Data Pipeline: Integrasi Big Data Secara Efektif

Data Pipeline – Data adalah kumpulan dari fakta-fakta dan informasi penting yang disimpan dan diolah secara sistematis untuk membantu para pengusaha maupun manajernya dalam mengambil sebuah keputusan. Di dunia bisnis, data merupakan bagian yang sangat penting bagi kelangsungan perusahaan sehingga harus diolah dengan baik. Kompleksitas struktur organisasi dalam sebuah perusahaan membuat data menjadi sangat banyak yang disebut dengan big data. Big data harus diintegrasikan dengan baik secara efektif untuk memudahkan perusahaan dalam melakukan suatu tindakan. 

Di era sekarang banyak teknologi yang bisa membantu untuk memudahkan perusahaan dalam mengolah datanya, salah satunya adalah Data Pipeline. Data Pipeline merupakan urutan atau langkah pemrosesan data yang dirancang untuk mengumpulkan, memproses, mentransformasi, dan menyimpan data dalam suatu sistem atau aplikasi. Pipeline ini digunakan untuk mengelola dan memindahkan data dari satu tempat ke tempat lain dalam suatu sistem, aplikasi, atau perangkat.

Arsitektur Data Pipeline

Arsitektur Data Pipeline menggambarkan susunan komponen yang tepat untuk memungkinkan ekstraksi, pemrosesan, dan pengiriman informasi. Sebelum mengenal macamnya, kita perlu mengetahui apa saja komponen di dalam Data Pipeline. Secara garis besar komponen dalam data pipeline terbagi menjadi Source, Dataflow, dan Destination. Adapun komponen penting secara detail yang terdapat dalam arsitektur data pipeline adalah sebagai berikut: 

Sumber data (Source): Sumber data biasanya terdiri atas relational database serta data yang berasal dari aplikasi SAAS yang akan diambil. Sumber data dapat berupa database, file sistem, API, atau sensor.

Ingestion layer: Layer ini bertanggung jawab untuk mengambil data dari sumber data dan memasukkannya ke dalam sistem data pipeline. Ada berbagai bentuk ingestion layer yang dikenal saat ini. Contohnya antara lain data warehouse, data mart, dan data lake yang berbasis cloud.

Data storage: Data storage digunakan untuk menyimpan data dalam format yang dapat diakses oleh sistem data pipeline. Data storage dapat berupa database relasional, database NoSQL, atau penyimpanan file.

Data processing: Data processing mentransformasi data menjadi format yang lebih berguna dengan menggunakan teknik seperti data cleaning, agregasi, penggabungan, dan pemodelan. Tahap ini juga bisa mencakup standardisasi data, pengurutan data, deduplikasi data, validasi, dan verifikasi.

Data analysis: Data analysis berfungsi untuk menganalisis data dalam sistem data pipeline dan menyediakan informasi untuk pengambilan keputusan. Data analysis dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi seperti Apache Hive, Apache Pig, atau SQL.

Data visualization: Data visualization akan menggambarkan data dalam bentuk grafis yang dapat dipahami lebih mudah oleh user. Teknologi yang dapat digunakan untuk data visualization adalah seperti Tableau, Power BI, atau Grafana.

Data governance: Data governance adalah tempat untuk memastikan keamanan dan konsistensi data dalam data pipeline. 

Data pipeline management: Manajemen pipeline data meliputi monitoring, logging, dan pemeliharaan sistem data pipeline. Pada komponen ini, monitoring penting dilakukan untuk memastikan apakah data tetap akurat dan konsisten saat bebannya bertambah dalam pemrosesan.

Komponen-komponen tersebut akan disusun sedemikian rupa sesuai dengan desain yang ditentukan, desain dari data pipeline disebut dengan arsitektur data pipeline. Berikut adalah beberapa desain umum yang dapat digunakan dalam bisnis:

ETL Data Pipeline. Desain ini telah menjadi standar paling umum selama beberapa dekade. Diawali dengan pengumpulan data dari berbagai sumber dan mengubahnya menjadi format yang sama yang telah ditentukan, kemudian memuatnya ke dalam storage data akhir perusahaan. Kelemahan dari ETL adalah saat aturan bisnis berubah otomatis format data akan berubah sehingga harus membangun kembali data pipeline dari awal.

ELT Data Pipeline. Berbeda dengan ETL, ELT memuat data dari berbagai sumber ke dalam storage terlebih dahulu sebelum melakukan transformasi. Data dalam storage nantinya dapat diproses dan disusun sesuai dengan kebutuhan (kapan pun, seluruh atau sebagian data, sekali atau berkali-kali).

Batch Pipeline untuk Traditional Analytics. Traditional Analytics adalah memahami data historis untuk mendukung pengambilan keputusan. Data tersebut nantinya akan dikumpulkan dalam blok besar (batch) pada satu waktu atau pada jadwal reguler. Saat siap untuk diakses, batch tersebut akan digunakan oleh user atau software untuk eksplorasi dan visualisasi data.

Streaming Data Pipeline. Desain ini memperoleh wawasan dari data pipeline yang konstan dalam hitungan detik atau milidetik. Pipeline streaming menyerap urutan data saat dibuat dan secara bertahap memperbarui metrik, laporan, dan statistik ringkasan sebagai respons terhadap setiap peristiwa yang tersedia.

Big Data Pipeline. Yang membedakan desain ini dengan lainnya adalah kemampuan untuk menganalisis big data yang jumlah datanya sangat besar, berasal dari 100+ sumber, dalam berbagai macam format yang terstruktur maupun tidak terstruktur, dan berkecepatan tinggi.

Pentingnya Data Pipeline

Karena banyaknya data dalam sebuah perusahaan maupun organisasi, dibutuhkan integrasi yang baik untuk memudahkan perusahaan dalam mengambil keputusan yang penting. Data pipeline menjadi sangat penting karena beberapa hal berikut:

Data pipeline akan meningkatkan analisis data dengan membantu perusahaan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan mengintegrasikannya ke dalam sistem yang dapat dianalisis dengan mudah. Hal ini akan membuat perusahaan untuk melakukan analisis yang lebih akurat dan mendapatkan wawasan yang lebih dalam.

Data pipeline dapat meningkatkan kualitas data dengan melakukan pembersihan data secara otomatis, menghilangkan duplikasi, memvalidasi data, dan mengambil langkah-langkah lainnya yang akan membantu perusahaan untuk memastikan bahwa data yang tersedia dapat dijadikan dasar untuk mengambil keputusan akurat.

Data pipeline akan meningkatkan efisiensi pengolahan data perusahaan dengan mengotomatiskan proses pengambilan, pemrosesan, dan penyimpanan data. Dengan data pipeline, waktu dan upaya yang diperlukan untuk melakukan tugas secara manual dapat berkurang.

Dengan menggunakan data pipeline, keamanan akan data akan semakin terjamin. Data pipeline akan memberikan kontrol akses yang ketat ke data dan memastikan bahwa data tidak terlalu mudah diakses oleh pihak yang tidak berwenang.

Dengan data pipeline, perusahaan dapat memastikan bahwa data yang digunakan untuk pengambilan keputusan akurat dan andal. Data yang sudah dipastikan tersebut akan membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan memperbaiki kinerja bisnis.

Perbedaan Data Pipeline dengan Data Lainnya

Pada dasarnya yang membedakan data pipeline dengan data lainnya adalah dalam cara penggunaannya dan fokusnya pada pengumpulan, pengolahan, dan penyimpanan big data secara terus menerus untuk digunakan dalam sistem atau aplikasi tertentu.

Raw data atau data mentah adalah data yang belum diolah atau dianalisis, dan belum siap untuk digunakan untuk pengambilan keputusan. Sedangkan data pipeline dapat memproses dan mentransformasi data mentah menjadi data yang akan berguna untuk membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan.

Data statis menyimpan data dalam format yang sama tanpa merubah dan memperbaharuinya. Sedangkan data pipeline akan memproses data secara berkelanjutan. Yang meliputi pengumpulan data secara terus menerus, pemrosesan, dan penyimpanan dalam format yang dapat digunakan.

Data streaming berfokus untuk mengolah data secara real-time dan berkelanjutan dengan volume yang lebih kecil namun frekuensinya tinggi. Sedangkan data pipeline dapat melakukannya dalam volume yang besar.Data warehouse lebih berfokus dalam pengolahan data historis yang masih bisa digunakan untuk analisis bisnis. Sedangkan data pipeline fokus untuk mengumpulkan data mentah dari segala sumber dan memprosesnya untuk kebutuhan dalam sistem atau software tertentu.

Jenis Data Pipeline

Jenis data pipeline terbagi menjadi 3 kelompok yang akan dijelaskan secara detail sebagai berikut:

Raw Data. Raw data adalah data mentah yang belum diproses atau diolah dalam bentuk apa pun. Data ini biasanya diperoleh langsung dari sumber aslinya, seperti sensor, perangkat lunak, atau manusia. Raw data dapat berupa teks, angka, gambar, suara, atau kombinasi dari semuanya.

Processed Data. Merupakan bentuk data dari raw data yang sudah diproses menjadi format khusus. Data yang telah diproses akan disimpan dalam kelompok atau database berbeda yang ada dalam data pipeline.

Cooked Data. Data ini adalah data yang sudah diproses dan diringkas atau merupakan hasil akhir dari data pipeline yang siap untuk digunakan.

Contoh Data Pipeline

Ada banyak penerapan dari data pipeline dalam beberapa software yang kita temui secara tidak sadar. Aplikasi Billing dan Keuangan yang dikembangkan oleh Arkatama merupakan salah satu bentuk software yang menggunakan model batch data pipeline yang membantu pengelolaan data secara otomatis untuk B2B. Fitur-fitur yang disediakan meliputi fitur kepelangganan, fitur customer service ticketing seperti pembuatan SPK (Surat Perintah Kerja) dan pengiriman pesan massal, fitur billing & accounting seperti pembuatan invoice otomatis, pencatatan jurnal, dan masih banyak lagi. Fitur tersebut memudahkan perusahaan dalam melakukan pengendalian dan monitoring proses bisnis. 

Selain itu ada juga aplikasi SIAKAD atau yang biasa disebut sebagai Sistem Informasi Akademik yang dibuat oleh Arkatama. Aplikasi ini merupakan salah satu bentuk aplikasi yang menggunakan model streaming pipeline. Aplikasi ini mengintegrasi dan menampung big data, baik profil mahasiswa, data orang tua, data keuangan mahasiswa, data scheduling perkuliahan, data dosen pengajar, data beasiswa, hingga output lulusan.

Terbukti bahwa peran data pipeline dalam mengolah data dari data mentah menjadi data yang berguna untuk berbagai hal, terutama dalam pengambilan keputusan bisnis. Banyak contoh dari penggunaan data pipeline yang sering kita jumpai. Arkatama sebagai perusahaan Software House akan membantu bisnis Anda untuk memproses segala kebutuhan data secara efektif. Informasi lebih lanjut akan dapat Anda temukan dengan mengunjungi website kami di https://arkatama.id. Kami siap untuk bantu menyukseskan bisnis Anda!

Content Writer: Fatihatur Rizqi Maulidiyah (DTS Batch 3)