Apa itu Integrasi Data?
Integrasi data adalah proses pencapaian akses dan pengiriman yang konsisten untuk semua tipe data di korporasi. Semua departemen dalam sebuah organisasi mengumpulkan volume data yang besar dengan berbagai struktur, format, dan fungsi. Integrasi data mencakup teknik arsitektur, alat, dan praktik yang menyatukan data yang berbeda ini untuk analitik. Akibatnya, organisasi dapat sepenuhnya melihat data mereka untuk kecerdasan bisnis dan wawasan yang bernilai tinggi.
Mengapa integrasi data penting?
Organisasi modern biasanya memiliki beberapa alat, teknologi, dan layanan yang mengumpulkan dan menyimpan data. Data terfragmentasi mengarah ke silo dan membuat tantangan akses.
Misalnya, sebuah aplikasi kecerdasan bisnis memerlukan data pemasaran dan keuangan untuk meningkatkan strategi iklan. Namun, kedua set data tersebut memiliki format yang beragam. Sistem eksternal harus membersihkan, memfilter, dan memformat ulang set data tersebut sebelum dianalisis. Ditambah lagi, teknisi data mungkin melakukan tugas prapemrosesan khusus secara manual sehingga menyebabkan penundaan lebih lanjut. Terlepas dari upaya ini, aplikasi mungkin melewatkan set data penting karena tim analitik tidak menyadari keberadaaannya.
Integrasi data bertujuan untuk menyelesaikan tantangan ini melalui berbagai metode akses yang konsisten. Misalnya, semua analis data dan aplikasi kecerdasan bisnis menggunakan platform tunggal terpadu untuk mengakses data yang silo dari proses bisnis yang berbeda. Berikut adalah beberapa manfaat integrasi data:
- Meningkatkan efisiensi dan penggunaan manajemen data
- Kualitas dan integritas data yang lebih baik
- Wawasan yang lebih cepat dan bermakna dari data yang relevan dan akurat
Apa saja kasus penggunaan integrasi data?
Perusahaan menggunakan solusi integrasi data untuk beberapa kasus penggunaan utama. Detailnya adalah sebagai berikut.
Machine learning
Machine learning mencakup pelatihan perangkat lunak kecerdasan buatan (AI) dengan sejumlah besar data yang akurat. Integrasi data mengumpulkan data ke dalam lokasi terpusat dan menyiapkannya dalam format yang mendukung machine learning. Misalnya, Mortar Data menyediakan perusahaan dengan teknologi data modern untuk melatih model machine learning dengan mengonsolidasi data di Amazon RedShift.
Analitik prediktif
Analitik prediktif adalah pendekatan untuk memprakirakan tren tertentu menggunakan data historis terkini. Misalnya, perusahaan menggunakan analitik prediktif untuk membuat jadwal pemeliharaan peralatan sebelum terjadi gangguan. Mereka menganalisis data operasional historis untuk menemukan tren abnormal dan mengambil tindakan mitigasi.
Migrasi cloud
Perusahaan menggunakan teknologi integrasi data untuk memastikan peralihan tanpa hambatan ke komputasi cloud. Memindahkan semua basis data warisan ke cloud adalah hal yang rumit dan dapat mengganggu operasi bisnis. Perusahaan menggunakan strategi integrasi data seperti integrasi perangkat lunak perantara (middleware) untuk mentransfer data secara bertahap ke gudang data cloud sekaligus memastikan operasional bisnis tetap berjalan.
Bagaimana cara kerja integrasi data?
Integrasi data adalah bidang kompleks dengan berbagai alat dan solusi yang menggunakan beragam pendekatan untuk mengatasi tantangan. Dulu, solusi berfokus pada penyimpanan data fisik. Data diubah secara fisik dan dipindahkan ke repositori pusat dalam format terpadu. Solusi virtual berkembang seiring berjalannya waktu. Sistem pusat mengintegrasikan dan menyajikan tampilan terpadu dari seluruh data tanpa mengubah data fisik yang mendasarinya. Baru-baru ini, fokus telah beralih ke solusi gabungan seperti data mesh. Setiap unit bisnis mengelola datanya secara independen, tetapi menyajikannya dalam format yang ditentukan secara terpusat.
Solusi integrasi data di pasar juga menggunakan berbagai pendekatan. Anda masih akan menemukan beberapa alat yang menggunakan teknologi modern untuk membuat teknik tradisional menjadi lebih efisien. Sayangnya, solusi fragmentasi yang ada di pasar mengarah ke pendekatan terfragmentasi dalam korporasi besar. Tim yang berbeda menggunakan alat yang berbeda untuk memenuhi persyaratan khusus mereka. Organisasi besar biasanya memiliki sistem integrasi data warisan dan modern yang berdampingan dengan redundansi dan tumpang tindih.
Apa saja pendekatan ke integrasi data?
Arsitek data menggunakan pendekatan ini dalam upaya integrasi data mereka.
Konsolidasi data
Konsolidasi data menggunakan alat untuk mengekstraksi, membersihkan, dan menyimpan data fisik di lokasi penyimpanan akhir. Konsolidasi data mengeliminasi silo data dan mengurangi biaya infrastruktur data. Ada dua tipe utama alat yang digunakan dalam konsolidasi data.
ETL
ETL adalah singkatan dari extract, transform, and load. Pertama-tama, alat ETL mengekstraksi data dari sumber yang berbeda. Kemudian, mengubah data tersebut sesuai aturan bisnis, format, dan konvensi khusus. Misalnya, alat ETL dapat mengonversi semua nilai transaksi ke dalam dolar AS, bahkan jika penjualan dilakukan dalam mata uang lain. Terakhir, alat ini mengubah data ke sistem target, seperti gudang data.
ELT
ELT adalah singkatan dari extract, load, and transform. Mirip dengan ETL, tetapi ELT mengalihkan dua proses data akhir secara berurutan. Semua data dimuat dalam sistem yang tidak terstruktur, seperti danau data, dan hanya diubah jika diperlukan. ELT memanfaatkan kekuatan pemrosesan dan skalabilitas komputasi cloud untuk memberikan kemampuan integrasi data waktu nyata.
Replikasi data
Replikasi data, atau propagasi data, membuat salinan duplikat data, alih-alih memindahkan data secara fisik dari satu sistem ke sistem lain. Teknik ini berfungsi dengan baik untuk bisnis kecil dan menengah dengan sedikit sumber data. Misalnya, sebuah bisnis ritel perangkat keras dapat menggunakan replikasi data korporasi untuk menyalin tabel khusus dari inventaris ke basis data penjualan.
Virtualisasi data
Virtualisasi data tidak memindahkan data antar sistem, tetapi membuat tampilan terpadu virtual yang mengintegrasikan semua sumber data. Sistem penyimpanan tidak mentransfer data antar basis data selama virtualisasi data. Sebagai gantinya, virtualisasi data mengisi dasbor dengan beberapa sumber setelah menerima kueri.
Federasi data
Federasi data mencakup pembuatan basis data virtual di atas beberapa sumber data. Fungsinya sama seperti virtualisasi data, tetapi federasi data tidak mengintegrasikan sumber data. Sebagai gantinya, saat menerima kueri, sistem akan mengambil data dari masing-masing sumber dan mengaturnya dengan model data standar secara waktu nyata.
Apa perbedaan antara integrasi data dan integrasi aplikasi?
Integrasi aplikasi adalah proses yang memungkinkan dua atau beberapa aplikasi perangkat lunak untuk saling berkomunikasi. Ini mencakup pembuatan kerangka kerja komunikasi umum atau API yang memungkinkan satu aplikasi mengakses fungsi dari aplikasi lain. API merupakan perangkat lunak perantara yang memungkinkan program perangkat lunak berkomunikasi satu sama lain.
Integrasi aplikasi memperluas fitur program perangkat lunak yang ada dengan mengintegrasikannya ke program lain. Misalnya, Anda dapat mengintegrasikan mesin penjawab email otomatis dengan aplikasi manajemen hubungan pelanggan (CRM). Sedangkan integrasi data mengekstraksi, menggabungkan, dan memuat seluruh data pelanggan dari beberapa sistem sumber ke dalam repositori data cloud.
Bagaimana AWS membantu integrasi data?
Analitik di AWS menyediakan semua infrastruktur yang Anda perlukan untuk solusi integrasi data yang kompleks. Kami menyediakan pilihan layanan analitik terluas untuk membangun aplikasi integrasi data kustom Anda dengan performa harga terbaik, skalabilitas, dan biaya terendah.
Untuk solusi yang unik, AWS Glue merupakan alat integrasi data yang memungkinkan perusahaan untuk mengekstraksi, membersihkan, dan mengonsolidasi data dalam skala besar. AWS Glue memungkinkan arsitek data untuk mengintegrasikan data dengan berbagai metode, seperti extract, transform, and load (ETL); extract, load, and transform (ELT); batch; dan streaming.
- Katalog Data AWS Glue memungkinkan ilmuwan data untuk mengueri data secara efisien dan mengamati cara data berubah dari waktu ke waktu
- AWS Glue DataBrew menawarkan antarmuka visual yang memungkinkan analis data untuk mengubah data tanpa menuliskan kode
- Deteksi Data Sensitif AWS Glue secara otomatis mengidentifikasi, memproses, dan menyembunyikan data sensitif
- DevOps AWS Glue memungkinkan developer untuk melacak, menguji, dan melakukan deployment tugas integrasi data secara konsisten
Mulai gunakan integrasi data di AWS dengan mendaftar akun AWS sekarang juga.
