Dunia digital saat ini banyak melakukan pertukaran data setiap hari, mulai informasi yang penting bagi pemerintah untuk dianalisa, bagi bisnis untuk berkembang, dan bagi kita untuk mendapatkan hal yang benar saat kita memesan suatu barang dari pasar online favorit kita.
Tidak hanya pada sejumlah data yang besar, tetapi ada juga proses yang tak terhitung jumlahnya untuk diterapkan pada data tersebut dan memungkinkan untuk terjadinya kesalahan informasi. Itu sebabnya data analyst dan data engineer beralih ke pipelining data.
Pada artikel ini akan dibahas terkait data pipeline, termasuk apa pengertiannya, arsitektur data pipeline, tools data pipeline, mengapa kita membutuhkan data pipeline, serta bagaimana cara mendesain data pipeline tersebut. Pada pembahasan bagian awal artikel mari kita lihat bagaimana pengertian dari data pipeline serta mengapa data pipeline diperlukan.
Section Artikel
Perusahaan berbasis data-driven perlu memindahkan data secara efisien dari satu lokasi ke lokasi lain dan mengubah data tersebut menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti secepat mungkin. Sayangnya, ada banyak hambatan untuk membersihkan aliran data tersebut, seperti hambatan (yang mengakibatkan latensi), kerusakan data, atau beberapa sumber data yang menghasilkan informasi yang bertentangan atau berlebihan.
Data pipeline mengambil semua langkah manual yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah tersebut dan mengubah prosesnya menjadi alur kerja yang lancar dan otomatis. Meskipun tidak setiap bisnis atau organisasi membutuhkan data pipeline, paling tidak proses ini berguna untuk perusahaan mana pun yang :
Selain itu, data pipeline meningkatkan keamanan dengan membatasi akses ke tim yang berwenang saja. Intinya adalah semakin banyak perusahaan tergantung pada data, maka semakin dibutuhkan data pipeline, sehingga menjadi salah satu tools analisa bisnis yang paling penting.
Kita tahu apa itu pipeline yaitu sistem pipeline besar yang membawa sumber daya dari satu lokasi ke lokasi lain dalam jarak jauh. Kita biasanya mendengar tentang pipa atau pipeline dalam konteks minyak atau gas alam. Pipeline tersebut secara cepat dan efisien untuk memindahkan bahan dalam jumlah besar dari satu titik ke titik lain.
Data pipeline beroperasi dengan prinsip yang sama; hanya saja berurusan dengan informasi daripada cairan atau gas. Data pipeline adalah urutan atau langkah pemrosesan data dan banyak dari proses data pipeline dapat dicapai dengan perangkat lunak khusus.
Pipeline menentukan bagaimana, apa, dan di mana data dikumpulkan. Data pipeline mengotomatiskan ekstraksi data, transformasi, validasi, dan kombinasi, lalu digunakan untuk analisis dan visualisasi lebih lanjut. Seluruh pipeline memberikan kecepatan dari satu ujung ke ujung lainnya dengan menghilangkan kesalahan dan menetralisir hambatan atau latensi.
Saat ini big data juga memiliki pipeline. Big data ditkitai dengan lima V (variasi, volume, velocity, veracity, dan value).
Pipeline big data adalah pipeline yang dapat diskalakan yang dirancang untuk menangani satu atau lebih karakteristik “v” big data, bahkan mampu mengenali dan memproses data dalam format yang berbeda, seperti data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur.
Kita dapat mendefinisikan arsitektur data pipeline sebagai sistem lengkap yang dirancang untuk menangkap, menata, dan mengirimkan data yang digunakan untuk menghasilkan wawasan yang akurat dan dapat ditindaklanjuti. Arsitektur tersebut digunakan untuk memberikan desain data terbaik dalam mengelola semua peristiwa data, membuat analisis, pelaporan, dan agar data lebih mudah digunakan.
Analis dan data engineer menerapkan arsitektur pipeline agar data tersebut dapat meningkatkan business inteligence (BI) dan analisa, serta fungsionalitas yang telah ditargetkan. Business intelligence dan analisa menggunakan data untuk memperoleh wawasan dan informasi yang efisien serta tren secara real-time.
Fungsionalitas tersebut mampu mendukung data dalam mencakup subjek penting seperti perjalanan pelanggan, perilaku pelanggan target, otomatisasi proses robotik, dan pengalaman pengguna.
Arsitektur data pipeline dapat dipecah menjadi serangkaian bagian dan proses, yaitu :
Bagian ini adalah di mana semuanya dimulai dan dari mana informasi itu berasal. Tahap ini berpotensi melibatkan berbagai sumber, seperti API aplikasi, cloud, relasi database, NoSQL, dan Apache Hadoop.
Data dari berbagai sumber sering digabungkan saat melakukan perjalanan melalui pipa. Bergabung dalam daftar kriteria dan logika untuk bagaimana data ini dapat muncul bersamaan.
Data analyst mungkin ingin data tertentu tertentu ditemukan di bidang yang lebih besar, seperti kode area di bidang kontak nomor telepon. Terkadang, bisnis membutuhkan beberapa nilai yang mampu dirakit atau diekstraksi.
Katakanlah ketika kita memiliki beberapa data yang tercantum dalam mil dan data lain dalam kilometer. Maka dengan standarisasi memastikan semua data mengikuti unit pengukuran yang sama dan disajikan dalam ukuran, font, dan warna yang dapat diterima.
Jika kita memiliki data, maka kita berpotensi untuk memiliki kesalahan. Ini bisa menjadi sesuatu yang sederhana seperti kode pos yang tidak ada atau akronim yang membingungkan. Fase koreksi juga menghapus catatan yang rusak.
Setelah data dibersihkan, data dimuat ke dalam sistem analisis yang tepat, biasanya dalam data warehouse, relasi database, atau kerangka Hadoop.
Data pipeline menggunakan proses otomatisasi, baik terus menerus atau sesuai jadwal. Proses otomatisasi menangani deteksi kesalahan, status laporan, dan monitoring.
Solusi dan tools data pipeline tersedia dalam berbagai bentuk, tetapi semuanya memiliki tiga persyaratan yang sama yaitu :
Berikut adalah empat jenis tools data pipeline yang paling populer dan banyak digunakan yaitu :
Alat pemrosesan batch paling cocok untuk memindahkan data dalam jumlah besar secara berkala, tetapi saat data tersebut tidak diperlukan secara real-time. Tools data pipeline untuk jenis ini yaitu :
Tools ini mampu dioptimalkan untuk bekerja dengan data berbasis cloud, seperti bucket Amazon Web Services (AWS). Tools data pipeline jenis cloud-native meliputi :
Tools jenis open souce adalah homegrown resources yang dibangun atau dapat disesuaikan oleh staf berpengalaman di organisasi kita. Tools data pipeline jenis open source meliputi :
Seperti namanya, tools ini dirancang untuk menangani data secara real-time. Solusi ini sangat cocok untuk memproses data dari sumber streaming seperti data telemetri dari perangkat yang terhubung (seperti Internet of Things) atau pasar keuangan. Tools data pipeline jeni real-time meliputi :
Berikut adalah tiga contoh data pipeline, yang umumnya digunakan oleh pengguna teknis dan non-teknis yaitu :
Bisnis dapat mengirim dan menerima dokumen terstruktur atau tidak terstruktur yang kompleks, termasuk dokumen NACHA dan EDI serta transaksi SWIFT dan HIPAA, dari bisnis lain. Perusahaan menggunakan pipeline pertukaran data B2B untuk bertukar formulir seperti pesanan pembelian atau status pengiriman.
Pengguna dapat menjalankan data quality pipeline dalam mode batch atau streaming, tergantung pada kasus penggunaan. Data quality pipeline berisi serta berfungsi seperti menstandarkan semua nama pelanggan baru secara berkala. Tindakan memvalidasi alamat pelanggan secara real-time selama persetujuan aplikasi kredit akan dianggap sebagai bagian dari data quality pipeline.
Master Data Management (MDM) bergantung pada pencocokan dan penggabungan data. Pipeline ini melibatkan pengumpulan dan pemrosesan data dari sumber yang berbeda dalam mengolah catatan duplikasi, dan menggabungkan hasilnya menjadi satu catatan emas.
Sebelum kita turun ke bisnis aktual dalam membangun data pipeline, kita harus terlebih dahulu menentukan faktor-faktor tertentu yang akan memengaruhi desain kita seperti :
Setelah Kita memiliki pemahaman yang lebih baik tentang faktor desain, Kita dapat memilih diantara tiga cara yang telah proven untuk membuat arsitektur pipeline pemrosesan data.
User menggunakan data preparation tools tradisional seperti spreadsheet untuk memvisualisasikan data dengan lebih baik serta bekerja dengannya. Sayangnya, proses ini membuat user harus secara manual menangani setiap set data baru atau membuat makro yang kompleks. Untungnya, ada data preparation tools bagi perusahaan yang tersedia untuk mengubah langkah-langkah data preparation menjadi data pipeline.
Kita dapat menggunakan tools yang dirancang untuk membangun pipeline pemrosesan data dengan secara virtual dan setara dengan blok penyusun, serta dibantu oleh antarmuka yang mudah digunakan.
Pengguna dapat menggunakan kerangka kerja dan bahasa pemrosesan data seperti Kafka, MapReduce, SQL, dan Spark. Kita juga dapat menggunakan kerangka kerja eksklusif seperti AWS Glue dan Databricks Spark. Pendekatan ini mengharuskan pengguna untuk mengetahui bagaimana cara memprogram.
Akhirnya, Kita perlu memilih pola atau desain data pipeline mana yang paling sesuai untuk kebutuhan Kita dan mengimplementasikannya. Pola atau desain tersebut meliputi :
Desain sederhana ini memindahkan data massal yang tidak dimodifikasi dari satu database ke database lainnya
Desain ini mengekstrak data dari penyimpanan data dan mentransformasikan (misalnya, membersihkan, menstandarkan, serta mengintegrasikannya) sebelum memuatnya ke dalam target database
Desain ini seperti ETL, tetapi langkah-langkahnya diubah untuk menghemat waktu dan menghindari latensi. Transformasi data terjadi di target database
Sementara sebagian besar pipeline membuat salinan fisik data yang akan disimpan, maka virtualisasi memberikan data sebagai tampilan tanpa menyimpan salinan terpisah secara fisik
Proses ini mengalirkan data peristiwa dalam aliran yang berkelanjutan serta dalam urutan kronologis. Proses ini menguraikan peristiwa, mengisolasi setiap peristiwa unik ke dalam catatan yang berbeda, serta memungkinkan evaluasi penggunaan di masa mendatang