Dalam kurun digital yg makin maju seperti sekarang ini, banyak perusahaan menghadapi tantangan besar dlm mengorganisir & menganalisis data yg terus berkembang. Data yg dihasilkan dr berbagai sumber, mirip sistem bisnis internal, aplikasi eksternal, perangkat Internet of Things (IoT), & media umum, menjadi sungguh beragam & tak terstruktur. Oleh alasannya itu, dibutuhkan sebuah proses untuk mengumpulkan, mentransformasi, & menyiapkan data tersebut biar dapat digunakan untuk analisis & pengambilan keputusan yg lebih baik. Proses ini diketahui selaku data ingestion.
Table of Contents
Pengertian Data Ingestion (DI)
Proses data ingestion melibatkan pemindahan data dr satu atau beberapa sumber ke penyimpanan data. Data ini kemudian akan disimpan & dianalisis lebih lanjut. Dalam praktiknya, terdapat banyak sekali jenis format data yg dikumpulkan dr berbagai sumber data. Sayangnya, data ini kadang kala tak cocok satu sama lain & dapat terlihat mirip potongan-potongan puzzle yg sulit untuk dianalisis.
Oleh alasannya adalah itu, sebelum data yg dikumpulkan dapat dianalisis, perlu dijalankan proses pencucian & transformasi data semoga sesuai dgn format yg dikehendaki. Pengumpulan data dlm jumlah banyak & dgn format yg bermacam-macam dapat memakan waktu yg signifikan. Oleh sebab itu, banyak perusahaan menentukan untuk menggunakan perangkat lunak atau aplikasi khusus yg dapat mengotomatisasi proses data ingestion.
Dengan memakai alat-alat ini, perusahaan dapat mengurangi waktu & upaya yg diharapkan untuk memindahkan & mempersiapkan data dengan-cara manual. Selain itu, proses otomatisasi pula menolong meminimalkan kesalahan manusia & memastikan kekonsistenan dlm pemrosesan data.
Dalam hal ini, data ingestion memainkan peran penting dlm siklus pembuatan data, memungkinkan perusahaan untuk memperoleh data yg bersih, teratur, & siap untuk analisis lebih lanjut.
Jenis-jenis Data Ingestion
Berikut ini berbagai macam DI
Batch Data Ingestion
Batch data ingestion ialah jenis data yg melibatkan proses pengumpulan & pemrosesan data dlm volume besar dengan-cara terpola atau berjenjang. Data yg dikumpulkan dlm batch mampu diambil dr berbagai sumber yg meliputi periode waktu tertentu.
Proses ini biasanya terjadi pada jadwal yg diputuskan, seperti harian, mingguan, atau bulanan. Batch DI umumnya digunakan untuk menangani volume data yg besar & tak terencana.
Baca juga: Data Analytics vs Data Analysis: Apa Perbedaannya
Real-time Data Ingestion
Real-time data ingestion melibatkan pengumpulan & pemrosesan data dengan-cara kontinu & secepatnya sesudah data tersebut tersedia. Dalam real-time, data diantarke sistem penyimpanan data dengan-cara langsung begitu data tersebut dihasilkan.
Jenis DI ini berkhasiat dlm suasana di mana waktu respons yg cepat diperlukan, mirip dlm pemantauan & analisis keamanan, analisis perilaku konsumen real-time, & deteksi penipuan.
Lambda Architecture-Based
Berdasarkan arsitektur Lambda yg dipakai, terdapat variasi dr dua jenis proses yg terdiri dr metode real-time & batch. Pada pengaturannya, terdapat tiga proses utama yaitu proses pengumpulan data, proses penyuguhan data, & lapisan kecepatan. Dua proses pertama bertanggung jawab dlm melakukan pengindeksan data dlm suatu kumpulan data.
Setelah itu, proses lapisan kecepatan akan secepatnya mengindeks data yg belum diambil dr proses pengindeksan pertama dengan-cara instan.
Baca juga: Data as a Service (DaaS): Apa itu DaaS & Manfaatnya
Manfaat Data Ingestion
Data ingestion memiliki sejumlah faedah penting bagi perusahaan. Beberapa keuntungannya antara lain:
Integrasi data yg lebih baik
Memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan & memadukan data dr banyak sekali sumber. Dengan menyatukan data ini, perusahaan dapat mendapatkan gambaran yg lebih komprehensif tentang usahanya, yg pada gilirannya dapat membantu dlm pengambilan keputusan yg lebih baik.
Pengambilan keputusan yg lebih cepat
Dengan data mampu diolah lebih singkat & dgn lebih efisien. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yg lebih singkat menurut info real-time atau data historis yg modern.
Analisis yg lebih akurat
Membantu menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Dengan menghilangkan data yg tak berhubungan , membersihkan data yg rusak atau duplikat, & memadukan data dr banyak sekali sumber, perusahaan dapat menciptakan analisis yg lebih akurat & bermakna.
Baca juga: Asimilasi: Pengertian, Faktor Pendorong, Ciri, & Contoh
Perbedaan Data Ingestion & Data Integration
Data ingestion & data integration merupakan dua rancangan yg saling terkait, tetapi memiliki perbedaan dlm pendekatan & tujuan khususnya.
Data ingestion yaitu proses pengumpulan, pemrosesan, & pembebanan data dr berbagai sumber ke dlm sistem penyimpanan data yg sentral & terorganisir. Tujuan dr data ingestion yaitu menegaskan data tersedia & siap digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Di sisi lain, data integration meliputi penggabungan data dr aneka macam sumber untuk membuat persepsi yg terpadu & holistik perihal bisnis. Proses ini melibatkan transformasi data, pembersihan, penyatuan, & harmonisasi data dr banyak sekali sumber sehingga dapat dipakai untuk tujuan analitis & operasional.
Perbedaan Data Ingestion & ETL
Data ingestion kadang kala dikaitkan dgn ETL (extract, transform, load) alasannya proses ETL ialah pecahan integral dr data ingestion. Namun, terdapat perbedaan penting antara keduanya.
ETL adalah singkatan dr Extract, Transform, Load, & merupakan metode tradisional untuk memindahkan & mentransformasi data dr sumber yg berbeda ke dlm sistem penyimpanan data yg sentral. ETL melibatkan ekstraksi data dr sumber, transformasi data biar sesuai dgn format & struktur yg dibutuhkan, & memuat data ke dlm metode penyimpanan.
Data ingestion, di sisi lain, adalah rancangan yg lebih luas yg mencakup seluruh proses dr pengumpulan sampai pemrosesan & pembebanan data. Data ingestion dapat melibatkan alat atau metode lain selain ETL, seperti ingestion real-time atau streaming data ingestion.
Baca juga: Burung Garuda: Sejarah & Lambang Negara Indonesia
Tools Data Ingestion
Sebelum menentukan alat atau platform untuk perusahaan, terdapat beberapa faktor yg perlu diperhitungkan terlebih dahulu, antara lain:
- Format Data: Pertimbangkan apakah data yg akan diolah sudah terencana, semi-terstruktur, atau tak terorganisir. Beberapa alat mungkin lebih cocok untuk mengelola & menganalisis data dlm format tertentu.
- Frekuensi Data: Tentukan apakah data akan diserap & diproses dengan-cara real-time (segera sehabis tersedia) atau dlm batch (terjadwal). Hal ini akan menolong dlm menentukan alat yg bisa menangani keperluan real-time atau batch processing.
- Volume Data: Perhatikan berapa volume data yg mesti ditangani oleh alat atau platform. Beberapa tools memiliki skala yg lebih baik dlm mengelola data dlm volume besar, sementara yg lain mungkin lebih cocok untuk data dgn volume yg lebih kecil.
- Privasi Data: Jika ada data yg sensitif atau perlu dilindungi, pastikan alat atau platform yg diseleksi memiliki fitur keamanan yg mencukupi. Hal ini termasuk kontrol saluran, enkripsi data, & kepatuhan privasi yg relevan.
Selain itu, alat atau platform tersebut dapat dimanfaatkan dlm aneka macam cara. Misalnya, ada alat yg memfasilitasi pertukaran data antara aplikasi dengan-cara teratur, atau ada yg lebih konsentrasi pada proses integrasi data yg kompleks.
Dengan mempertimbangkan aspek-aspek ini, perusahaan dapat memilih alat atau platform yg sesuai dgn keperluan spesifiknya & dapat mengoptimalkan pengelolaan & analisis data dengan-cara efektif.
Ada beberapa alat atau platform yg mampu dipakai untuk melaksanakan proses data ingestion. Beberapa di antaranya adalah:
Apache Kafka
Apache Kafka adalah platform streaming data open-source yg mampu menangani pengumpulan data dlm skala besar & real-time. Kafka memungkinkan perusahaan untuk mengambil data dr aneka macam sumber & mengirimkannya ke tata cara penyimpanan data dgn kecepatan tinggi.
Apache NiFi
Apache NiFi ialah alat open-source yg dirancang untuk menghimpun, mentransformasi, & memindahkan data dlm lingkungan terdistribusi. NiFi memiliki antarmuka grafis yg intuitif untuk mengkonfigurasi & mengatur ajaran data, serta mendukung berbagai protokol komunikasi & format data.
AWS Glue
AWS Glue yaitu layanan administrasi metadata & ETL yg ditawarkan oleh Amazon Web Services (AWS). Glue memungkinkan pengguna untuk membuat alur kerja ETL otomatis & melibatkan pengenalan sketsa data, pemetaan kolom, serta transformasi & pemrosesan data.
Baca juga: Cara Wudhu Saat Puasa Beserta Dalilnya
Kesimpulan
Data ingestion yakni proses penting dlm pengelolaan data yg bertujuan untuk mengumpulkan, mentransformasi, & memuat data dr aneka macam sumber ke dlm metode penyimpanan data yg sentral. Dengan menggunakan DI, perusahaan mampu mengintegrasikan data, mengambil keputusan yg lebih singkat, & menciptakan analisis yg lebih akurat.
DI pula berbeda dgn data integration & ETL, walaupun terdapat keterkaitan di antara keduanya. Terdapat aneka macam alat & platform yg mampu digunakan untuk melaksanakan proses DI, mirip Apache Kafka, Apache NiFi, & AWS Glue. Dengan menggunakan alat-alat ini, perusahaan dapat mempergunakan data ingestion untuk mengurus & menganalisis data dgn lebih efektif & efisien.
Referensi
- Chen, C., & Zhang, C. (2018). A Survey on Data Ingestion. In 2018 International Conference on Computer, Information and Telecommunication Systems (CITS) (pp. 1-6). IEEE.
- Garg, S., Chouhan, P., & Garg, S. (2019). DI Techniques and Challenges in Big Data Analytics. In 2019 2nd International Conference on Power, Control and Computing Technologies (ICPC2T) (pp. 1-6). IEEE.
- Talreja, R., Rane, S., & Patil, D. (2020). Data Ingestion: An Important Step towards Data-driven Decision Making. In 2020 11th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT) (pp. 1-5). IEEE.
- Das, D., & Agrawal, R. (2016). Data Ingestion Techniques: A Comparative Study. In 2016 IEEE International Conference on Computer Communication and Control (IC4) (pp. 1-6). IEEE.
- Apache Kafka Documentation
- Apache NiFi Documentation
- AWS Glue Documentation