Kembali ke era 1980 hingga 2010 dimana tim IT mengelola data saat itu seperti membangun gudang fisik yang sangat kaku. Kita mengenalnya sebagai era Enterprise Data Warehouse. Kapasitas penyimpanan dan komputasinya tidak fleksibel operasionalnya dikarenakan mayoritas masih menggunakan on-premise.
Lalu masuk ke era 2010, muncul Data Lake. Kapasitas menjadi lebih besar, namun tim IT justru terjebak dalam labirin data yang berantakan (data swamp). Tim IT harus terus-menerus memindahkan data, melakukan proses ETL (Extract Transform Load) yang melelahkan, dan biaya infrastruktur pun membengkak tanpa kontrol yang jelas.
Pernahkah Anda merasa bahwa tim IT lebih banyak menghabiskan waktu untuk memindahkan data daripada menganalisis data?
Tantangan Infrastruktur Data: Kompleksitas Integrasi dan Efisiensi Biaya
Hingga beberapa tahun kemudian, beberapa pengelolaan alur data tetap menjadi tantangan teknis yang kompleks. Data yang berasal dari berbagai sumber seperti aplikasi SaaS, perangkat IoT, dan database on-premise harus melalui proses ETL (Extract, Transform, Load) yang panjang sebelum dapat diakses oleh tim analis untuk kebutuhan business intelligence.
Hal ini secara langsung menyebabkan:
1. Keterlambatan pengambilan keputusan
Data tidak real-time membuat laporan dan dashboard menjadi outdated, sehingga keputusan bisnis berisiko tidak akurat.
2. Bottleneck pada seluruh proses data
ETL yang lambat menghambat pipeline data secara keseluruhan, termasuk analytics, reporting, hingga machine learning.
3. Penurunan efisiensi dan peningkatan biaya
Waktu proses yang lama mengurangi produktivitas tim dan meningkatkan penggunaan resource (terutama di cloud), yang berdampak pada biaya operasional.
Era Data Lakehouse 2.0
Kini, pendekatannya telah berubah total. Kita tidak lagi berbicara tentang memindahkan data ke dalam sistem tertutup (proprietary). Dunia sedang beralih ke Data Lakehouse, di mana data tetap berada dalam format terbuka (open file formats) seperti Apache Iceberg atau Parquet.
Di sinilah Dremio hadir sebagai pemeran utama. Dremio bukan sekadar tools tambahan, melainkan sebuah platform Unified Lakehouse yang dirancang untuk menghapus sekat-sekat kerumitan tersebut.
Bagaimana Dremio Mengubah Cara Kita Bekerja?
Bayangkan jika Anda memiliki kekuatan untuk mengakses data secepat kilat tanpa perlu menyalinnya berkali-kali. Itulah yang ditawarkan Dremio melalui beberapa fitur kuncinya:
- Self-Service Analytics: Memberikan kebebasan bagi tim analis dan AI untuk mengakses data secara mandiri tanpa harus selalu menunggu data dari tim infrastruktur IT.
- Semantic Layer yang Otonom: Dremio membangun lapisan logika di atas data mentah Anda. Artinya, bisnis bisa melihat data yang konsisten meskipun sumber datanya berbeda-beda.
- Git for Data: Sama seperti programmer menggunakan Git untuk kode, Dremio memungkinkan Anda melakukan version control pada data. Jika ada salah hapus tidak sengaja tinggal rollback.
- Unlimited Concurrency: Berbeda dengan sistem lama yang melambat saat banyak orang mengaksesnya, arsitektur Dremio mendukung akses bersamaan secara masif tanpa penurunan performa.
Momentum Transformasi
Tantangan infrastruktur IT di masa depan bukan lagi soal seberapa besar server yang Anda miliki, tapi seberapa cerdas Anda mengelola data di dalamnya. Mengadopsi arsitektur Lakehouse dengan Dremio adalah langkah strategis untuk tetap kompetitif, tangkas, dan yang terpenting hemat biaya.
Optimalkan arsitektur data Anda sekarang. Hubungi Arupa Cloud Nusantara dimarketing@arupa.id atau WhatsApp +62 811–9688–835 untuk konsultasi gratis mengenai implementasi Dremio di perusahaan Anda.