Data Pipeline: Penemuan Kontemporer yang Menjamin Stabilitas

Jika Anda menjalankan perusahaan di abad kedua puluh satu, Anda mungkin mempertimbangkan untuk mempekerjakan seorang ilmuwan data. Jika Anda belum melakukannya, letakkan di bidang yang relatif muda: ilmu data bergabung dengan kosakata perusahaan pada tahun 2001. Saat itulah William S. Cleveland menetapkannya sebagai cabang statistik. Kemudian, pada tahun 2009, Hal Varian (ekonom top Google) melakukan pengamatan ke depan. Dia berargumen bahwa menangkap volume data yang sangat besar dan mendapatkan nilai darinya akan merevolusi bisnis kontemporer.

Saat ini, analitik seperti analitik saras mengembangkan algoritme pembelajaran mesin untuk mengatasi masalah bisnis yang kompleks. Algoritma ini membantu dalam hal berikut:

• Tingkatkan kemampuan prediksi penipuan
• Tentukan motif dan preferensi konsumen pada tingkat yang terperinci. Akibatnya, ini berkontribusi pada pengenalan merek, pengurangan beban keuangan, dan perluasan margin pendapatan.
• Perkirakan permintaan konsumen di masa depan untuk memastikan alokasi persediaan yang optimal.
• Jadikan pengalaman konsumen lebih personal.

Pipa data merupakan komponen penting dalam mencapai hasil tersebut. Bagian ini membahas pentingnya pipeline data, kelebihannya, dan cara mendesain pipeline data Anda.

Data Pipeline adalah istilah teknis yang mengacu pada serangkaian aliran data. Pipa data adalah kumpulan prosedur yang mengangkut data mentah dari satu lokasi ke lokasi lain. Sumber mungkin merupakan basis data transaksional dalam konteks intelijen bisnis, sedangkan tujuannya sering kali berupa danau data atau gudang data. Tujuannya adalah di mana data dievaluasi untuk tujuan intelijen bisnis.

Sepanjang perjalanan ini dari sumber ke tujuan, data ditransformasikan untuk mempersiapkannya untuk dianalisis.

Mengapa Pipa Data Diperlukan?

Penyebaran komputasi awan telah mengakibatkan perusahaan kontemporer menggunakan serangkaian aplikasi untuk melakukan berbagai operasi. Untuk otomatisasi pemasaran, tim pemasaran dapat menggunakan kombinasi HubSpot dan Marketo; tim penjualan dapat menggunakan Salesforce untuk mengelola prospek. Tim produk dapat menggunakan MongoDB untuk menyimpan wawasan pelanggan. Ini menghasilkan fragmentasi data di antara beberapa teknologi dan pembentukan silo data.

Bahkan wawasan bisnis yang penting mungkin sulit didapat ketika ada silo data, seperti pasar Anda yang paling menguntungkan. Bahkan jika Anda secara manual mengumpulkan data dari beberapa sumber dan mengintegrasikannya ke dalam lembar Excel untuk analisis, Anda berisiko mengalami kesalahan seperti redundansi data. Selain itu, pekerjaan yang diperlukan untuk melakukan tugas ini secara manual berbanding terbalik dengan kompleksitas arsitektur teknologi informasi Anda. Masalahnya menjadi lebih rumit secara eksponensial ketika data real-time dari sumber seperti data streaming disertakan.

Dengan menggabungkan data dari beberapa sumber yang berbeda menjadi satu tujuan. Selain itu, mereka memastikan kualitas data yang konsisten, yang sangat penting untuk menghasilkan wawasan bisnis yang dapat dipercaya.

Komponen Pipa Data

Untuk lebih memahami bagaimana pipa data mempersiapkan kumpulan data besar untuk analisis, mari kita periksa komponen utama dari pipa data yang khas. Ini termasuk yang berikut:

1) Asal

Ini adalah tempat dari mana pipa memperoleh data. Sistem manajemen basis data seperti RDBMS dan CRM hanyalah beberapa contoh. Lainnya termasuk sistem ERP, alat manajemen media sosial, dan bahkan sensor di gadget dan perangkat Internet of Things.

2) Tujuan akhir

Ini adalah terminal pipa data, di mana ia mengeluarkan semua data yang telah diekstraksi. Tujuan jalur pipa data sering kali berupa danau data atau gudang data, di mana data tersebut disimpan untuk analisis. Itu tidak selalu terjadi, meskipun. Misalnya, data dapat dengan cepat dipasok ke alat analisis untuk visualisasi data.

3) Arus informasi

Saat data berpindah dari sumber ke tujuan, data berubah. Pergerakan data ini disebut sebagai aliran data. ETL, atau mengekstrak, mengubah, dan memuat, adalah salah satu metodologi aliran data yang paling sering digunakan.

4) Proses

Alur kerja berkaitan dengan urutan tugas yang dijalankan dalam pipa data dan saling ketergantungannya. Ketika pipa data berjalan, itu ditentukan oleh dependensi dan urutannya. Biasanya, operasi hulu harus dilakukan dengan memuaskan sebelum pekerjaan hilir dapat dimulai.

5) Pengawasan

Pipa data memerlukan pemantauan terus menerus untuk memastikan kebenaran dan integritas data. Selain itu, kecepatan dan efisiensi saluran pipa diperiksa, terutama karena volume data semakin tinggi.

Keuntungan dari pipa data yang kuat

Dikatakan, pipa data adalah kumpulan prosedur yang mengangkut data mentah dari satu lokasi ke lokasi lain. Sebuah sumber mungkin database transaksional dalam konteks intelijen bisnis. Tujuan adalah lokasi di mana data dievaluasi untuk tujuan intelijen bisnis. Sepanjang perjalanan ini dari sumber ke tujuan, data ditransformasikan untuk mempersiapkannya untuk dianalisis. Ada beberapa keuntungan dari metode ini; inilah enam teratas kami.

1 – Pola yang dapat direplikasi

Ketika pemrosesan data dilihat sebagai jaringan pipa, model mental muncul di mana pipa individu dipandang sebagai contoh pola dalam arsitektur yang lebih luas yang dapat digunakan kembali dan digunakan kembali untuk aliran data baru.

2 – Mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengintegrasikan sumber data tambahan

Memiliki pemahaman yang jelas tentang bagaimana data harus mengalir melalui sistem analitik menyederhanakan perencanaan untuk asupan sumber data baru dan meminimalkan waktu dan biaya yang terkait dengan integrasinya.

3 – Keyakinan akan kualitas data

Dengan melihat aliran data sebagai jalur pipa yang harus dipantau dan juga bermanfaat bagi pengguna akhir, Anda dapat meningkatkan kualitas data dan menurunkan kemungkinan pelanggaran jalur pipa yang tidak terungkap.

4 – Keyakinan akan keamanan jalur pipa

Keamanan tertanam ke dalam pipa dari awal dengan membangun pola berulang dan pengetahuan umum tentang alat dan arsitektur. Metode keamanan yang efektif mudah beradaptasi dengan aliran data atau sumber data baru.

5 – Pengembangan berulang

Pertimbangkan aliran data Anda sebagai saluran untuk memungkinkan pertumbuhan inkremental. Anda dapat memulai dengan cepat dan memperoleh nilai dengan memulai dengan sepotong data sederhana dari sumber data ke pengguna.

6 – Kemampuan beradaptasi dan kemampuan beradaptasi

Pipeline menyediakan kerangka kerja untuk merespons secara fleksibel terhadap perubahan dalam sumber atau kebutuhan pengguna data Anda.

Memperluas, memodulasi, dan menggunakan kembali Data Pipeline adalah masalah besar yang sangat signifikan dalam Rekayasa Data.

Ketika diterapkan secara strategis dan memadai, jalur pipa data berpotensi mengubah cara perusahaan dijalankan secara fundamental. Setelah diimplementasikan, teknologi membawa manfaat langsung bagi perusahaan dan membuka pintu bagi praktik bisnis baru yang sebelumnya tidak tersedia.