Data Lake vs Data Mesh: Pendekatan Baru dalam Pengelolaan Data Skala Besar

Di era digital, perusahaan mengumpulkan data dalam jumlah sangat besar dari berbagai sumber—baik internal maupun eksternal. Pengelolaan dan pemanfaatan data menjadi tantangan tersendiri, apalagi jika sistem data tidak bisa mengikuti pertumbuhan bisnis. Dua pendekatan yang sering dibahas dalam konteks ini adalah Data Lake dan Data Mesh. Apa perbedaannya? Mana yang lebih tepat untuk kebutuhan perusahaan modern?

Apa Itu Data Lake?

Data Lake adalah repositori terpusat yang memungkinkan perusahaan menyimpan semua jenis data—terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur—dalam skala besar. Data disimpan dalam bentuk mentah (raw) dan dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan analitik, AI, atau machine learning.

Karakteristik Utama:

• Terpusat: Semua data dari berbagai sumber dikumpulkan dalam satu lokasi penyimpanan.
  
  

• Skalabilitas tinggi: Bisa menampung petabyte data dengan biaya relatif efisien.
  
  

• Fleksibel: Mendukung berbagai format data (CSV, JSON, gambar, log, dll).

Namun seiring waktu, banyak Data Lake yang berubah menjadi data swamp—alias rawa data yang tidak tertata, sulit diakses, dan tidak dapat digunakan secara efisien.

Apa Itu Data Mesh?

Data Mesh adalah pendekatan arsitektur data terdesentralisasi. Fokusnya bukan lagi pada teknologi penyimpanan, tetapi pada desain organisasi dan kepemilikan data. Data tidak lagi dikelola secara terpusat, melainkan dibagi berdasarkan domain bisnis (misalnya: tim pemasaran, keuangan, operasional), dengan setiap tim bertanggung jawab atas kualitas dan aksesibilitas data mereka sendiri.

Karakteristik Utama:

• Terdistribusi: Setiap domain memiliki tim yang mengelola data sebagai produk (data as a product).
  
  

• Kepemilikan domain: Setiap unit bisnis bertanggung jawab atas data yang mereka hasilkan.
  
  

• Interoperabilitas: Standar dan protokol ditetapkan untuk memastikan data antar domain tetap dapat diintegrasikan.
  
  

• Berbasis budaya dan organisasi: Lebih dari sekadar tools, keberhasilan Data Mesh bergantung pada kolaborasi dan kedewasaan tim.

Perbandingan Data Lake vs Data Mesh

Berikut poin-poin perbedaan utama antara Data Lake dan Data Mesh:

• Pendekatan Arsitektur
  
  

• Data Lake: Terpusat
  
  

• Data Mesh: Terdesentralisasi
  
  

• Tanggung Jawab Data
  
  

• Data Lake: Tim sentral (biasanya Data Engineer)
  
  

• Data Mesh: Tim domain (misalnya tim produk, tim keuangan)
  
  

• Fleksibilitas Skalabilitas Organisasi
  
  

• Data Lake: Sulit berkembang jika data dan tim tumbuh cepat
  
  

• Data Mesh: Lebih adaptif terhadap pertumbuhan organisasi
  
  

• Tantangan Utama
  
  

• Data Lake: Data tidak tertata, sulit diakses
  
  

• Data Mesh: Butuh budaya data dan kolaborasi yang kuat
  

Kapan Menggunakan Data Lake?

Data Lake cocok untuk organisasi yang:

• Baru mulai membangun strategi data.
  
  

• Ingin mengumpulkan data dari banyak sumber secara cepat.
  
  

• Masih memiliki tim data yang tersentralisasi.
  

Kapan Memilih Data Mesh?

Data Mesh lebih ideal untuk perusahaan yang:

• Sudah mature secara digital dan memiliki banyak tim data terdistribusi.
  
  

• Mengalami bottleneck karena tim pusat kewalahan melayani seluruh permintaan analitik.
  
  

• Ingin mempercepat pengambilan keputusan berbasis data langsung di level domain.
  

Bukan Soal Pilih Salah Satu

Pada akhirnya, Data Lake dan Data Mesh bukan dua pilihan yang saling meniadakan. Banyak organisasi memulai dengan Data Lake sebagai fondasi awal, kemudian berevolusi ke pendekatan Data Mesh seiring pertumbuhan dan kompleksitas mereka.

Kuncinya adalah memahami struktur organisasi dan tujuan bisnis, lalu memilih pendekatan yang paling mendukung skalabilitas, kolaborasi, dan kecepatan inovasi dalam pengelolaan data.

Penulis: Irsan Buniardi