Data Lakehouse: Evolusi Arsitektur Data Menuju Fondasi Analytics dan AI Modern

Selama lebih dari satu dekade, organisasi membangun strategi data mereka di atas dua pendekatan utama: data warehouse dan data lake. Keduanya lahir dari kebutuhan yang nyata, dan masing-masing membawa keunggulan tersendiri. Namun seiring meningkatnya volume data, keragaman format, serta kebutuhan machine learning dan AI, keterbatasan dari kedua arsitektur tersebut menjadi semakin terlihat.

Data lakehouse muncul sebagai respons terhadap kondisi ini, bukan sebagai tren sesaat, tetapi sebagai kelanjutan alami dari evolusi arsitektur data.

Memahami kenapa lakehouse menjadi relevan hari ini membutuhkan konteks historis: apa yang berhasil dari generasi sebelumnya, dan di mana letak blind spot-nya.

Data Warehouse: Stabil, Terstruktur, Namun Kurang Adaptif

Data warehouse sejak lama menjadi standar untuk analytics. Lingkungan ini dirancang untuk menangani structured data dengan schema yang jelas, performa query yang tinggi, serta kompatibilitas kuat dengan SQL. Untuk kebutuhan business intelligence, reporting, dan analisis historis, warehouse masih menjadi salah satu solusi paling reliable.

Namun desain yang membuatnya stabil juga membatasi fleksibilitasnya.

Pertama adalah struktur biaya. Banyak warehouse enterprise menggabungkan storage dan compute dalam satu model pricing. Ketika volume data meningkat, biaya ikut naik, sering kali lebih cepat dari pertumbuhan nilai bisnis yang dihasilkan data tersebut.

Kedua adalah fokus workload. Warehouse sangat optimal untuk BI, tetapi tidak dirancang sebagai lingkungan utama untuk machine learning. Ketika organisasi mulai mengembangkan model prediktif atau AI, data biasanya harus dipindahkan ke platform lain. Praktik ini menciptakan duplikasi data dan menambah kompleksitas pipeline.

Ketiga adalah keterbatasan terhadap tipe data modern. Arsitektur relasional bekerja sangat baik untuk tabel, tetapi kurang natural dalam menangani semi-structured atau unstructured data seperti log aplikasi, event streams, sensor IoT, maupun media files. Padahal sebagian besar pertumbuhan data saat ini justru datang dari kategori tersebut.

Kombinasi faktor ini mendorong organisasi mencari pendekatan yang lebih fleksibel.

Data Lake: Fleksibilitas Tinggi dengan Tantangan Governance

Data lake diperkenalkan dengan proposisi sederhana: menyimpan data dalam format aslinya di object storage yang murah dan scalable. Pendekatan ini memungkinkan organisasi mengumpulkan structured, semi-structured, dan unstructured data tanpa harus menentukan schema di awal.

Untuk eksplorasi data dan eksperimen machine learning, model ini sangat menarik.

Namun dalam praktik operasional, sejumlah tantangan muncul.

Salah satu yang paling signifikan adalah ketiadaan transaction layer. Tanpa mekanisme ACID, proses write yang gagal dapat meninggalkan data dalam kondisi parsial. Seiring waktu, risiko inkonsistensi meningkat.

Selain itu, schema enforcement umumnya tidak ketat. Data dapat masuk tanpa validasi yang memadai, dan banyak organisasi akhirnya menghadapi fenomena yang dikenal sebagai data swamp, repository besar yang sulit dipercaya kualitasnya.

Concurrency juga menjadi isu. Menjalankan batch dan streaming workloads secara bersamaan tidak selalu menghasilkan isolasi yang baik, sehingga reliability analytics ikut terpengaruh.

Akibatnya, banyak organisasi mengoperasikan dua lingkungan terpisah: warehouse untuk reporting dan lake untuk data science. Pendekatan ini memang menyelesaikan sebagian masalah, tetapi memperkenalkan kompleksitas baru dalam governance, sinkronisasi, dan cost management.

Kondisi inilah yang membuka ruang bagi arsitektur generasi berikutnya.

Data Lakehouse: Menggabungkan Reliability dan Fleksibilitas

Data lakehouse dirancang untuk mempertahankan keunggulan biaya dan skalabilitas object storage, sambil menambahkan kemampuan yang sebelumnya identik dengan database dan warehouse.

Fondasinya tetap cloud object storage. Perbedaannya terletak pada layer tambahan yang menghadirkan kontrol transaksional, pengelolaan metadata dalam skala besar, serta optimasi performa query.

Beberapa kapabilitas yang menjadi karakteristik lakehouse antara lain:

• ACID transactions, memastikan setiap operasi berada dalam state yang konsisten

• Time travel, memungkinkan akses ke versi historis data untuk audit maupun reproduksi eksperimen

• Distributed metadata management, yang mendukung tabel berukuran sangat besar

• Advanced indexing, sehingga query tidak perlu melakukan full scan

• Schema enforcement dengan kemampuan evolusi, menjaga kualitas tanpa mengorbankan fleksibilitas

Hasilnya adalah satu platform yang mampu melayani berbagai workload, dari BI hingga AI, tanpa harus memindahkan data antar sistem.

Delta Lake dan Peran Databricks

Implementasi lakehouse menjadi praktis berkat teknologi seperti Delta Lake, sebuah open-source storage layer yang dikembangkan oleh Databricks.

Delta Lake menambahkan transaction log di atas file Parquet untuk mencatat setiap perubahan data. Dari mekanisme ini muncul jaminan atomicity, consistency, isolation, dan durability, sesuatu yang sebelumnya sulit dicapai dalam data lake tradisional.

Fitur seperti schema enforcement, audit trail, serta optimasi layout data juga berkontribusi pada peningkatan reliability dan performa.

Di atas fondasi ini, Databricks membangun ekosistem yang mencakup governance, SQL analytics, hingga lifecycle machine learning. Nilai strategisnya bukan hanya pada tooling, tetapi pada kemampuannya menyatukan data engineer, analyst, dan data scientist dalam satu source of truth.

Pendekatan ini membantu mengurangi data silos sekaligus menyederhanakan arsitektur.

Lakehouse vs Warehouse-Centric Modern Stack

Warehouse-centric modern data stack tetap merupakan pilihan kuat, khususnya bagi organisasi dengan kebutuhan analytics yang dominan structured.

Namun lakehouse menunjukkan keunggulan ketika:

• workload analytics dan ML mulai beririsan

• tipe data semakin beragam

• volume data meningkat tajam

• organisasi ingin menghindari ketergantungan pada format proprietary

Perlu dicatat bahwa lakehouse bukan tanpa trade-off. Implementasinya menuntut pemahaman tentang distributed systems dan operasional data dalam skala besar. Untuk use case yang relatif sederhana, warehouse bisa tetap menjadi opsi paling efisien.

Dengan kata lain, ini bukan keputusan biner, melainkan pertimbangan strategis berdasarkan arah pertumbuhan data organisasi.

Relevansi terhadap Era AI

Kebutuhan AI modern memperbesar pentingnya fondasi data yang kuat. Model hanya sebaik data yang melatihnya, dan produksi AI menuntut governance, lineage, serta reproducibility.

Lakehouse secara natural memenuhi prasyarat tersebut, sehingga banyak platform data mulai berevolusi menuju konsep data intelligence, menggabungkan analytics dan AI dalam satu environment.

Perspektif Indonesia

Tingkat kematangan data di Indonesia masih beragam. Banyak organisasi masih berada pada tahap awal, dan tidak semuanya perlu langsung mengadopsi lakehouse.

Namun arsitektur ini mulai relevan bagi:

• enterprise dengan volume data besar

• perusahaan teknologi

• organisasi yang ingin membangun platform data dari nol tanpa legacy constraint

Tantangan utamanya bukan hanya teknologi, tetapi juga ketersediaan talenta yang memahami distributed computing.

Penutup

Perjalanan dari data warehouse ke data lake, lalu ke lakehouse, mencerminkan perubahan cara organisasi memandang data, dari sekadar alat reporting menjadi fondasi keputusan berbasis AI.

Lakehouse tidak selalu menjadi langkah pertama yang tepat. Tetapi bagi organisasi yang melihat data sebagai aset strategis jangka panjang, arsitektur ini menawarkan jalur yang lebih selaras dengan arah industri.

Evolusi arsitektur data pada akhirnya bukan tentang mengikuti tren, melainkan memastikan bahwa fondasi yang dibangun hari ini mampu menopang kebutuhan analitik dan kecerdasan buatan di masa depan.