Data kini telah menjadi kunci utama kesuksesan dan keberlanjutan bisnis. Sebagai aset yang penting, volume data kini terus meningkat seiring dengan berkembangnya teknologi. Oleh karena itu, perusahaan membutuhkan analisis data yang lebih cepat lewat sistem yang dapat mengelola dan memproses data secara efisien. Salah satu solusi yang populer untuk mengatasi kebutuhan ini adalah data pipeline.

Pipeline di sini merujuk pada proses dan pendekatan yang dapat membantu perusahaan untuk mengalirkan data dari satu titik ke titik lainnya. Kemudian perusahan dapat mengolah dan mengubahnya menjadi informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan yang baik.

Artikel ini akan membahas berbagai aspek dari data pipeline, mulai dari definisi, perbedaannya dengan ETL (Extract, Transform, Load), jenis-jenisnya, bagaimana prosesnya, serta manfaat signifikan untuk perusahaan yang mengimplementasikannya. Simak artikel berikut untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Data Pipeline?

Data pipeline adalah seperangkat koneksi jaringan dan langkah-langkah pemrosesan yang memindahkan data dari sistem sumber ke lokasi target dan mengubahnya untuk penggunaan bisnis yang direncanakan. Pipeline ini umumnya dirancang untuk mengirimkan data ke pengguna akhir (end user) untuk dianalisis, tetapi bisa juga digunakan untuk memasukkan data dari satu sistem ke sistem lainnya sebagai bagian dari aplikasi operasional.

Proses pemindahan data ini meliputi beberapa fase, yaitu pengambilan data, pemrosesan data, dan pengiriman data dalam format yang siap digunakan. Dalam proses pipeline, data dapat mengalami transformasi, pembersihan, dan  atau penggabungan agar informasi yang dihasilkan bisa menjadi lebih relevan dan bernilai.

Seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang mencoba mengintegrasikan data dan analitik ke dalam operasional bisnis mereka, peran pipeline kini jadi semakin penting. Sebuah perusahaan dapat memiliki ribuan pipeline yang melakukan transfer data dari sistem sumber ke sistem target. Pipeline yang banyak ini perlu disederhanakan untuk mengurangi kompleksitas manajemen.

Hal tersebut dapat diatasi dengan spesifikasi berbasis GUI, aplikasi pemantauan, serta proses pengembangan dan pengelolaan pipeline yang memperlakukannya sebagai aset perangkat lunak khusus.

Data Pipeline vs ETL, Apa Perbedaannya?

Data pipeline dan ETL (Extract, Transform, Load) merupakan dua konsep yang sama-sama penting dalam pengolahan dan manajemen data. Keduanya sama-sama berfokus pada pemindahan dan pengolahan data. Secara umum, pipeline data adalah konsep yang lebih luas, sementara ETL adalah salah satu metode dalam arsitektur data pipeline yang berfokus pada ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data ke sistem tujuan.

Tujuan pipeline data adalah untuk menciptakan alur kerja yang efisien dalam pengolahan dan pemindahan data. Proses ini lebih fleksibel dan dapat menangani data dalam berbagai jenis dan format. Sementara itu, tujuan utama ETL adalah untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke satu repositori tujuan. Proses ini biasanya digunakan di lingkungan data warehouse.

Pendekatan pipeline memungkinkan pemrosesan data yang berkelanjutan dan dalam mode real time. Hal ini berarti data diproses dan dianalisis segera setelah diterima. Sementara itu, pendekatan ETL dalam pemrosesan data biasanya digunakan dalam konteks batch dan dalam interval waktu tertentu, tidak secara terus-menerus.

Berdasarkan sumber datanya, pipeline mengambil sumber yang sangat beragam mulai dari data streaming, file log, hingga sumber data tidak terstruktur. Sementara itu, ETL biasanya mengandalkan sumber data yang terstruktur seperti database relasional, dan bisa juga mencakup sumber data semi-terstruktur atau tidak terstruktur dalam proses transformasinya.

Apa Saja Jenis Data Pipeline?

Berdasarkan metode pemrosesan data dan jenis arsitektur sistemnya, terdapat beberapa jenis dalam pipeline data. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Batch

Jenis batch adalah metode pemrosesan di mana data dikumpulkan dan diproses dalam kelompok atau batch pada interval waktu tertentu. Oleh karena itu, data tidak langsung diproses saat diterima, melainkan menunggu hingga mencapai jumlah tertentu. Metode ini cocok untuk perusahaan yang ingin memindahkan data besar pada interval yang dijadwalkan secara teratur.

Real Time atau Streaming

Pemrosesan secara real time atau streaming dilakukan segera setelah data diterima. Hal ini memungkinkan analisis dan respons yang instan terhadap setiap data yang masuk. Metode ini cocok untuk perusahaan yang mengumpulkan data dari sumber streaming seperti pasar uang atau perangkat IoT.

Arsitektur Lambda

Arsitektur Lambda merupakan model pemrosesan data yang menggabungkan dua pendekatan sebelumnya, yaitu batch dan real time. Penggabungan ini bertujuan untuk menyediakan hasil analisis yang cepat sekaligus menjamin akurasi data. Jenis arsitektur ini sangat berguna di lingkungan data yang besar dan mencakup berbagai jenis aplikasi analisis.

Bagaimana Proses Data Pipeline?

Proses pengolahan data ini meliputi rangkaian langkah yaitu pengumpulan, integrasi, pembersihan, penyaringan, transformasi, pengayaan, validasi, serta pemuatan data. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Konsumsi Data (Ingestion)

Data mentah dari satu atau lebih sistem sumber akan dikumpulkan dan dimasukkan ke sistem. Konsumsi data ini dapat dilakukan dengan mode batch atau real time tergantung pada kumpulan datanya.

Integrasi Data

Data-data yang telah ditarik dan dimasukkan kemudian akan digabungkan lewat proses integrasi data. Hal ini agar data dapat digunakan dalam aplikasi analitik atau operasional.

Pembersihan Data

Langkah manajemen kualitas data akan diterapkan pada data mentah yang dikumpulkan. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa data tersebut bersih, akurat, dan konsisten.

Penyaringan Data

Kumpulan data kemudian akan disaring serta dihapus data yang tidak diperlukan oleh aplikasi tertentu atau yang tidak didukung oleh pipeline.

Transformasi Data

Selanjutnya, data akan dimodifikasi sesuai dengan kebutuhan aplikasi yang direncanakan. Contoh transformasi data ini meliputi agregasi, generalisasi, reduksi, serta penghalusan (smoothing).

Pengayaan Data (Enrichment)

Untuk kasus-kasus tertentu, kumpulan data akan ditambah atau diperkaya sebagai bagian dari sistem. Pengayaan dilakukan melalui penambahan elemen data yang diperlukan untuk aplikasi.

Validasi Data

Data yang telah final akan diperiksa untuk memastikan kevalidan data dan memenuhi persyaratan aplikasi.

Pemuatan Data (Loading)

Kemudian data akan dimuat ke data store sehingga dapat diakses oleh pengguna. Biasanya terdapat data warehouse, data lake, atau gabungan dari keduanya, yaitu data lakehouse,

Apa Saja Manfaat Data Pipeline untuk Perusahaan?

Penerapan metode pengolahan data ini dapat membawa sejumlah manfaat bagi perusahaan, yaitu:

Efisiensi Waktu dan Sumber Daya

Lewat proses pengolahan data yang terotomatisasi, perusahaan dapat menghemat waktu dan sumber daya yang sebelumnya habis untuk pengolahan manual.

Keakuratan Data

Pengumpulan data dengan proses yang terstruktur dapat membantu mengurangi kesalahan dan memastikan data yang dihasilkan akurat, bersih, dan konsisten.

Analisis Real Time

Metode ini dapat membantu proses analisis data. Data yang diolah dan diproses melalui metode ini dapat dianalisis secara real time, sehingga perusahaan dapat mendapatkan informasi dan pengambilan keputusan yang lebih cepat.

Optimalkan Pengolahan Data Pipeline dengan Data Management Platform dari PhinCon!

Terapkan metode pengumpulan dan pengolahan informasi yang efisien dan efektif lewat data pipeline di perusahaan Anda. PhinCon memiliki solusi Data Management Platform terbaik yang mampu meningkatkan alur pengumpulan, pengolahan, dan analisis data Anda.

PhinCon merupakan perusahaan IT consulting & services yang berpengalaman dalam menyediakan berbagai layanan dan solusi teknologi.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya tentang solusi data management platform dari PhinCon!

Editor: Cardila Ladini