusan dan pentadbiran, membolehkan pasukan saya fokus pada inovasi daripada menguruskan infrastruktur semata-mata.
Fleksibiliti untuk Berkembang Tanpa Batasan
Skalabiliti adalah satu lagi faktor penentu yang membuat saya jatuh cinta dengan Data Lake awan. Pernah tak anda rasa terhad dengan kapasiti storan yang sedia ada, dan setiap kali nak tambah, prosesnya rumit dan mengambil masa?
Itu masalah biasa dengan infrastruktur on-premise. Tapi dengan awan, anda boleh mengembangkan kapasiti storan anda dalam sekelip mata, tanpa perlu membeli perkakasan baharu atau melakukan konfigurasi yang rumit.
Jika syarikat anda mengalami pertumbuhan mendadak dan tiba-tiba perlu menyimpan terabyte atau bahkan petabyte data, Data Lake awan boleh menampungnya dengan mudah.
Begitu juga, jika penggunaan data berkurangan, anda boleh mengurangkan sumber dan menjimatkan kos. Fleksibiliti ini memberi ketenangan fikiran kepada saya sebagai pemilik perniagaan, kerana saya tahu infrastruktur data saya boleh menyesuaikan diri dengan keperluan yang berubah-ubah, tidak kira seberapa besar atau kecil cabarannya.
Saya pernah tengok sendiri bagaimana sebuah syarikat startup boleh berkembang menjadi pemain utama dalam industri, sebahagian besarnya kerana keupayaan mereka untuk menskalakan infrastruktur data mereka dengan pantas di awan.
Membongkar Potensi Analitik Data Tanpa Batasan
Akses Mudah untuk Keputusan Perniagaan Lebih Cepat
Bagi saya, salah satu janji terbesar Data Lake awan adalah keupayaannya untuk memudahkan akses kepada data bagi pelbagai pasukan dalam sesebuah organisasi.
Dulu, proses untuk mendapatkan data yang spesifik untuk analisis selalunya memerlukan permintaan kepada pasukan IT, yang kemudiannya perlu mengekstrak dan memformat data.
Proses ini mengambil masa berhari-hari, malah berminggu-minggu, dan pada masa data sampai ke tangan penganalisis, ia mungkin sudah lapuk. Dengan Data Lake awan, data boleh diakses terus oleh saintis data, penganalisis perniagaan, dan jurutera, menggunakan pelbagai alat dan bahasa pengaturcaraan yang berbeza.
Ini bukan sahaja mempercepatkan proses analisis, tetapi juga memupuk budaya membuat keputusan berdasarkan data di seluruh organisasi. Saya sendiri pernah menggunakan platform ini untuk menganalisis corak pembelian pelanggan dan hasilnya, kami dapat melancarkan kempen pemasaran yang lebih disasarkan dalam masa yang singkat.
Kesannya? Peningkatan jualan dan kepuasan pelanggan!
Memacu Inovasi dengan Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan
Di sinilah Data Lake awan benar-benar menyerlah sebagai pemangkin inovasi. Dengan keupayaan untuk menyimpan data mentah dalam jumlah yang sangat besar, ia menjadi asas yang sempurna untuk aplikasi pembelajaran mesin (Machine Learning, ML) dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI).
Jurutera ML dan saintis data boleh mengakses data yang pelbagai ini untuk melatih model-model canggih tanpa batasan format atau skema. Saya pernah berkolaborasi dengan beberapa pakar ML yang menggunakan Data Lake kami untuk membangunkan sistem cadangan produk yang sangat tepat, dan sistem ramalan permintaan yang jauh lebih baik daripada kaedah tradisional.
Tanpa Data Lake awan, proses ini akan menjadi sangat rumit dan mahal, terutamanya apabila melibatkan data tidak berstruktur seperti imej, video, atau teks.
Kebebasan untuk bereksperimen dengan data mentah ini membuka pintu kepada penemuan baharu dan membolehkan syarikat anda kekal di hadapan dalam perlumbaan inovasi.
Keselamatan dan Kepatuhan Data di Awan: Adakah Ia Selamat?
Strategi Perlindungan Data yang Kukuh
Apabila berbicara tentang data, isu keselamatan adalah perkara utama yang seringkali bermain di fikiran saya, dan saya yakin ramai juga yang risau tentang hal ini.
Menyimpan data di awan kadangkala menimbulkan keraguan, adakah ia benar-benar selamat? Berdasarkan pengalaman saya berinteraksi dengan pelbagai penyedia perkhidmatan awan terkemuka, saya mendapati bahawa mereka sebenarnya melabur besar dalam infrastruktur keselamatan yang jauh lebih canggih daripada apa yang kebanyakan syarikat kecil atau sederhana mampu bina sendiri.
Ini termasuk enkripsi data semasa rehat (at rest) dan semasa transit, kawalan akses yang ketat menggunakan Identity and Access Management (IAM), serta pemantauan keselamatan 24/7.
Anda boleh bayangkan, mereka ada pasukan pakar keselamatan siber bertaraf dunia yang bekerja sepanjang masa untuk melindungi data kita. Sebagai pengguna, kita juga memainkan peranan penting dengan mengkonfigurasi tetapan keselamatan dengan betul dan mengamalkan amalan terbaik seperti kata laluan yang kuat dan pengesahan berbilang faktor.
Jadi, jika diuruskan dengan betul, keselamatan data di awan sebenarnya boleh menjadi lebih baik daripada storan on-premise.
Memenuhi Piawaian Regulasi Global dan Tempatan
Kepatuhan terhadap piawaian regulasi adalah satu lagi aspek kritikal, terutamanya bagi industri yang dikawal selia seperti kewangan, kesihatan, atau sektor awam.
Dengan Data Lake di awan, cabaran ini boleh diatasi dengan lebih mudah, asalkan kita memilih penyedia perkhidmatan yang betul. Penyedia awan terkemuka biasanya mematuhi pelbagai piawaian kepatuhan antarabangsa seperti GDPR, HIPAA, ISO 27001, dan juga piawaian tempatan seperti Akta Perlindungan Data Peribadi (PDPA) Malaysia.
Mereka menyediakan laporan audit dan pensijilan yang membuktikan kepatuhan mereka, yang memudahkan syarikat kita untuk melalui proses audit. Pengalaman saya, memilih penyedia awan yang sudah sedia mematuhi piawaian ini menjimatkan banyak masa dan usaha berbanding cuba mencapai kepatuhan sendiri.
Penting untuk kita sentiasa menyemak dokumentasi kepatuhan penyedia dan memastikan ia selari dengan keperluan industri dan undang-undang di Malaysia. Ini memberikan ketenangan fikiran bahawa data kita bukan sahaja selamat, tetapi juga disimpan mengikut peraturan yang ditetapkan.
Dari Data Lake ke Data Lakehouse: Evolusi Terbaru dalam Pengurusan Data
Menggabungkan Kekuatan Terbaik Kedua Dunia
Jika anda sudah selesa dengan konsep Data Lake, bersedialah untuk mendengar tentang evolusi seterusnya: Data Lakehouse. Konsep ini sedang hangat diperkatakan dan saya sendiri cukup teruja dengannya!
Pada asasnya, Lakehouse cuba menggabungkan kelebihan terbaik dari Data Lake (skalabiliti dan kos efektif untuk data mentah) dengan kelebihan Data Warehouse (struktur, pengurusan transaksi, dan prestasi untuk analisis berstruktur).
Ini bermakna anda boleh menyimpan semua jenis data di Data Lake anda, tetapi pada masa yang sama, anda boleh mengaplikasikan lapisan struktur dan pengurusan data seperti jadual, skema, dan kawalan versi, sama seperti dalam gudang data tradisional.
Ini menghilangkan keperluan untuk memindahkan data antara sistem yang berbeza, menjimatkan masa dan mengurangkan kerumitan. Bagi saya, ini adalah satu langkah besar ke hadapan kerana ia menyelesaikan banyak cabaran yang saya hadapi apabila cuba mengintegrasikan kedua-dua dunia ini.
Ia memberikan fleksibiliti Data Lake tetapi dengan kebolehpercayaan dan prestasi yang diharapkan dari gudang data.
Senario Penggunaan untuk Lakehouse yang Bakal Ubah Permainan
Konsep Lakehouse ini membuka pelbagai kemungkinan baharu untuk syarikat, dan saya nampak banyak potensi dalam pelbagai senario penggunaan. Sebagai contoh, sebuah syarikat e-dagang boleh menggunakan Lakehouse untuk menyimpan semua data transaksi, log laman web, data klik, dan maklum balas pelanggan dalam satu platform.
Mereka kemudian boleh menggunakan lapisan gudang data di atasnya untuk menjalankan analisis BI (Business Intelligence) harian tentang jualan, inventori, dan tingkah laku pelanggan, sambil pada masa yang sama menggunakan data mentah untuk melatih model ramalan permintaan atau sistem cadangan produk berasaskan ML.
Ini adalah impian setiap penganalisis data, bukan? Selain itu, syarikat pengeluar boleh menyimpan data sensor dari jentera mereka di Lakehouse untuk analisis prediktif, mengesan kerosakan sebelum ia berlaku.
Kemampuan untuk menguruskan data berstruktur dan tidak berstruktur dengan cekap di satu tempat benar-benar membolehkan kita membuat keputusan yang lebih tepat dan pantas.
| Ciri | Data Lake Tradisional | Data Lakehouse | Gudang Data Tradisional |
|---|---|---|---|
| Jenis Data | Mentah, semua format (berstruktur, tidak berstruktur, separa struktur) | Mentah, semua format + Jadual/Skema | Berstruktur, skema ketat |
| Skema | Schema-on-read (ditentukan semasa analisis) | Schema-on-write + Schema-on-read (fleksibel dan berstruktur) | Schema-on-write (ditentukan sebelum storan) |
| Prestasi Analitik | Baik untuk data mentah, kurang untuk BI | Sangat baik untuk semua jenis analisis | Sangat baik untuk BI berstruktur |
| Kos & Skalabiliti | Rendah, sangat skalabel | Rendah, sangat skalabel | Tinggi, kurang skalabel |
| Kebolehtadbiran | Rendah (kurang kawalan transaksi) | Tinggi (pengurusan transaksi, kualiti data) | Tinggi (pengurusan transaksi, kualiti data) |
| Penggunaan Utama | Pembelajaran Mesin, Big Data Analytics | Semua jenis analisis (BI, ML, AI) | Pelaporan Perniagaan, BI |
Tips Memilih Penyedia Perkhidmatan Data Lake Awan Terbaik untuk Keperluan Anda
Faktor Utama yang Perlu Dipertimbangkan Sebelum Membuat Pilihan
Memilih penyedia perkhidmatan Data Lake awan yang tepat boleh menjadi keputusan yang besar, dan saya tahu ramai yang mungkin rasa keliru dengan begitu banyak pilihan di luar sana.
Dari pengalaman saya, ada beberapa faktor utama yang anda perlu pertimbangkan dengan teliti. Pertama, semak keupayaan storan dan pemprosesan mereka. Adakah ia boleh menampung jumlah data yang anda jangkakan, dan adakah ia cukup pantas untuk keperluan analisis anda?
Kedua, lihat pada ekosistem alat yang disokong. Adakah ia serasi dengan alat-alat analisis dan ML yang pasukan anda sudah biasa gunakan, atau yang anda rancang untuk gunakan?
Sokongan untuk pelbagai bahasa pengaturcaraan seperti Python, R, dan SQL adalah bonus. Ketiga, dan ini sangat penting, perhatikan aspek keselamatan dan kepatuhan.
Pastikan penyedia mematuhi semua piawaian regulasi yang relevan untuk industri anda. Keempat, kos! Bandingkan model harga yang berbeza dan cari yang paling sesuai dengan bajet anda, tanpa mengorbankan prestasi atau keselamatan.
Jangan terburu-buru, lakukan kajian mendalam dan bandingkan beberapa pilihan sebelum membuat keputusan.
Pengalaman Saya Mencari Yang Sesuai dan Perkara yang Saya Belajar
Percayalah, saya dah lalui fasa ‘mencari jodoh’ dengan penyedia Data Lake awan ni. Pada mulanya, saya terlalu fokus pada harga termurah, yang akhirnya membawa kepada beberapa isu prestasi dan sokongan pelanggan yang kurang memuaskan.
Apa yang saya belajar dari pengalaman itu ialah, harga bukanlah satu-satunya faktor penentu. Kualiti sokongan pelanggan adalah sangat penting; anda mahukan penyedia yang responsif dan mempunyai pasukan pakar yang boleh membantu anda apabila timbul masalah.
Saya juga dapati bahawa integrasi dengan perkhidmatan awan lain (seperti perkhidmatan komputasi, pangkalan data, dan alat ML) adalah kritikal untuk membina seni bina data yang menyeluruh.
Penyedia yang menawarkan ekosistem yang kukuh dan integrasi yang lancar akan menjimatkan banyak masa dan usaha anda dalam jangka masa panjang. Jangan takut untuk mencuba versi percuma atau Proof-of-Concept (PoC) untuk beberapa pilihan penyedia.
Ini memberi anda peluang untuk menguji sendiri prestasi dan kebolehlaksanaan mereka dengan data dan senario penggunaan anda sendiri. Pengalaman sebenar ini tak ternilai dan akan membantu anda membuat pilihan yang paling tepat untuk perniagaan anda.
Mengakhiri Kata
Sahabat-sahabat sekalian, setelah kita menyelami selok-belok Data Lake berasaskan awan dan evolusinya kepada Data Lakehouse, saya harap korang semua dapat gambaran yang lebih jelas betapa pentingnya pengurusan data yang cekap dalam landskap perniagaan hari ini. Jujur saya katakan, ini bukan lagi pilihan, tetapi satu kemestian yang perlu diambil serius. Daripada pengalaman saya sendiri menguruskan pelbagai projek digital, melabur dalam strategi data yang betul ini bukan sahaja menjimatkan kos operasi dan meningkatkan skalabiliti perniagaan kita, tetapi yang lebih penting, ia membuka peluang baharu untuk inovasi produk dan perkhidmatan, serta memacu keputusan perniagaan yang lebih strategik dan tepat. Saya dah lihat banyak syarikat, besar dan kecil, yang berjaya melonjak ke tahap seterusnya hanya kerana mereka berani beralih dari cara lama yang ketinggalan zaman dan memeluk teknologi data moden ini. Jangan takut untuk bereksperimen dan mula meneroka potensi Data Lake awan untuk perniagaan anda. Ini adalah pelaburan masa depan yang pasti akan memberikan pulangan berlipat kali ganda.
Info Berguna yang Perlu Anda Tahu
1. Mulakan dengan projek berskala kecil (Proof-of-Concept) untuk menguji beberapa penyedia Data Lake awan yang berbeza sebelum membuat komitmen besar bagi memastikan ia benar-benar sesuai dengan keperluan anda.
2. Sentiasa utamakan keselamatan data; pastikan penyedia awan anda menawarkan ciri enkripsi data yang kukuh, kawalan akses yang ketat (seperti IAM), dan kepatuhan terhadap piawaian regulasi tempatan dan antarabangsa.
3. Pilih penyedia yang mempunyai ekosistem alat analisis data dan pembelajaran mesin yang luas serta integrasi yang lancar dengan perkhidmatan lain untuk memudahkan pasukan anda menguruskan dan menganalisis data.
4. Fahami model harga ‘pay-as-you-go’ dengan teliti, termasuk kos storan, pemprosesan, dan pemindahan data, untuk mengelakkan kejutan bil, dan sentiasa pantau penggunaan sumber anda secara aktif.
5. Latih pasukan anda tentang amalan terbaik dalam pengurusan data awan dan alat analisis terkini untuk memaksimumkan pulangan pelaburan anda dan memastikan mereka dapat memanfaatkan sepenuhnya potensi Data Lake anda.
Rumusan Penting
Secara ringkasnya, peralihan kepada reka bentuk Data Lake berasaskan awan adalah satu langkah strategik yang tidak boleh diabaikan oleh mana-mana perniagaan yang ingin terus berdaya saing di era digital yang serba pantas ini. Kita telah melihat bagaimana ia mampu menawarkan penjimatan kos yang ketara melalui model ‘pay-as-you-go’ yang fleksibel, fleksibiliti skalabiliti tanpa batasan yang membolehkan perniagaan berkembang dengan mudah, serta membuka pintu luas untuk analisis data yang mendalam dan inovasi melalui pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Walaupun isu keselamatan dan kepatuhan sering menjadi kebimbangan utama, penyedia awan terkemuka telah melabur dalam infrastruktur keselamatan bertaraf dunia untuk memastikan data anda terlindung dengan baik. Evolusi kepada Data Lakehouse pula menjanjikan gabungan kekuatan terbaik kedua dunia, menawarkan fleksibiliti data mentah dengan kebolehpercayaan dan prestasi gudang data tradisional. Oleh itu, jangan tunda lagi, mulakan perjalanan anda ke arah pengurusan data yang lebih moden dan cekap hari ini untuk membuka potensi penuh perniagaan anda dan kekal relevan dalam pasaran.
Soalan Lazim (FAQ) 📖
S: Sebenarnya, apa beza Data Lake berasaskan awan ni dengan cara simpanan data lama yang kita biasa guna? Dan kenapa ramai sangat yang kata ini pilihan yang lebih baik?
J: Ha, ini soalan yang memang ramai tanya! Dulu-dulu, kita mungkin selesa dengan gudang data (data warehouse) atau pangkalan data tradisional. Macam almari fail yang tersusun rapi, setiap dokumen (data) ada tempatnya sendiri dan dah dikategorikan.
Bagus, tapi bila data datang mencurah-curah, terutamanya data yang tak berstruktur macam dari media sosial atau log sensor, almari tu jadi sempit, lambat, dan mahal nak susun semua.
Data Lake berasaskan awan ni pula ibarat sebuah tasik yang sangat luas dan boleh membesar tanpa had. Kita boleh campak apa saja jenis data – yang berstruktur, tak berstruktur, atau separa berstruktur – ke dalamnya tanpa perlu risau nak susun awal-awal.
Data ni disimpan dalam format asalnya, jadi kita tak perlu buang masa dan kos untuk transformasikan data tu masa simpan. Yang paling best, sebab dia di awan, kita tak perlu pening kepala fikir pasal server fizikal atau maintenance yang mahal.
Penyedia awan dah uruskan semua tu. Dari pengalaman saya sendiri, fleksibiliti ni memang game changer. Kita boleh skalakan simpanan dan kuasa pemprosesan mengikut keperluan semasa, bayar apa yang kita guna je, jauh lebih jimat dan cekap berbanding nak beli dan jaga infrastruktur sendiri.
Kebolehcapaian data pun jadi lebih mudah dari mana-mana, bila-bila masa.
S: Macam mana pula Data Lake berasaskan awan ni boleh bantu syarikat-syarikat di Malaysia buat keputusan yang lebih bijak dan pada masa yang sama, jimat kos operasi?
J: Ini inti patinya! Bayangkan, dengan Data Lake di awan, syarikat di Malaysia, tak kira startup kecil ke, konglomerat besar ke, boleh kumpul dan simpan semua data mereka di satu tempat.
Daripada rekod jualan, data pelanggan, feedback dari media sosial, log website, hinggalah data dari mesin-mesin di kilang – semuanya ada di sana. Ini memberi kita pandangan 360 darjah yang sangat lengkap tentang operasi dan pelanggan.
Bila semua data ni ada, kita boleh gunakan pelbagai alat analisis canggih, termasuklah pembelajaran mesin (Machine Learning) dan kecerdasan buatan (AI), untuk ‘korek’ wawasan tersembunyi.
Contohnya, kita boleh kenalpasti corak pembelian pelanggan, ramal tren pasaran, atau faham kenapa sesuatu kempen pemasaran tu tak menjadi. Dengan wawasan ni, pemilik perniagaan boleh buat keputusan yang lebih strategik, pantas, dan berasaskan fakta, bukan sekadar agak-agak.
Dari segi penjimatan kos pula, Data Lake awan memang superb. Kita tak perlu lagi berbelanja besar untuk beli perkakasan mahal atau upah pasukan IT yang besar semata-mata nak maintain sistem penyimpanan data.
Dengan model bayar-ikut-guna, kos operasi jadi lebih predictable dan boleh diurus. Saya pernah tengok sendiri bagaimana syarikat yang beralih ke Data Lake awan dapat kurangkan belanja infrastruktur IT mereka secara signifikan, dan dana yang jimat tu boleh dilaburkan semula dalam inovasi lain.
Ia bukan sekadar simpan data, tapi jadi pemangkin untuk inovasi dan kecekapan operasi.
S: Saya ada dengar pasal konsep ‘Data Lakehouse’ sekarang ni. Apa sebenarnya Data Lakehouse ni, dan adakah ia memang masa depan dalam pengurusan data?
J: Ah, ini topik hangat yang saya sendiri pun teruja nak kongsi! Konsep Data Lakehouse ni memang boleh dikatakan evolusi seterusnya dalam arena pengurusan data.
Cuba bayangkan, kalau Data Lake tu macam tasik yang fleksibel tapi kadang-kadang data jadi ‘berselerak’, dan Data Warehouse pula macam almari fail yang tersusun rapi tapi kaku, Data Lakehouse ni pula gabungan terbaik dari kedua-duanya.
Ia memberikan kita fleksibiliti dan skalabiliti Data Lake, di samping struktur, kualiti, dan ciri-ciri pengurusan data yang kita dapat dari Data Warehouse.
Maksudnya, kita boleh simpan data mentah tanpa had dengan kos rendah, tapi pada masa yang sama, data tu boleh distrukturkan dan diuruskan dengan baik untuk analisis Business Intelligence (BI) dan aplikasi AI yang lebih mendalam.
Ini sangat penting sebab dulu, syarikat terpaksa maintain kedua-dua sistem secara berasingan, yang mana ia sangat mahal dan memakan masa. Dengan Data Lakehouse, semuanya ada dalam satu platform.
Pada pandangan saya, ya, Data Lakehouse memang nampak macam masa depan pengurusan data. Ia mengatasi banyak cabaran lama, terutamanya masalah duplikasi data dan kesukaran nak dapatkan pandangan yang konsisten.
Dengan kemampuan untuk menyokong transaksi ACID (Atomic, Consistent, Isolated, Durable) yang penting untuk integriti data, ia menawarkan penyelesaian yang lebih holistik dan cekap.
Bagi syarikat-syarikat di Malaysia yang serius nak jadi peneraju digital dan gunakan data sebagai aset utama, Data Lakehouse ni memang patut dipertimbangkan serius.
Ia akan mengubah cara kita berinteraksi dengan data sepenuhnya!
