Panduan Lengkap untuk Penyerapan Data dan Alat

Bisnis sekarang melakukan analisis data berdasarkan jumlah data dari berbagai sumber. Oleh karena itu, bisnis memerlukan akses ke semua sumber data mereka untuk intelijen bisnis (BI) dan analitik untuk membuat keputusan yang percaya diri.

Jumlah data yang tersedia tidak memadai dapat mengakibatkan laporan palsu, kesimpulan analitik yang menyesatkan, dan pengambilan keputusan yang dicadangkan. Untuk menghubungkan data dari berbagai sumber, data disimpan di lokasi umum yang dikenal sebagai gudang data, file yang dirancang untuk pelaporan yang efektif.

Data diserap sebelum dicerna. Oleh karena itu, pengambil keputusan seperti analis dan manajer perlu memahami penyerapan data serta alat dan teknologi terkait sebagai pendekatan modern dan strategis untuk merancang jalur data guna mendorong nilai bisnis.

Blog ini secara singkat akan terdiri dari:

• Tentang penyerapan data
• Jenis penyerapan data
• Alat Penyerapan data yang berbeda
• Manfaat menelan data

Mari kita mulai!

Apa itu penyerapan data?

Penyerapan data adalah pengangkutan data dari sumber campuran ke database umum di mana data tersebut dapat dianalisis, diakses, dan digunakan oleh organisasi. Sumber termasuk spreadsheet, database, data SaaS, aplikasi internal, atau bahkan informasi dari internet.

Lapisan penyerapan data   pilar utama arsitektur analitik apa pun. Sistem analitik dan pelaporan hilir mengandalkan data yang dapat diakses dan andal.

Ada berbagai cara untuk menyerap data, dan pola penyerapan data tertentu didasarkan pada banyak arsitektur atau model.

Jenis penyerapan data

Data dapat diproses secara real-time atau diserap dalam batch. Anda juga dapat mengotomatiskan penyerapan data Anda.

Dengan ini, dimungkinkan untuk memasukkan opsi persiapan data. Hal ini memungkinkan Anda untuk menyusun dan mengatur data Anda dengan lebih baik, artinya data tersebut dapat langsung dianalisis atau nanti menggunakan alat intelijen bisnis.

Ada tiga mode utama untuk melakukan penyerapan data: real-time, batch, atau campuran keduanya dalam pengaturan yang disebut sebagai arsitektur lambda.

Organisasi dapat memilih salah satu dari jenis ini berdasarkan keterbatasan keuangan, tujuan bisnis, dan infrastruktur TI mereka.

Penyerapan data waktu nyata

Penyerapan data waktu nyata mentransfer dan mengumpulkan data real-time dari sistem sumber menggunakan solusi seperti change data capture (CDC).

CDC terus meninjau ulang log atau transaksi dan memindahkan data yang diubah tanpa mengubah beban kerja database.

Penyerapan data real-time sangat penting untuk kasus-kasus yang sensitif terhadap waktu, seperti pemantauan jaringan listrik atau perdagangan pasar saham ketika bisnis dengan cepat bereaksi terhadap data baru.

Selain itu, penyerapan data real-time sangat penting saat membuat keputusan operasional langsung dan bertindak berdasarkan wawasan baru.

Terkait: Panduan untuk keputusan pemasaran berbasis data

Penyerapan data berbasis batch

Penyerapan data berbasis batch adalah metode pengumpulan dan pemindahan data dalam batch per interval terjadwal.

Lapisan penyerapan mengumpulkan data sesuai dengan jadwal sederhana, tindakan pemicu, atau kumpulan logis lainnya.

Penyerapan berbasis batch bermanfaat ketika bisnis ingin mengumpulkan titik data tertentu setiap hari atau tidak menginginkan data untuk proses pengambilan keputusan waktu nyata.

Penyerapan data berbasis arsitektur Lambda

Arsitektur Lambda terdiri dari metode real-time dan batch.

Jenis penyerapan data terdiri dari lapisan kecepatan, kumpulan, dan penyajian.

Lapisan yang disebutkan di atas mengindeks data dalam batch, sementara lapisan ini segera mengindeks data yang belum dipilih dengan melayani lapisan dan batch yang lebih lambat.

Hand-off konstan antara lapisan yang berbeda ini menjamin bahwa data dapat diakses untuk penyelidikan dengan latensi rendah.

Cara kerja penyerapan data

Penyerapan data menarik data dari tempat awalnya disimpan dan mengunggahnya ke staging area atau tujuan.

Penyerapan data sederhana   menerapkan satu atau lebih pemfilteran yang memperkaya data atau transformasi ringan sebelum menerapkannya ke beberapa antrian pesan, kumpulan tujuan, atau penyimpanan data.

Lebih banyak transformasi gabungan seperti short join dan agregat untuk sistem analitik, pelaporan, dan aplikasi tertentu dilakukan dengan pipeline tambahan.

Dengan sumber data yang prima, Anda dapat dengan cepat menyiapkan saluran data besar yang jelas seperti di bawah ini untuk melihat bagaimana data bergerak melalui bisnis Anda dan bagaimana data tersebut memberi makan aplikasi bisnis yang berbeda.

Alat penyerapan data

Alat penyerapan data adalah perangkat lunak yang mengumpulkan dan mentransfer data tidak terstruktur, semi terstruktur, dan terstruktur dari sumber ke tujuan yang diinginkan.

Alat-alat ini mengotomatiskan semua proses penyerapan manual dan melelahkan. Data ditransfer ke saluran penyerapan data, urutan langkah yang mentransfer data dari satu titik ke titik lainnya.

Alat penyerapan data dilengkapi dengan berbagai kemampuan dan fitur. Untuk memilih alat yang sesuai dengan kebutuhan Anda, Anda harus mempertimbangkan banyak faktor dan memutuskan yang sesuai:

Format : Apakah data yang datang ke tujuan yang ditargetkan semi terstruktur, tidak terstruktur, atau terstruktur?

Frekuensi : Apakah data dipilih untuk diproses dan dicerna dalam batch atau secara real-time?

Ukuran : Berapa jumlah data yang dikelola oleh alat penyerapan?

Privasi : Apakah ada data peka huruf besar/kecil yang memerlukan penyamaran atau perlindungan?

Ekstraksi : Alat mengumpulkan informasi dari berbagai sumber, termasuk perangkat internet, aplikasi, dan database.

Volume . Alat-alat ini umumnya digunakan untuk menangani kumpulan data yang lebih besar, beban kerja, dan skala sebagai persyaratan perubahan bisnis.

Pemrosesan . Alat memproses data untuk membuatnya siap untuk aplikasi yang segera membutuhkannya atau menyimpannya untuk digunakan nanti. Seperti disebutkan di atas, alat penyerapan data memproses data dalam batch terjadwal atau secara real-time.

Visualisasi dan pelacakan aliran data: Alat penyerapan biasanya menyediakan cara bagi pengguna untuk menganalisis aliran data melalui suatu sistem.

Dan alat penyerapan data digunakan dengan cara yang berbeda.

Misalnya, bisnis memindahkan jutaan catatan ke Salesforce setiap hari.

Atau mereka memastikan bahwa aplikasi yang berbeda bertukar data secara teratur. Alat penyerapan juga membawa data promosi ke platform intelijen bisnis untuk analisis ekstra.

Manfaat menelan data

Teknologi penyerapan data memberikan banyak manfaat, memungkinkan tim menangani data secara efisien untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Beberapa keistimewaan tersebut antara lain:

• Data sudah tersedia : Penyerapan data memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan data yang disimpan di beberapa situs dan memindahkannya ke lingkungan terpusat untuk akses dan peninjauan instan.
• Data tidak terlalu rumit : Saluran penyerapan data tingkat lanjut dan solusi ETL mengubah banyak tipe data menjadi penyiapan yang telah ditentukan sebelumnya dan kemudian mengirimkannya ke gudang data.
• Tim menghemat uang dan waktu : Penyerapan data mengatur beberapa tugas yang harus dilakukan secara fisik oleh pengguna, yang waktunya sekarang dapat diinvestasikan ke tugas lain yang lebih penting.
• Perusahaan membuat keputusan yang lebih baik : Alat penyerapan data real-time memungkinkan bisnis untuk melihat peluang dan masalah untuk membuat keputusan yang tepat.
• Tim membuat perangkat lunak dan alat aplikasi yang lebih baik : Pengguna menggunakan alat penyerapan data untuk menjamin bahwa perangkat lunak dan aplikasi mereka memindahkan data dengan cepat dan menawarkan pengalaman yang lebih baik kepada pengguna.

Membungkus

Mudah-mudahan, sekarang, Anda memiliki gagasan tentang penyerapan data dan penggunaannya yang efektif. Selain itu , alat penyerapan data membantu bisnis membuat keputusan yang meyakinkan dan meningkatkan kecerdasan bisnis.

Ini mengurangi kesulitan pengiriman data dari berbagai sumber, dan memungkinkan pengguna bekerja dengan berbagai skema dan tipe data.

Proses penyerapan data yang efektif memberikan wawasan yang lebih baik dari data dalam metode yang terorganisir dengan baik dan langsung.

Praktik seperti mengantisipasi kesulitan, otomatisasi, dan penyerapan data swalayan dapat meningkatkan proses menjadikannya bebas kesalahan, mulus, cepat, dan dinamis.

Jhon Muller bersemangat membantu pembaca dalam semua aspek panduan terkait Informasi dan teknologi melalui liputan industri ahli. Dia adalah penulis konten berpengalaman yang berspesialisasi dalam pembuatan konten terkait teknologi.