Databricks: Platform Data, Analitik, dan AI dalam Satu Ekosistem

Di tengah meningkatnya penggunaan kecerdasan buatan (AI), perusahaan tidak hanya membutuhkan model AI yang pintar. Mereka juga membutuhkan infrastruktur yang mampu mengelola data dalam jumlah besar, memastikan data tetap akurat, serta menyediakan akses data dengan cepat dan aman.

Di sinilah Databricks hadir. Platform ini dirancang untuk menyatukan berbagai kebutuhan perusahaan terkait data, analitik, kecerdasan buatan, hingga machine learning dalam satu lingkungan kerja.

Secara sederhana, Databricks merupakan platform analitik terbuka dan terpadu yang dapat digunakan perusahaan untuk membangun, menjalankan, berbagi, serta mengelola solusi berbasis data dan AI dalam skala besar.

Databricks menggabungkan berbagai teknologi pengolahan data dan AI dengan konsep data lakehouse. Pendekatan tersebut memungkinkan perusahaan mengelola data dari berbagai sumber dalam satu lingkungan tanpa harus bergantung pada banyak sistem yang terpisah.

Lantas, apa sebenarnya Databricks dan bagaimana cara kerjanya?

Apa Itu Databricks?

Databricks adalah platform data dan AI yang membantu perusahaan mengolah data dalam jumlah besar untuk kebutuhan analitik, machine learning, dan kecerdasan buatan. Platform ini mengintegrasikan penyimpanan cloud, sistem keamanan, sumber daya komputasi, hingga berbagai perangkat untuk pengolahan dan analisis data.

Salah satu konsep penting yang digunakan Databricks adalah data lakehouse. Konsep ini menggabungkan kemampuan data lake dan data warehouse sehingga perusahaan dapat menyimpan sekaligus mengolah berbagai jenis data dalam satu lingkungan.

Databricks juga memanfaatkan AI untuk memahami karakteristik data yang digunakan perusahaan. Sistem kemudian dapat membantu mengoptimalkan kinerja dan mengelola infrastruktur sesuai dengan kebutuhan.

Dengan pendekatan tersebut, pengguna tidak harus selalu mengelola seluruh infrastruktur secara manual. Databricks dapat membantu menangani berbagai kebutuhan komputasi dan pengolahan data sehingga tim dapat lebih fokus pada analisis dan pengembangan aplikasi.

Platform ini juga memiliki kemampuan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP). Teknologi tersebut memungkinkan pengguna berinteraksi dengan data menggunakan bahasa sehari-hari.

Misalnya, pengguna dapat mengajukan pertanyaan mengenai data tanpa harus mengetahui seluruh struktur database atau menulis kueri yang kompleks. AI kemudian membantu menemukan informasi yang relevan. Kemampuan berbasis bahasa alami juga dapat membantu pengguna menulis kode, mencari penyebab kesalahan, hingga menemukan informasi dari dokumentasi teknis.

Databricks dan Ekosistem Open Source

Salah satu karakteristik Databricks adalah keterlibatannya dalam ekosistem open source. Sejumlah teknologi yang menjadi bagian penting dari pengelolaan data modern berasal dari proyek yang dibuat atau dikembangkan oleh orang-orang yang pernah bekerja di Databricks.

Beberapa teknologi tersebut antara lain Delta Lake, MLflow, Apache Spark, Structured Streaming, Redash, Unity Catalog, dan OpenSharing.

Apache Spark, misalnya, digunakan untuk pemrosesan data dalam skala besar. Sementara itu, MLflow banyak digunakan untuk membantu mengelola siklus hidup model machine learning.

Delta Lake berperan dalam menyediakan lapisan penyimpanan untuk data lakehouse, sedangkan Structured Streaming digunakan untuk menangani data yang masuk secara terus-menerus.

Keterlibatan dengan ekosistem open source membuat Databricks dapat terhubung dengan berbagai teknologi lain. Hal ini penting bagi perusahaan karena lingkungan teknologi mereka biasanya tidak hanya menggunakan satu platform atau satu jenis perangkat.

Data Lakehouse sebagai Fondasi

Salah satu konsep utama dalam Databricks adalah data lakehouse.

Sebelum konsep ini populer, perusahaan umumnya menggunakan data lake dan data warehouse untuk kebutuhan yang berbeda. Data lake dapat digunakan untuk menyimpan berbagai jenis data dalam jumlah besar, sedangkan data warehouse biasanya digunakan untuk data yang sudah terstruktur dan kebutuhan analitik.

Masalahnya, penggunaan banyak sistem dapat membuat pengelolaan data menjadi lebih rumit. Data harus dipindahkan atau disinkronkan dari satu sistem ke sistem lainnya. Data lakehouse mencoba menyederhanakan persoalan tersebut dengan menggabungkan kemampuan data lake dan data warehouse dalam satu lingkungan.

Dalam Databricks, data lakehouse dapat menjadi single source of truth atau sumber data utama bagi berbagai tim.

Data engineer dapat menggunakannya untuk mengelola data. Data scientist dapat memanfaatkannya untuk membangun model machine learning. Analis dapat melakukan kueri dan membuat laporan, sementara sistem produksi dapat menggunakan data yang sama.

Dengan demikian, perusahaan dapat mengurangi risiko munculnya data yang berbeda antara satu tim dan tim lainnya.

ETL dan Data Engineering

Databricks juga banyak digunakan untuk kebutuhan data engineering, terutama dalam proses ETL. ETL merupakan singkatan dari Extract, Transform, Load, yaitu proses mengambil data dari berbagai sumber, mengolahnya, kemudian memasukkannya ke sistem penyimpanan yang dapat digunakan.

Proses ini penting karena data dari perusahaan biasanya berasal dari berbagai sumber. Misalnya, aplikasi internal, situs web, perangkat IoT, sistem transaksi, layanan cloud, hingga database eksternal. Data tersebut belum tentu memiliki format yang sama. Karena itu, data perlu dibersihkan dan diolah sebelum digunakan untuk analitik atau AI.

Databricks menggabungkan kemampuan Apache Spark dengan Delta dan berbagai perangkat lainnya untuk membantu proses tersebut.

Pengguna dapat menggunakan bahasa pemrograman seperti SQL, Python, dan Scala untuk membuat logika ETL. Pekerjaan tersebut juga dapat dijadwalkan sehingga proses pengolahan data dapat berjalan secara otomatis.

Databricks memiliki Lakeflow Pipelines yang dirancang untuk menyederhanakan pengembangan pipeline data. Sistem ini dapat mengelola hubungan dan ketergantungan antardataset serta membantu menyesuaikan infrastruktur sesuai kebutuhan.

Untuk proses pemasukan data atau data ingestion, tersedia pula Auto Loader. Auto Loader memungkinkan data dimuat secara bertahap dari penyimpanan objek cloud maupun data lake menuju lingkungan data lakehouse. Kemampuan tersebut berguna bagi perusahaan yang menerima data dalam jumlah besar secara terus-menerus.

Machine Learning dan Data Science

Selain pengolahan data, Databricks juga dirancang untuk kebutuhan machine learning dan data science. Platform ini menyediakan berbagai perangkat untuk membantu data scientist dan machine learning engineer dalam mengembangkan, melatih, mengelola, hingga menerapkan model AI.

Salah satu teknologi penting di dalam ekosistem tersebut adalah MLflow. Teknologi ini membantu pengembang melacak eksperimen, mengelola model, serta menangani berbagai tahapan dalam siklus hidup machine learning.

Databricks juga menyediakan Databricks Runtime for Machine Learning yang dilengkapi berbagai pustaka dan perangkat untuk kebutuhan pengembangan AI.

Dengan dukungan tersebut, proses pengembangan model tidak harus dilakukan dengan berpindah-pindah platform. Data, eksperimen, model, dan proses komputasi dapat dikelola dalam lingkungan yang lebih terpadu.

Databricks untuk Large Language Model

Perkembangan Large Language Model (LLM) membuat kebutuhan perusahaan terhadap platform data semakin besar. Model seperti LLM membutuhkan data dalam jumlah besar untuk pelatihan maupun penyesuaian. Databricks memungkinkan perusahaan memanfaatkan data internal untuk menyesuaikan model AI dengan kebutuhan tertentu.

Databricks Runtime for Machine Learning mendukung pustaka seperti Hugging Face Transformers. Dengan dukungan ini, perusahaan dapat menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya maupun berbagai teknologi open source dalam alur kerja mereka.

Databricks juga dapat terintegrasi dengan model dari perusahaan lain, termasuk OpenAI, serta solusi dari mitra seperti John Snow Labs.

Salah satu manfaatnya adalah perusahaan dapat membangun AI yang lebih relevan dengan bidang bisnis mereka. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan data internal untuk membantu model memahami istilah, dokumen, atau konteks yang spesifik terhadap organisasinya.

Databricks juga mendukung penggunaan teknologi seperti Hugging Face dan DeepSpeed untuk membantu proses pengembangan dan pelatihan model.

Selain untuk data scientist, kemampuan AI tersebut juga dapat digunakan oleh analis data melalui AI Functions. Fitur ini memungkinkan pengguna SQL memanfaatkan kemampuan LLM secara langsung dalam pipeline dan alur kerja data.

Analitik, Data Warehouse, dan Business Intelligence

Databricks tidak hanya ditujukan untuk ilmuwan data. Platform ini juga menyediakan kemampuan untuk kebutuhan analitik dan business intelligence (BI). Pengguna dapat menjalankan kueri terhadap data yang tersimpan di lakehouse menggunakan SQL. Databricks menyediakan SQL editor dan notebook sebagai lingkungan kerja.

Notebook tersebut mendukung beberapa bahasa, termasuk SQL, Python, R, dan Scala. Pengguna juga dapat menambahkan visualisasi, gambar, tautan, serta penjelasan berbasis Markdown. Kemampuan ini memungkinkan analis tidak hanya menampilkan hasil pengolahan data, tetapi juga memberikan konteks dan penjelasan dalam satu lingkungan kerja.

Databricks juga menyediakan kemampuan untuk membuat dashboard sehingga informasi penting dapat disajikan dalam bentuk visual yang lebih mudah dipahami.

Unity Catalog untuk Tata Kelola Data

Ketika perusahaan memiliki data dalam jumlah besar, persoalan yang muncul bukan hanya bagaimana data tersebut dianalisis, tetapi juga siapa yang boleh mengaksesnya. Untuk kebutuhan tersebut, Databricks menyediakan Unity Catalog.

Unity Catalog berfungsi sebagai sistem tata kelola data terpadu untuk lingkungan data lakehouse. Dengan sistem ini, perusahaan dapat mengatur hak akses terhadap data berdasarkan pengguna maupun kelompok tertentu.

Pengelolaan hak akses dapat dilakukan menggunakan Access Control Lists (ACL). Administrator dapat mengatur izin melalui antarmuka pengguna maupun perintah SQL. Kemampuan ini membantu perusahaan menjaga keamanan data tanpa harus mengelola setiap akses secara terpisah di berbagai sistem.

Unity Catalog juga membantu perusahaan menjaga konsistensi definisi data dan metrik bisnis.

Misalnya, perusahaan dapat menentukan satu definisi KPI tertentu dan kemudian menggunakan definisi tersebut di berbagai laporan maupun analitik. Dengan begitu, dua tim yang menggunakan data yang sama tidak menghasilkan angka berbeda hanya karena menggunakan definisi KPI yang berbeda.

Berbagi Data dengan Lebih Aman

Selain mengelola akses internal, Databricks juga mendukung kebutuhan berbagi data. Dalam lingkungan internal perusahaan, pengguna dapat memberikan akses kueri terhadap tabel atau tampilan tertentu tanpa harus memindahkan seluruh data.

Untuk berbagi data dengan pihak di luar lingkungan perusahaan, Unity Catalog menyediakan versi terkelola dari OpenSharing. Pendekatan ini memungkinkan perusahaan berbagi data secara lebih terkontrol sambil tetap mempertahankan tata kelola dan keamanan.

Hal tersebut menjadi penting bagi perusahaan yang bekerja sama dengan mitra bisnis, penyedia layanan, maupun organisasi lain yang membutuhkan akses terhadap sebagian data.

Mendukung DevOps dan CI/CD

Databricks juga memiliki perangkat yang mendukung proses pengembangan perangkat lunak melalui pendekatan DevOps dan CI/CD. Pengembangan pipeline ETL, model machine learning, dan dashboard analitik membutuhkan proses pengujian, penerapan, pemantauan, serta pemeliharaan yang teratur.

Databricks menyediakan berbagai kemampuan untuk membantu proses tersebut, mulai dari pengelolaan versi kode, otomatisasi, penjadwalan, penerapan kode, hingga orkestrasi pekerjaan. Fitur Jobs, misalnya, memungkinkan pengguna menjadwalkan notebook, kueri SQL, maupun kode tertentu agar dijalankan secara otomatis.

Sementara itu, Declarative Automation Bundles memungkinkan sumber daya Databricks seperti pekerjaan dan pipeline didefinisikan serta diterapkan secara terprogram. Databricks juga menyediakan Git folders yang memungkinkan proyek disinkronkan dengan berbagai penyedia layanan Git.

Dengan kemampuan tersebut, pengembangan sistem data dan AI dapat dilakukan dengan pendekatan yang lebih terstruktur, terutama dalam lingkungan perusahaan yang memiliki banyak pengembang dan tim.

Analitik Real-Time

Tidak semua data datang secara berkala. Beberapa perusahaan membutuhkan kemampuan untuk mengolah data yang terus mengalir secara real-time atau hampir real-time. Untuk kebutuhan tersebut, Databricks memanfaatkan Apache Spark Structured Streaming.

Teknologi ini memungkinkan sistem memproses data yang masuk secara terus-menerus. Structured Streaming juga terintegrasi dengan Delta Lake sehingga dapat menjadi bagian dari arsitektur data lakehouse. Kemampuan tersebut dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan, seperti pemantauan transaksi, analitik operasional, sistem rekomendasi, pemantauan perangkat, hingga aplikasi yang membutuhkan informasi terbaru.

Databricks Juga Mendukung OLTP

Databricks kini tidak hanya berfokus pada analitik dan pemrosesan data. Platform ini juga menyediakan Lakebase, yaitu database untuk kebutuhan Online Transactional Processing (OLTP).

OLTP merupakan jenis sistem database yang digunakan untuk menangani transaksi operasional sehari-hari. Contohnya adalah pencatatan transaksi, pembaruan data pelanggan, atau berbagai aktivitas yang membutuhkan proses baca dan tulis data secara cepat.

Lakebase menggunakan database PostgreSQL yang dikelola sepenuhnya dan terintegrasi dengan Databricks Data Intelligence Platform.

Kehadiran kemampuan tersebut memperluas peran Databricks. Platform ini tidak hanya menjadi tempat perusahaan menganalisis data, tetapi juga dapat menjadi bagian dari sistem yang menangani kebutuhan transaksi operasional.

Mengapa Databricks Penting bagi Perusahaan?

Jika dilihat secara keseluruhan, Databricks mencoba menyelesaikan satu persoalan utama: bagaimana perusahaan dapat mengelola data, analitik, dan AI tanpa harus bergantung pada banyak sistem yang berdiri sendiri. Platform ini menyatukan data engineering, data lakehouse, analitik, machine learning, AI, tata kelola data, hingga pengembangan dan penerapan aplikasi dalam satu ekosistem.

Keuntungan tersebut semakin penting ketika perusahaan mulai menggunakan AI dalam skala besar. Model AI membutuhkan data yang berkualitas, mudah diakses, aman, dan dapat dikelola dengan baik. Tanpa fondasi data yang kuat, model AI yang canggih sekalipun belum tentu memberikan hasil yang optimal.

Databricks berusaha menjadikan data sebagai fondasi utama bagi seluruh proses tersebut. Data engineer dapat menyiapkan data, analis dapat mengolahnya, data scientist dapat menggunakannya untuk melatih model, sedangkan tim bisnis dapat memanfaatkannya untuk mengambil keputusan.

Pada akhirnya, Databricks bukan sekadar platform untuk menyimpan atau menganalisis data. Platform ini dirancang sebagai lingkungan terpadu yang menghubungkan data, analitik, dan AI.

Bagi perusahaan yang memiliki data dalam jumlah besar dan ingin memanfaatkannya untuk kebutuhan bisnis maupun kecerdasan buatan, pendekatan data lakehouse yang ditawarkan Databricks menjadi salah satu cara untuk menyederhanakan pengelolaan data sekaligus mempercepat pemanfaatannya.

Dengan menggabungkan teknologi open source, cloud computing, machine learning, AI, analitik, tata kelola, dan pemrosesan data real-time, Databricks menempatkan data sebagai pusat dari pengembangan teknologi dan pengambilan keputusan perusahaan.