Apa itu Alur Data?
Alur data adalah serangkaian langkah pemrosesan untuk menyiapkan data korporasi untuk analisis. Organisasi memiliki volume data yang besar dari berbagai sumber seperti aplikasi, perangkat Internet untuk Segala (IoT), dan saluran digital lainnya. Namun, data mentah itu tidak berguna; data mentah harus dipindahkan, diurutkan, difilter, diformat ulang, dan dianalisis untuk kecerdasan bisnis. Alur data mencakup berbagai teknologi untuk memverifikasi, meringkas, dan menemukan pola dalam data untuk menginformasikan keputusan bisnis. Jalur data yang terorganisasi dengan baik mendukung berbagai proyek big data, seperti visualisasi data, analisis data eksplorasi, dan tugas machine learning.
Apa saja manfaat dari alur data?
Alur data memungkinkan Anda mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan mengubahnya untuk analisis. Alur data menghapus silo data dan membuat analitik data Anda lebih andal dan akurat. Berikut adalah beberapa manfaat utama dari alur data.
Kualitas data meningkat
Alur data membersihkan dan menyempurnakan data mentah, meningkatkan kegunaannya untuk pengguna akhir. Alur data membakukan format untuk bidang seperti tanggal dan nomor telepon sambil memeriksa kesalahan input. Alur data juga menghapus redundansi dan memastikan kualitas data yang konsisten di seluruh organisasi.
Pemrosesan data efisien
Teknisi data harus melakukan banyak tugas yang berulang saat mengubah dan memuat data. Alur data memungkinkan mereka mengotomatiskan tugas transformasi data dan berfokus untuk menemukan wawasan bisnis terbaik. Alur data juga membantu teknisi data lebih cepat memproses data mentah yang kehilangan nilainya dari waktu ke waktu.
Integrasi data komprehensif
Alur data mengabstraksi fungsi transformasi data untuk mengintegrasikan set data dari sumber yang berbeda. Alur data dapat memeriksa ulang nilai data yang sama dari berbagai sumber dan memperbaiki ketidakkonsistenan. Misalnya, bayangkan pelanggan yang sama melakukan pembelian dari platform perdagangan elektronik dan layanan digital Anda. Namun, mereka salah mengeja nama mereka di layanan digital. Alur dapat memperbaiki ketidakkonsistenan ini sebelum mengirimkan data untuk analitik.
Bagaimana cara kerja alur data?
Sama seperti pipa air yang memindahkan air dari bendungan ke keran Anda, alur data memindahkan data dari titik pengumpulan ke penyimpanan. Alur data mengekstrak data dari sumber, membuat perubahan, lalu menyimpannya di tujuan tertentu. Kami menjelaskan komponen penting dari arsitektur alur data di bawah ini.
Sumber data
Sumber data dapat berupa aplikasi, perangkat, atau basis data lain. Sumber yang berbeda dapat mendorong data ke dalam alur. Alur juga dapat mengekstrak titik data menggunakan panggilan API, webhook, atau proses duplikasi data. Anda dapat menyinkronkan ekstraksi data untuk pemrosesan waktu nyata atau mengumpulkan data dalam interval terjadwal dari sumber data Anda.
Transformasi
Saat data mentah mengalir melalui alur, data tersebut berubah menjadi lebih berguna untuk kecerdasan bisnis. Transformasi adalah operasi, seperti pengurutan, pemformatan ulang, deduplikasi, verifikasi, dan validasi yang mengubah data. Alur Anda dapat memfilter, meringkas, atau memproses data untuk memenuhi kebutuhan analisis Anda.
Dependensi
Saat perubahan terjadi secara berurutan, dependensi tertentu mungkin terjadi sehingga mengurangi kecepatan pemindahan data dalam alur. Ada dua tipe ketergantungan utama, yaitu teknis dan bisnis. Misalnya, ketergantungan teknis adalah jika alur harus menunggu antrean pusat terisi sebelum melanjutkan. Sebaliknya, ketergantungan bisnis adalah jika alur harus dijeda hingga unit bisnis lain melakukan verifikasi silang data.
Tujuan
Titik akhir alur data Anda dapat berupa gudang data, danau data, atau aplikasi kecerdasan bisnis atau analisis data lainnya. Terkadang tujuan juga disebut sink data.
Apa saja tipe alur data?
Ada dua tipe utama alur data, yaitu alur pemrosesan aliran dan alur pemrosesan batch.
Alur pemrosesan aliran
Aliran data adalah rangkaian paket data berukuran kecil yang berkelanjutan dan bertahap. Aliran data biasanya mewakili serangkaian peristiwa yang terjadi selama periode tertentu. Misalnya, aliran data dapat menampilkan data sensor yang berisi pengukuran selama satu jam terakhir. Satu tindakan, seperti transaksi keuangan, juga dapat disebut peristiwa. Alur streaming memproses serangkaian peristiwa untuk analitik waktu nyata.
Data streaming membutuhkan latensi rendah dan toleransi kesalahan yang tinggi. Alur data Anda harus dapat memproses data bahkan jika beberapa paket data hilang atau tiba dalam urutan yang berbeda dari yang diharapkan.
Alur pemrosesan batch
Alur data pemrosesan batch memproses dan menyimpan data dalam volume atau batch besar. Alur data tersebut cocok untuk tugas volume tinggi tertentu, seperti akuntansi bulanan.
Alur data berisi serangkaian perintah berurutan, dan setiap perintah dijalankan di seluruh batch data. Alur data memberikan output dari satu perintah sebagai input ke perintah berikut. Setelah semua transformasi data selesai, alur memuat seluruh batch data ke gudang data cloud atau penyimpanan data serupa lainnya.
Baca mengenai pemrosesan batch »
Perbedaan antara alur data batch dan streaming
Alur pemrosesan batch jarang beroperasi dan biasanya beroperasi di luar jam sibuk. Alur tersebut membutuhkan daya komputasi yang tinggi untuk waktu yang singkat saat beroperasi. Sementara itu, alur pemrosesan streaming berjalan terus menerus, tetapi membutuhkan daya komputasi yang rendah. Sebaliknya, alur tersebut membutuhkan koneksi jaringan latensi rendah yang andal.
Apa perbedaan antara alur data dan alur ETL?
Alur extract, transform, and load (ETL) adalah tipe khusus dari alur data. Alat ETL mengekstrak atau menyalin data mentah dari berbagai sumber dan menyimpannya di lokasi sementara yang disebut area penahapan. Alat tersebut mengubah data di area penahapan dan memuatnya ke dalam danau data atau gudang data.
Tidak semua alur data mengikuti urutan ETL. Beberapa mungkin mengekstrak data dari sumber dan memuatnya di tempat lain tanpa transformasi. Alur data lainnya mengikuti urutan extract, load, and transform (ELT), di mana mereka mengekstrak dan memuat data yang tidak terstruktur secara langsung ke dalam danau data. Alur data lainnya tersebut melakukan perubahan setelah memindahkan informasi ke gudang data cloud.
Bagaimana AWS dapat mendukung persyaratan alur data Anda?
AWS Data Pipeline adalah layanan web yang membantu Anda memproses dan memindahkan data dengan andal pada interval tertentu. Data Anda dapat berpindah di antara layanan komputasi dan penyimpanan AWS yang berbeda serta sumber data on-premise. Dengan Data Pipeline, Anda dapat secara berkala mengakses data Anda di tempatnya disimpan, mengubah dan memprosesnya pada berbagai skala, serta secara efisien mentransfer hasilnya ke layanan AWS lain. Layanan ini memungkinkan Anda memperoleh manfaat dari analisis data waktu nyata dan fungsi manajemen data berguna lainnya.
Berikut beberapa hal yang dapat Anda lakukan dengan Alur Data:
- Dengan mudah membuat beban kerja pemrosesan data kompleks yang toleran terhadap kesalahan, dapat diulang, dan memiliki ketersediaan tinggi
- Memastikan ketersediaan sumber daya dan mengelola ketergantungan antartugas secara efisien
- Membuat sistem notifikasi kegagalan atau mencoba lagi kegagalan sementara secara otomatis
- Memindahkan dan memproses data yang sebelumnya dikunci di silo data on-premise
Mulai alur data di AWS dengan membuat akun gratis sekarang juga.
