Berkembangnya big data, membuat berbagai perusahaan dan organisasi menghadapi jumlah dan keragaman data yang belum pernah ada sebelumnya, untuk dikelola dan dianalisis. Hal ini membuat katalog data menjadi tools penting untuk mengelola dan mengatur aset data. Pada artikel ini kita akan membahas apa itu katalog data, mengapa katalog data menjadi penting, dan 5 contoh katalog data yang bersifat open source, yang layak untuk dipertimbangkan.
Apa itu Katalog Data?
Katalog data adalah repositori terpusat yang menyimpan informasi tentang aset data. Mencakup manajemen metadata dan data discovery yang sangat penting bagi tata kelola data sebuah organisasi. Katalog data memungkinkan pengguna mencari dan menemukan aset data yang relevan, serta memahami konteks, lineage (silsilah data), dan penggunaannya. Hal ini memungkinkan organisasi untuk memastikan kualitas, keamanan, dan data governance.
Mengapa Kita Harus Menggunakan Katalog Data?
Katalog data membantu perusahaan atau organisasi mengelola dan mengatur aset data mereka secara efektif. Ini memberikan manfaat berikut:
- Data Discovery yang Lebih Baik: Katalog data memberikan tampilan terpadu dari semua aset data, sehingga memudahkan pengguna menemukan data yang relevan sesuai dengan kebutuhan.
- Peningkatan Kolaborasi Data: Katalog data memfasilitasi berbagi data dan kolaborasi antar tim, mengurangi silo data dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.
- Data Governance (Tata Kelola Data) yang Lebih Baik: Katalog data memungkinkan perusahaan atau organisasi memastikan kualitas, keamanan, dan kepatuhan data, sehingga mengurangi risiko pelanggaran data dan pelanggaran peraturan.
- Peningkatan Data Reusability: Katalog data mendorong penggunaan kembali aset data, mengurangi kebutuhan penyimpanan data yang berlebihan dan meningkatkan efisiensi data secara keseluruhan.
Katalog Data Open Source
Katalog data open source adalah tools atau platform yang membantu organisasi melacak, mengatur, dan memahami aset data mereka. Berbeda dengan katalog data komersial, katalog data open source memiliki kode sumber yang tersedia untuk publik, sehingga dapat diunduh, dimodifikasi, dan didistribusikan secara bebas. Berikut ini 5 katalog data yang bersifat open source yang cukup populer.
1. Apache Atlas
Apache Atlas (https://atlas.apache.org) adalah platform data governance open source yang scalable dan extensible. Atlas menyediakan manajemen metadata, data discovery, dan data lineage. Apache Atlas mendukung platform data berbasis Hadoop, termasuk Hadoop Distributed File System (HDFS), Hive, HBase, dan Spark.
Kelebihan:
- Menyediakan model metadata komprehensif yang mendukung berbagai platform data.
- Menawarkan tata kelola data dan fitur keamanan yang kuat.
- Memiliki komunitas kontributor dan pengguna yang besar.
Kekurangan:
- Mungkin sulit untuk diatur dan dikonfigurasi.
- Membutuhkan sumber daya yang signifikan untuk dijalankan dalam skala besar.
2. DataHub
DataHub (https://datahubproject.io/) adalah katalog data modern yang dikontribusikan oleh LinkedIn, dibuat untuk memungkinkan secara end-to-end untuk melakukan data discovery, observasi data, dan data governance. Platform ini dapat diextend yang memungkinkan para pengembang untuk menghadapi kompleksitas ekosistem data mereka yang berkembang pesat. Datahub juga membantu praktisi data untuk memanfaatkan nilai total data dalam organisasi mereka.
Datahub memiliki integrasi bawaan dengan Kafka, MySQL, MS SQL, Postgres, LDAP, Snowflake, Hive, BigQuery, dan banyak lagi. Data ingestion dapat diotomatisasi menggunakan integrasi dengan Airflow atau scheduler lainnya.
Kelebihan:
- Mendukung berbagai sumber data dan tipe metadata.
- Menyediakan antarmuka yang ramah pengguna untuk data discovery dan eksplorasi data.
- Memiliki komunitas kontributor dan pengguna yang terus berkembang.
Kekurangan:
- Dapat menggunakan banyak sumber daya untuk dijalankan dalam skala besar.
- Memiliki fitur tata kelola dan keamanan data yang terbatas.
3. Metacat
Metacat (https://github.com/Netflix/metacat) adalah layanan API eksplorasi metadata terpadu yang dikontribusikan oleh Netflix. Metacat membantu untuk melakukan eksplorasi Hive, RDS, Teradata, Redshift, S3, Druid, Snowflake dan Cassandra. Metacat memberi informasi tentang data apa yang dimiliki, di mana data itu berada, dan bagaimana memprosesnya. Jadi tujuan utama Metacat adalah memberikan tempat untuk mendeskripsikan data sehingga kita dapat melakukan hal-hal yang lebih berguna dengannya.
4. Amundsen
Amundsen (https://www.amundsen.io/) adalah data discovery dan metadata engine untuk meningkatkan produktivitas analis data, data scientist, dan data engineer saat berinteraksi dengan data. Salah satu fungsi utama layanan data discovery adalah menyediakan katalog data bagi bisnis; menampilkan semua kumpulan datanya dan metadata yang sesuai. Idenya adalah bahwa katalog terpusat akan membuat penemuan data menjadi lebih efisien, yang merupakan aktivitas konstan dalam organisasi berbasis data.
Amundsen mendukung koneksi ke berbagai sumber data, seperti Amazon Redshift, Apache Cassandra, Druid, Hive, File csv, dbt, Delta Lake, Elasticsearch, Google BigQuery, IBM DB2, Kafka Schema Registry, Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL, PrestoDB, Trino, Vertica, dan Snowflake.
5. CKAN
CKAN (https://ckan.org/) adalah sistem manajemen data open source untuk mendukung data hubs and data portals. CKAN memudahkan publikasi, berbagi, dan menggunakan data.
Kelebihan:
- Dapat dikastemisasi: CKAN menyediakan beragam plugin dan ekstensi yang memungkinkan penyesuaian, sehingga memungkinkan untuk menyesuaikan platform dengan kebutuhan organisasi Anda.
- Mudah Digunakan: CKAN mudah dipasang dan digunakan. Antarmukanya yang ramah pengguna dan dokumentasi yang jelas memudahkan untuk memulai, bahkan bagi mereka yang memiliki sedikit atau tanpa pengalaman teknis.
- API yang Kuat: API CKAN bersifat komprehensif dan memungkinkan integrasi yang mudah dengan sistem lain, menjadikannya pilihan tepat bagi organisasi dengan ekosistem data yang kompleks.
- Komunitas Besar: CKAN memiliki komunitas pengembang, pengguna, dan kontributor yang besar dan aktif yang memberikan dukungan, mengembangkan plugin, dan berbagi praktik terbaik.
Kekurangan:
- Analisis Terbatas: CKAN memberikan kemampuan analisis dan visualisasi terbatas, sehingga menyulitkan analisis dan pemahaman data Anda.
- Learning Curve yang Curam: Meskipun CKAN mudah digunakan, untuk mempersiapkan dan mengkonfigurasinya bisa jadi sulit. Hal ini dapat menjadi hambatan yang signifikan bagi organisasi dengan sumber daya teknis yang terbatas.
- Fungsi Terbatas: CKAN mungkin tidak menawarkan semua fitur yang dibutuhkan beberapa organisasi, seperti keamanan tingkat lanjut dan kontrol akses atau kemampuan pemrosesan data yang lebih canggih.
- Dukungan Teknis Terbatas: Meskipun CKAN memiliki komunitas pengguna dan pengembang yang besar, mungkin sulit untuk mendapatkan dukungan teknis untuk masalah tertentu.