Pada dasarnya, tujuan data analytics itu sangat sederhana:
memberikan informasi yang tepat, di tempat yang tepat, pada waktu yang tepat — baik untuk manusia maupun untuk agen AI.
Kedengarannya mudah.
Namun, dalam praktiknya, hal ini selama bertahun-tahun sulit untuk diwujudkan.
Kabar baiknya, dunia data analytics sedang berubah. Dengan munculnya arsitektur data lakehouse, format tabel terbuka, serta meningkatnya peran metadata (terutama di era GenAI), object storage kini berkembang menjadi platform analitik berkinerja tinggi, bukan sekadar tempat penyimpanan data.
Mari kita bahas bagaimana evolusi ini terjadi, dan mengapa perubahan ini sangat penting.
Dari Data Warehouse ke Data Lake hingga Lakehouse
Beberapa dekade lalu, proses analitik data sangat bergantung pada data warehouse. Data harus diekstraksi, dibersihkan, dan dimasukkan ke dalam sistem terpusat. Proses ini memakan waktu lama dan sangat bergantung pada tim IT.
Pengguna bisnis biasanya hanya memberikan kebutuhan, sementara:
-
IT membangun sistem
-
IT membuat laporan
-
IT mengelola dashboard
Kemudian muncul self-service BI, yang memungkinkan pengguna menganalisis data sendiri. Namun, akses tetap terbatas pada data yang sudah tersedia di data warehouse. Skema yang kaku dan waktu pengiriman yang lama masih menjadi hambatan.
Seiring berkembangnya teknologi seperti Hadoop dan MapReduce, fokus beralih ke data lake. Data lake memungkinkan penyimpanan data dalam jumlah besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur.
Data disebut sebagai “minyak baru”, dan siapa pun yang memiliki banyak data dianggap memiliki keunggulan kompetitif. Namun, masalah mulai muncul:
-
Kualitas data kurang terjaga
-
Tata kelola (governance) lemah
-
Sulit menemukan dan memahami data
Seperti minyak mentah, data juga perlu diproses dan dimurnikan agar bernilai.
Inilah yang melahirkan konsep data lakehouse — gabungan fleksibilitas data lake dan keandalan data warehouse. Lakehouse memungkinkan data disimpan secara fleksibel, tetapi tetap mendukung transaksi, performa tinggi, dan analitik terstruktur.
Untuk sementara, semuanya tampak ideal.
Masuknya Object Storage
Data lake umumnya dibangun di atas object storage. Teknologi ini unggul karena:
-
Skalabel
-
Hemat biaya
-
Bisa menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur
Namun, object storage juga memiliki kelemahan. Bahkan sering dijuluki “data swamp”, karena fokusnya hanya pada volume data, bukan kualitas.
Beberapa tantangan utama:
-
ROT data (Redundant, Obsolete, Trivial): data berlebihan, usang, atau tidak berguna
-
Dark data: data tersimpan tetapi tidak pernah digunakan
-
Kurangnya visibilitas tentang data apa yang ada dan bagaimana memanfaatkannya
Agar object storage benar-benar bernilai untuk analitik, dibutuhkan:
-
Metadata yang lebih kaya
-
Tata kelola yang lebih baik
-
Kemampuan query langsung
Dan sekarang, solusi tersebut telah hadir.
Dukungan Native S3 Table di VSP One Object
VSP One Object dari Hitachi Vantara membawa object storage ke level berikutnya dengan dukungan native S3 Table. Ini merupakan yang pertama di industri untuk object storage on-premises.
Apa artinya?
Dengan dukungan native S3 Table:
-
Anda bisa membuat dan mengelola tabel menggunakan API S3 Tables
-
Data dapat dianalisis langsung menggunakan SQL
-
Tidak perlu proses ETL yang rumit atau pemindahan data
Ditambah lagi, VSP One Object sudah dilengkapi dengan:
-
Apache Iceberg REST Catalog
-
SQL engine tanpa konfigurasi rumit
-
Layanan metadata canggih
Hasilnya, object storage bukan lagi hanya tempat menyimpan data, tetapi menjadi fondasi utama untuk data lakehouse dan workload AI.
Membuka Metadata untuk Analitik yang Lebih Cerdas
Selain tabel, VSP One Object juga menghadirkan S3 metadata logging.
Ketika fitur ini diaktifkan:
-
Setiap aktivitas objek (dibuat, diubah, dihapus) dicatat
-
Log disimpan sebagai S3 Table yang tidak bisa diubah
Manfaatnya:
-
Riwayat lengkap aktivitas data
-
Metadata yang kaya dan bisa dianalisis
-
Integrasi langsung dengan Iceberg dan SQL engine
Kini, organisasi dapat menganalisis data dan metadata menggunakan alat yang sama. Ini meningkatkan:
-
Tata kelola data
-
Transparansi
-
Performa analitik
Solusi Object Storage yang Tepat di Waktu yang Tepat
Organisasi saat ini dituntut untuk:
-
Mengolah data lebih cepat
-
Mendukung AI dan machine learning
-
Mengelola pertumbuhan data yang masif
Infrastruktur yang digunakan menjadi faktor penentu.
VSP One Object dirancang khusus untuk kebutuhan ini. Ia mengubah object storage tradisional menjadi platform cerdas berperforma tinggi yang siap untuk analitik modern dan AI.
Keunggulan utamanya:
-
Dukungan native S3 Table
-
Metadata dan intelligence bawaan
-
Optimal untuk AI dan lakehouse
-
Sederhana, cepat, dan skalabel
Kesimpulan
VSP One Object bukan sekadar storage.
Ia adalah enabler strategis yang membantu organisasi memaksimalkan nilai data mereka — baik data terstruktur maupun tidak terstruktur, data lama maupun real-time, data dari manusia maupun mesin.
Di era analitik modern dan GenAI, object storage telah berevolusi menjadi mesin analitik baru. Dan VSP One Object hadir sebagai solusi yang tepat di saat yang tepat.
Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan hitachivantara indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.
Hubungi kami sekarang atau kunjungi hitachivantara.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!
