Dari Penggunaan Data ke Integrasi Data

Penggunaan data dan integrasi data sering digunakan secara bergantian. Meskipun kedua istilah tersebut berkaitan dengan pengelolaan data yang efektif, mereka memiliki makna dan tujuan yang berbeda.

Artikel ini membahas bagaimana penggunaan data dan integrasi data terkait dan bagaimana mereka dapat membantu bisnis mengelola data mereka dengan efisien.

Apa itu Penggunaan Data?

Penggunaan data adalah mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber dan memindahkannya ke tujuan sehingga tim dapat mengaksesnya dengan mudah.

Biasanya, sumbernya mungkin termasuk spreadsheet sederhana, aplikasi konsumen dan bisnis, sensor eksternal, atau internet. Tujuan mungkin termasuk database, gudang data, atau danau data.

Penggunaan data tidak menerapkan transformasi atau protokol verifikasi pada data yang dikumpulkan. Sehingga, ini biasanya langkah pertama dalam pipa data.

Penggunaan Data Batch vs. Streaming

Terdapat tiga jenis proses penggunaan data – batch, streaming, dan hibrid. Organisasi harus memilih yang sesuai dengan jenis dan volume data yang dikumpulkan dan kebutuhan bisnis.

Mereka juga harus mempertimbangkan seberapa cepat mereka memerlukan data baru untuk mengoperasikan produk atau layanan mereka.

Penggunaan Data Batch: Proses penggunaan data berjalan pada interval reguler untuk mengambil kelompok data dari beberapa sumber secara batch. Pengguna dapat menentukan acara pemicu atau jadwal tertentu untuk memulai proses.

Penggunaan Data Streaming atau Waktu Nyata: Dengan penggunaan data streaming, pengguna dapat mengambil data saat data tersebut dibuat. Ini adalah proses waktu nyata yang secara terus-menerus memuat data ke tujuan yang ditentukan.

Hibrid: Seperti namanya, pemrosesan data hibrida mencampurkan teknik batch dan waktu nyata. Penggunaan data hibrida mengambil data dalam batch yang lebih kecil dan memprosesnya dalam interval waktu yang sangat singkat.

Bisnis harus menggunakan teknik penggunaan data waktu nyata atau hibrida untuk produk atau layanan yang sensitif waktu,

Tantangan Penggunaan Data

Salah satu tantangan utama adalah volume dan variasi data yang terus meningkat yang dapat berasal dari berbagai sumber yang berbeda. Misalnya, perangkat Internet-of-Things (IoT), media sosial, aplikasi utilitas dan transaksi, dll., adalah beberapa contoh sumber data yang tersedia saat ini.

Namun, membangun dan memelihara arsitektur yang menyediakan pengiriman data dengan latency rendah dan biaya minimal adalah tantangan.

Bagian berikutnya secara singkat membahas beberapa alat penggunaan data yang dapat membantu dengan masalah ini.

Alat Penggunaan Data

Improvado

Improvado adalah alat untuk mengumpulkan data pemasaran. Ini melakukan beberapa operasi pengumpulan secara otomatis dan mendukung lebih dari 200 sumber data pemasaran, termasuk Google (GOOGL ) dan Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising, dll.

Apache Kafka

Apache Kafka adalah platform open-source dengan kinerja tinggi yang dapat mengumpulkan data besar dengan latency rendah. Ini cocok untuk organisasi yang ingin membangun proses waktu nyata untuk analitik streaming.

Apache NiFi

Apache NiFi adalah alat yang kaya fitur dengan latency rendah, throughput tinggi, dan skalabilitas. Ini memiliki antarmuka pengguna berbasis browser yang intuitif yang memungkinkan pengguna merancang, mengontrol, dan memantau proses penggunaan data dengan cepat.

Apa itu Integrasi Data?

Proses integrasi data menyatukan data dari beberapa sumber untuk menyediakan tampilan terintegrasi yang memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Integrasi data adalah proses langkah-demi-langkah. Langkah pertama melakukan penggunaan data, mengambil data terstruktur dan tidak terstruktur dari beberapa sumber, seperti sensor Internet of Things (IoT), sistem Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM), aplikasi konsumen, dll.

Kemudian, ini menerapkan berbagai transformasi untuk membersihkan, menyaring, memvalidasi, menggabungkan, dan menggabungkan data untuk membangun dataset yang terpadu. Dan akhirnya, ini mengirimkan data yang diperbarui ke tujuan yang ditentukan, seperti danau data atau gudang data, untuk digunakan langsung dan dianalisis.

Mengapa Integrasi Data Penting?

Organisasi dapat menghemat banyak waktu melalui prosedur integrasi data yang otomatis yang membersihkan, menyaring, memverifikasi, menggabungkan, menggabungkan, dan melakukan beberapa tugas berulang lainnya.

Praktik tersebut meningkatkan produktivitas tim data karena mereka menghabiskan lebih banyak waktu untuk bekerja pada proyek yang lebih berharga.

Selain itu, proses integrasi data membantu mempertahankan kualitas produk atau layanan yang bergantung pada algoritma Pembelajaran Mesin (ML) untuk memberikan nilai kepada pelanggan. Karena algoritma ML memerlukan data yang bersih dan terkini, sistem integrasi dapat membantu dengan menyediakan umpan data waktu nyata dan akurat.

Misalnya, aplikasi pasar saham memerlukan umpan data konstan dengan akurasi tinggi sehingga investor dapat membuat keputusan tepat waktu. Pipa integrasi data otomatis memastikan bahwa data tersebut disampaikan dengan cepat tanpa kesalahan.

Jenis Integrasi Data

Seperti penggunaan data, integrasi data memiliki dua jenis – batch dan integrasi waktu nyata. Integrasi data batch mengambil kelompok data pada interval reguler dan menerapkan protokol transformasi dan verifikasi.

Integrasi data waktu nyata, di sisi lain, menerapkan proses integrasi data secara terus-menerus setiap kali data baru tersedia.

Tantangan Integrasi Data

Karena integrasi data menggabungkan data dari beberapa sumber menjadi satu dataset yang bersih, tantangan paling umum melibatkan format data yang bervariasi.

Data duplikat adalah salah satu tantangan utama di mana duplikasi terjadi saat menggabungkan data dari beberapa sumber. Misalnya, data di CRM mungkin sama dengan data dari umpan media sosial. Duplikasi seperti itu mengisi lebih banyak ruang disk dan mengurangi kualitas laporan analisis.

Selain itu, integrasi data sebaiknya kualitas data masuk. Misalnya, pipa integrasi mungkin rusak jika pengguna memasukkan data secara manual di sistem sumber, karena data tersebut kemungkinan memiliki banyak kesalahan.

Namun, seperti penggunaan data, perusahaan dapat menggunakan beberapa alat integrasi yang dibahas di bagian berikut untuk membantu mereka dengan proses tersebut.

Alat Integrasi Data

Talend

Talend adalah alat integrasi data open-source populer dengan beberapa fitur manajemen kualitas data. Ini membantu pengguna dengan persiapan data dan pengambilan data yang berubah (CDC). Ini juga memungkinkan mereka untuk memindahkan data ke gudang data cloud dengan cepat.

Zapier

Zapier adalah solusi no-code yang kuat yang dapat diintegrasikan dengan beberapa aplikasi intelijen bisnis. Pengguna dapat dengan mudah membuat acara pemicu yang memicu tindakan tertentu. Acara pemicu mungkin merupakan generasi lead dan tindakan mungkin menghubungi lead melalui email.

Jitterbit

Jitterbit adalah solusi integrasi low-code yang serbaguna yang memungkinkan pengguna membuat alur kerja otomatis melalui Cloud Studio, antarmuka grafis interaktif. Selain itu, ini memungkinkan pengguna untuk membangun aplikasi dengan kode minimal untuk mengelola proses bisnis.

Membuat Data Bekerja untuk Anda

Organisasi harus membangun jalur baru sehingga data mereka bekerja untuk mereka, bukan sebaliknya. Sementara proses penggunaan data yang kuat adalah langkah pertama, sistem integrasi data yang fleksibel dan scalable adalah solusi yang tepat.

Oleh karena itu, tidak mengherankan bahwa integrasi dan penggunaan data adalah beberapa tren paling populer yang muncul di era digital saat ini.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang data, AI, dan tren teknologi lainnya, kunjungi unite.ai untuk mendapatkan wawasan berharga tentang beberapa topik.