Apa itu Saluran Data?

Pengorganisasian data untuk intelijen bisnis, wawasan taktis, dan analitik yang kuat selalu dimulai dengan saluran data. Namun, sebagian besar bisnis berurusan dengan data dalam jumlah besar yang berasal dari berbagai sumber, ditempatkan di berbagai infrastruktur cloud, dan tersedia dalam berbagai format; akibatnya, silo adalah hasil yang tidak dapat dihindari.

Membangun pemahaman yang komprehensif dan terpadu tentang data sangat penting untuk membuat keputusan yang tepat, meningkatkan produktivitas, dan menemukan wawasan yang mendalam. Oleh karena itu, mengetahui apa itu saluran data dan cara mengoperasionalkannya sangatlah penting.

• Definisi Saluran Data
• Pentingnya dan Manfaat Saluran Data
• Cara Membangun Saluran Data
• Komponen Saluran Data

Apa itu Saluran Data?

Saluran data terdiri dari serangkaian tugas dan alat yang memungkinkan transfer data dari satu sistem, menjaga teknik penyimpanan dan pemrosesannya, ke sistem lain di mana data dapat dikelola dan dipelihara – dengan fokus pada kebutuhan bisnis tertentu.

Lebih lanjut, pipeline memfasilitasi pengambilan data secara otomatis dari berbagai sumber, diikuti dengan konversi dan konsolidasi menjadi satu sistem penyimpanan data berkinerja tinggi. Hal ini penting bagi perusahaan modern dengan ketergantungan TI dan digital yang cukup besar.

Bayangkan diri Anda sebagai analis berbagai tipe data, yang menunjukkan bagaimana orang berinteraksi dengan merek Anda. Ini mungkin mencakup lokasi pengguna, gadget, rekaman sesi, riwayat transaksi, interaksi layanan pelanggan, dan masukan apa pun yang mereka berikan. Selanjutnya, data ini dikumpulkan di gudang yang terhubung ke CRM, menghasilkan profil unik untuk setiap pelanggan.

Semua dan setiap pengguna data yang membutuhkannya untuk membangun dan memelihara alat analisis atau untuk membuat keputusan strategis dan operasional dapat melakukannya dengan mudah dan gesit, berkat agregasi yang dimungkinkan oleh jalur data. Orang-orang ini adalah pemasar, kelompok ilmu data, pakar BI, chief product officer, atau profesional lainnya yang sangat bergantung pada data.

Bagi CIO saat ini, memastikan arsitektur dan pengoperasian saluran data perusahaan yang tepat adalah bagian utama dari tanggung jawab mereka.

Mengapa Anda Membutuhkan Saluran Data? Kunci Keuntungan

Masuk dan keluarnya data pada tingkat tertentu akan terjadi dari sistem Anda, dan tanpa saluran data, hal ini akan membentuk proses yang tidak terstruktur dan tidak efisien. Sebaliknya, dengan berinvestasi pada saluran data mereka, CIO dan manajer TI dapat:

1. Meningkatkan kualitas data

   Aliran data rentan terhadap hambatan dan korupsi di berbagai titik. Namun, saluran data membantu pengorganisasian data secara berkelanjutan. Mereka memfasilitasi dan membuat pemantauan tersedia untuk semua pengguna. Selain itu, mereka mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan sistem untuk meningkatkan keandalan, keakuratan, dan kegunaan informasi.

2. Mengotomatiskan operasi data

   Menguraikan saluran data menjadi tahapan yang dapat diulang akan memfasilitasi otomatisasi. Meminimalkan kemungkinan kesalahan manusia memungkinkan transmisi data yang lancar dan mempercepat pemrosesan. Selain itu, penanganan beberapa aliran data secara bersamaan dapat dicapai dengan menghilangkan dan mengotomatiskan tahapan yang berlebihan – sehingga mendorong efisiensi.

3. Mendukung analisis yang lebih akurat

   Data yang diambil dari beragam sumber memiliki karakteristik unik dan hadir dalam berbagai format. Saluran data mendukung pengeditan dan transformasi kumpulan data yang beragam, terlepas dari atribut uniknya. Fokusnya adalah pada konsolidasi untuk mengoptimalkan analitik, memungkinkan integrasi yang lebih lancar dengan aplikasi intelijen bisnis.

Membangun Saluran Data

Saat membangun saluran data, para pemimpin teknologi biasanya memilih salah satu dari dua opsi – pemrosesan batch dan saluran data streaming. Masing-masing cocok untuk kasus penggunaan yang berbeda, seperti dijelaskan di bawah:

1. Jalur pipa pemrosesan batch

   Sesuai dengan namanya, pemrosesan batch memuat “batch” data ke dalam repositori pada interval waktu yang telah ditentukan. Tugas pemrosesan batch sering kali mengelola data dalam jumlah besar, sehingga memberikan beban pada keseluruhan sistem. Oleh karena itu, proses ini dijadwalkan pada jam kerja di luar jam sibuk untuk meminimalkan gangguan pada tugas lainnya.

   Umumnya, pemrosesan batch dianggap sebagai metode saluran data yang paling cocok untuk tugas-tugas seperti akuntansi bulanan, yang tidak melibatkan analisis langsung terhadap kumpulan data tertentu.

   Langkah-langkah dalam contoh ini akan terdiri dari serangkaian perintah berurutan dimana hasil dari satu perintah bertindak sebagai masukan untuk perintah berikutnya.

   Contoh yang bagus dari hal ini adalah ketika sebuah perintah memulai tindakan menyerap data; yang lain dapat memicu pemfilteran kolom tertentu, dan yang lain mungkin bertanggung jawab atas agregasi. Urutan perintah ini berlanjut hingga data mengalami transformasi menyeluruh dan ditambahkan ke repositori. Hadoop dan MongoDB adalah contoh dari jenis pipa data yang sedang bekerja.

2. Streaming saluran data

   Tidak seperti pemrosesan sekuensial, data streaming digunakan ketika pembaruan data secara terus-menerus diperlukan. Aplikasi dan sistem tempat penjualan, misalnya, memerlukan data real-time untuk menyegarkan inventaris produk dan riwayat penjualan.

   

   Sebuah “peristiwa” dalam konteks saluran data streaming adalah kejadian tunggal, seperti penjualan produk perangkat lunak. Sebagai ilustrasi, menambahkan item ke transaksi disebut sebagai “topik” atau “aliran”. Pada gilirannya, peristiwa ini melewati infrastruktur perpesanan seperti Apache Kafka.

   Sebagai hasil dari pemrosesan langsung peristiwa data yang terjadi, sistem streaming menunjukkan latensi yang lebih rendah dibandingkan sistem sekuensial.

   Jalur ini kurang dapat diandalkan dibandingkan jalur pemrosesan massal, karena pesan dapat terhapus secara tidak sengaja, atau terlalu banyak pesan dapat menyumbat antrean.

   Untuk mengatasi masalah ini, sistem pesan menambahkan fungsi yang disebut “melalui pengakuan.” Dalam fase ini, saluran data memeriksa apakah pesan data telah berhasil diproses, sehingga sistem pesan dapat menghilangkannya dari tumpukan.

   CIO harus mempertimbangkan kebutuhan spesifik organisasinya dan setiap unit bisnis saat mengevaluasi jalur data. Namun apa pun pipeline yang Anda pilih untuk suatu aplikasi, pipeline tersebut akan terdiri dari beberapa komponen utama.

Komponen Penting dari Saluran Data

Saluran data akan mencakup:

• Asal:

  Asal adalah titik awal dari alur data, tempat data dimasukkan. Lingkungan TI bisnis Anda akan memiliki banyak sumber data (aplikasi transaksi, perangkat yang terhubung, jaringan sosial, dll.) dan fasilitas penyimpanan (gudang data, data lake, dll.) –semuanya akan berfungsi sebagai asal.

• Aliran data:

  Ini adalah transfer data dari titik asal ke tujuan akhirnya, yang mencakup penyesuaian yang dilakukan selama transit dan penyimpanan data yang dilaluinya. Komponen ini sering disebut dengan konsumsi.

• Persiapan:

  Sebelum implementasi, mungkin perlu untuk membersihkan, menggabungkan, mengubah (termasuk konversi format file), dan mengompresi data untuk normalisasi. Persiapan adalah proses yang mengubah data agar sesuai untuk analisis.

• Tujuan:

  Transmisi data berakhir di lokasi yang disebut “tujuan”. Tujuannya bergantung pada penggunaan; misalnya, data dapat diperoleh untuk memperkuat dan memperluas visualisasi data atau alat analisis lainnya. Atau, hal ini dapat memicu sistem otomasi keamanan seperti SIEM.

• Alur kerja:

  Alur kerja menetapkan serangkaian tindakan dan interaksinya dalam alur data. Pekerjaan upstream adalah tugas yang dijalankan pada data yang dekat dengan sumber daya tempat data mencapai alur. Aktivitas hilir berlangsung lebih dekat dengan produk akhir.

Kesimpulan: Memilih Perangkat Saluran Data Anda

Organisasi yang ingin membangun dan memperkuat saluran datanya harus mempertimbangkan penerapan hal-hal berikut:

• Data lake : Data lake sering digunakan oleh organisasi untuk membangun jalur data untuk pembelajaran mesin dan inisiatif AI. Untuk volume data yang sangat besar, semua penyedia layanan cloud utama — AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, dan IBM — menawarkan data lake.

• Gudang data : Repositori pusat ini menyimpan data yang diproses secara ketat untuk tujuan tertentu. Teradata, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery, dan Snowflake adalah alternatif pergudangan yang populer.

• Alat ETL (ekstrak, transformasi, muat) : ETL menampilkan berbagai alat untuk integrasi dan persiapan data, termasuk Oracle Data Integrator, IBM DataStage, Talend Open Studio, dan beberapa lainnya.

• Penjadwal alur kerja batch : Alat pemrograman seperti Luigi atau Azkaban mendukung pembuatan sub-proses sebagai serangkaian tugas dengan saling ketergantungan. Alur kerja ini juga dapat dipantau dan diotomatisasi.

• Alat streaming data : Alat ini dapat terus memproses data yang dikumpulkan dari sumber seperti IoT dan sistem transaksi. Google Data Flow, Amazon Kinesis, Azure Stream Analytics, dan SQLstream adalah beberapa contohnya.

Uber menggunakan saluran streaming yang dibangun di Apache untuk mengumpulkan data real-time dari aplikasi sopir/pengemudi dan penumpang. Dengan memanfaatkan saluran data yang mencakup sistem lokal dan Google Cloud, Macy's memastikan bahwa setiap pelanggan menikmati pengalaman yang sama menariknya, baik saat mereka berada di dalam toko atau membeli secara online. Apa pun industri Anda, saluran data yang efisien sangat penting bagi bisnis modern yang berbasis data.

Anda dapat meningkatkan operasi Anda menggunakan data dengan memusatkan perhatian pada arsitektur saluran pipa yang patut dicontoh dan perangkat yang paling optimal.