Apa itu Data Fabric?

Sering dikaitkan dengan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), data fabric adalah salah satu alat utama untuk mengubah data mentah menjadi intelijen bisnis.

Tapi apa sebenarnya data fabric?

Data fabric adalah arsitektur dan perangkat lunak yang menawarkan koleksi data aset, database, dan arsitektur database yang terintegrasi dalam sebuah perusahaan. Ini memfasilitasi integrasi akhir-ke-akhir dari berbagai pipa data dan lingkungan cloud melalui penggunaan sistem cerdas dan otomatis.

Data fabric telah menjadi lebih penting karena perkembangan besar terus berlangsung dengan cloud hibrid, internet of things (IoT), AI, dan edge computing. Ini telah menyebabkan peningkatan besar dalam big data, yang berarti organisasi memiliki lebih banyak untuk dikelola.

Untuk mengatasi big data ini, perusahaan harus fokus pada unifikasi dan tata kelola lingkungan data, yang telah menimbulkan beberapa tantangan seperti data silo, risiko keamanan, dan bottleneck dalam pengambilan keputusan. Tantangan ini adalah yang telah menyebabkan tim manajemen data mengadopsi solusi data fabric, yang membantu mengintegrasikan sistem data, memperkuat privasi dan keamanan, meningkatkan tata kelola, dan memberikan akses data yang lebih baik kepada pekerja.

Integrasi data memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih berbasis data, dan sementara perusahaan telah secara historis menggunakan platform data yang berbeda untuk aspek bisnis tertentu, data fabric memungkinkan data untuk dilihat secara lebih kohesif. Semua ini menyebabkan pemahaman yang lebih baik tentang siklus hidup pelanggan, dan membantu membangun koneksi antara data.

Apa Tujuan dari Data Fabric?

Data fabric digunakan untuk membangun pandangan terintegrasi dari data terkait, yang memfasilitasi akses ke informasi tanpa memandang lokasi, asosiasi database, atau struktur. Data fabric juga memudahkan analisis dengan AI dan pembelajaran mesin.

Tujuan lain dari data fabric adalah untuk memfasilitasi pengembangan aplikasi karena menciptakan model umum untuk mengakses informasi terpisah dari aplikasi dan database silo tradisional. Model ini memberikan akses informasi yang lebih baik, tetapi juga meningkatkan efisiensi dengan membangun lapisan tunggal di mana akses data dapat dikelola di seluruh sumber daya.

Sementara tidak ada satu arsitektur data tunggal untuk data fabric, sering dikatakan bahwa ada enam komponen fundamental untuk kerangka data ini:

1. Pengelolaan Data: Bertanggung jawab atas tata kelola dan keamanan data.

2. Pengambilan Data: Mengumpulkan data cloud dan mengidentifikasi koneksi antara data terstruktur dan tidak terstruktur.

3. Pengolahan Data: Mengolah data untuk memastikan hanya data yang relevan yang disajikan untuk ekstraksi data.

4. Orkestrasi Data: Lapisan yang sangat penting dari kerangka kerja yang bertanggung jawab untuk mengubah, mengintegrasikan, dan membersihkan data sehingga dapat digunakan di seluruh bisnis.

5. Penemuan Data: Menyajikan cara baru untuk mengintegrasikan sumber data.

6. Akses Data: Memungkinkan konsumsi data, memastikan izin yang tepat untuk tim tertentu untuk mematuhi peraturan, dan membantu menyajikan data yang relevan melalui penggunaan dashboard dan alat visualisasi data lainnya.

Manfaat dari Data Fabric

Ada banyak manfaat bisnis dan teknis dari data fabric, seperti:

• Menghancurkan Silo Data: Bisnis modern sering menderita silo data karena database modern terkait dengan grup aplikasi dan sering tumbuh ketika aplikasi baru ditambahkan ke perusahaan. Silo data menyimpan data dengan struktur dan format yang berbeda, tetapi data fabric dapat meningkatkan akses ke informasi perusahaan dan menggunakan data yang dikumpulkan untuk meningkatkan efisiensi operasional.

• Menggabungkan Database: Data fabric juga membantu perusahaan menggabungkan database yang tersebar di area yang luas. Mereka memastikan bahwa perbedaan lokasi tidak menghasilkan hambatan akses. Data fabric memudahkan pengembangan aplikasi dan dapat digunakan untuk mengoptimalkan penggunaan data aplikasi tertentu tanpa membuat data kurang dapat diakses oleh aplikasi lain. Mereka juga dapat menggabungkan data yang sudah dipindahkan ke silo.

• Cara Tunggal untuk Mengakses Informasi: Data fabric meningkatkan portabilitas aplikasi dan bertindak sebagai cara tunggal untuk mengakses informasi di cloud dan pusat data.

• Memungkinkan Wawasan yang Dipercepat: Solusi data fabric dapat dengan mudah menangani dataset yang kompleks, yang mempercepat waktu untuk wawasan. Arsitektur mereka memungkinkan model analitik pra-bangun dan algoritma kognitif untuk memproses data pada skala dan kecepatan.

• Digunakan oleh Pengguna Teknis dan Non-Teknis: Data fabric tidak hanya ditujukan untuk pengguna teknis. Arsitektur ini fleksibel dan dapat digunakan dengan berbagai antarmuka pengguna. Mereka dapat membantu membangun dashboard yang dapat dipahami oleh eksekutif bisnis, atau alat canggih mereka dapat digunakan untuk eksplorasi data oleh ilmuwan data.

Praktik Terbaik untuk Mengimplementasikan Data Fabrics

Pasar data global terus berkembang, dan ada permintaan kuat di ruang ini. Banyak perusahaan berusaha mengimplementasikan arsitektur data untuk mengoptimalkan data perusahaan mereka, dan mereka mengikuti beberapa praktik terbaik.

Salah satu praktik tersebut adalah mengadopsi model proses DataOps. Data fabric dan DataOps tidak identik, tetapi menurut model DataOps, ada koneksi yang erat antara proses data, alat, dan pengguna. Dengan mengarahkan pengguna untuk mengandalkan data, mereka dapat memanfaatkan alat dan menerapkan wawasan. Tanpa model DataOps, pengguna dapat kesulitan mengekstrak cukup dari data fabric.

Praktik terbaik lainnya adalah menghindari mengubah data fabric menjadi hanya sebuah danau data, yang merupakan kejadian umum. Misalnya, data fabric sejati tidak dapat dicapai jika Anda memiliki semua komponen arsitektur, seperti sumber data dan analitik, tetapi tidak ada API dan SDK. Data fabric merujuk pada desain arsitektur, bukan teknologi tunggal. Dan beberapa ciri khas arsitektur ini adalah interoperabilitas antara komponen dan kesiapan integrasi.

Sangat penting bagi organisasi untuk memahami persyaratan kepatuhan dan regulasi. Arsitektur data fabric dapat meningkatkan keamanan, tata kelola, dan kepatuhan regulasi.

Karena data tidak tersebar di seluruh sistem, ada ancaman yang lebih kecil terhadap paparan data sensitif. Namun, penting untuk memahami persyaratan kepatuhan dan regulasi sebelum mengimplementasikan data fabric. Berbagai jenis data dapat jatuh di bawah yurisdiksi regulasi yang berbeda. Salah satu solusi adalah menggunakan kebijakan kepatuhan otomatis yang memastikan transformasi data mematuhi hukum.

Kasus Penggunaan Data Fabric

Ada banyak kasus penggunaan yang berbeda untuk data fabric, tetapi beberapa di antaranya sangat umum. Salah satu contoh umum adalah pengumpulan virtual/logis dari aset data yang tersebar secara geografis untuk memfasilitasi akses dan analisis. Data fabric biasanya digunakan untuk manajemen bisnis terpusat dalam kasus ini. Karena operasi garis yang tersebar yang mengumpulkan dan menggunakan data didukung melalui antarmuka akses/query aplikasi dan data tradisional, ada banyak yang dapat diperoleh oleh organisasi yang memiliki segmentasi regional atau nasional dari aktivitas mereka. Organisasi ini sering memerlukan manajemen dan koordinasi terpusat.

Kasus penggunaan lain yang signifikan untuk data fabric adalah pembangunan model data terintegrasi setelah merger atau akuisisi. Ketika ini terjadi, database dan kebijakan manajemen data dari organisasi yang sebelumnya independen sering berubah, yang berarti menjadi lebih sulit untuk mengumpulkan informasi di seluruh batas organisasi. Data fabric dapat mengatasi ini dengan menciptakan pandangan terintegrasi dari data yang memungkinkan entitas gabungan untuk membangun model data tunggal.