Mengenal data pipeline dan penggunaannya

Data pipeline dibutuhkan untuk mendukung integrasi data dalam kebanyakan bisnis perusahaan di masa kini yang ingin meningkatkan pengambilan keputusan strategis dan daya saing mereka. 

Agar kamu lebih memahami penggunaan data pipeline dalam perusahaan tersebut, simak ulasan berikut ini, ya. 

Apa itu data pipeline?

Data pipeline dibutuhkan untuk memindahkan berbagai macam data  - EKRUT

Data pipeline adalah seperangkat alat dan proses untuk memindahan data dari satu sistem ke sistem lainnya di mana ia dapat disimpan dan dikelola secara berbeda. 

Data pipeline memungkinkan kamu mendapatkan informasi dari banyak sumber yang berbeda kemudian mentransformasikan dan menggabungkannya dalam satu tempat penyimpanan data.

Misalnya ketika kamu harus mengumpulkan berbagai macam data yang menunjukkan bagaimana pelanggan berinteraksi dengan brand, seperti lokasi, perangkat, sessions, riwayat pembelian, interaksi layanan pelanggan, umpan balik pelanggan, dan lain-lain. Semua informasi ini  dapat dikumpulkan dalam satu tempat seperti warehouse dan digunakan untuk membuat profil pelanggan. 

Dengan adanya konsolidasi data ini, semua pihak yang membutuhkan data demi membuat keputusan strategis dan operasional atau saat membangun dan mengelola tool analisis dapat mengakses data-data tersebut dengan mudah dan cepat. 

Pihak-pihak yang dimaksud itu adalah tim data science, data analyst, BI engineer, marketer, CPO atau spesialist lain yang pekerjaannya bergantung pada data. 

Sementara itu pihak yang bertugas untuk membangun dan mengelola infrastruktur data pipeline beserta penggunaannya secara strategis tersebut adalah bagian dari pekerjaan seorang data engineer. 

Baca juga: Ini perbedaan Data Engineer dan Data Scientist

Proses dan komponen data pipeline 

Data pipeline bisa digunakan untuk proses ekstrasi data - EKRUT

Untuk memahami cara kerja data pipeline secara umum, kamu dapat membayangkan sebuah pipa yang menerima sesuatu, dalam hal ini data, dari sumber dan membawanya ke tujuan.

Apa yang kemudian terjadi pada data yang dibawa dalam sepanjang pipa tersebut bisa jadi akan berbeda beda tergantung pada contoh kasus penggunaan dan tujuan bisnis itu sendiri. 

Itu sebabnya data pipeline bisa untuk proses ekstrasi dan pemuatan data sederhana, atau juga bisa jadi dirancang untuk menangani data dengan cara yang lebih maju. 

Adapun beberapa komponen dalam proses data pipeline adalah: 

• Source

Sumber data di sini dapat mencakup relational database dan data dari aplikasi SAAS. Sebagian besar pipeline biasanya mengolah raw data dari berbagai sumber melalui mekanisme push, API call, atau webhook. Data juga dapat disinkronkan secara real time atau pada interval yang dijadwalkan.

• Destination 

Tujuan dapat berupa data storage seperti data lake, data mart, data warehouse berbasis cloud, atau mungkin juga aplikasi BI atau analitik. 

• Transformation

Mengacu pada operasi yang mengubah data. Ini dapat meliputi standardisasi data, pengurutan, deduplikasi, validasi dan verifikasi. Tujuan utamanya adalah transformasi untuk memungkinkan analisa data dapat dilakukan.

• Processing

Ada dua model dalam pengambilan data. Pertama adalah batch processing, di mana sumber data dikumpulkan berkala dan dikirim ke sistem tujuan. Kedua yaitu stream processing di mana data diperoleh, dimanipulasi, dan dimuat segera setelah dibuat . 

• Workflow

Melibatkan sequencing dan manajemen ketergantungan terhadap proses. Ketergantungan  work flow dapat bersifat teknis atau berorientasi pada bisnis.

Contoh ketergantungan teknis misalnya setelah asimilasi data dari sumber, data disimpan dalam antrian pusat sebelum dilakukan validasi lebih lanjut dan dikirim ke tujuan. Sementara contoh ketergantungan bisnis misalnya ketika data harus diverifikasi silang dari satu sumber dengan yang lain agar menjaga akurasi sebelum konsolidasi data dilakukan

• Monitoring

Data pipeline harus memiliki komponen monitoring untuk memastikan integritas data. Tujuan monitoring adalah memeriksa bagaimana data pipeline dan stages-nya bekerja. 

Ini diperlukan agar kamu bisa memahami apakah data pipeline tetap efisien, akurat dan konsisten dengan bertambahnya beban dalam tahap pemrosesan atau apakah ada data yang hilang?

Baca juga: Mengenal keberadaan data lake yang penting bagi bisnis

Jenis-jenis data dalam data pipeline 

Data yang belum diproses disebut raw data - EKRUT

Data yang ada di dalam pipeline sering disebut dengan nama-nama yang berbeda berdasarkan jumlah modifikasi yang telah dilakukan. Beberapa klasifikasi data dalam data pipeline adalah:

1. Raw data

Disebut raw data bila pelacakan data dilakukan tanpa adanya tahapan pemrosesan. Ini adalah data yang disimpan dalam format encoding untuk mengirimkan tracking event seperti JSON. 

Data mentah atau raw data belum memiliki skema yang diterapkan. Umumnya semua tracking event dikirim sebagai raw data karena semua event dapat dikirim ke single end point dan skema tertentu dapat diterapkan dalam pipeline nantinya. 

2. Processed data

Ini adalah data mentah yang telah diterjemahkan dalam format event tertentu dengan penerapan skema tertentu.

Contohnya JSON tracking events yang diterjemahkan ke session start event dengan skema yang pasti maka dapat dianggap data yang telah diproses. Event yang sudah diproses ini akan disimpan dalam tabel event atau tujuan yang berbeda dalam data pipeline. 

3. Cooked data

Processed data yang telah dikumpulkan atau diringkas disebut sebagai cooked data. 

Contohnya, data yang diproses bisa jadi mencakup session start dan session end event untuk digunakan sebagai input dalam cooked data yang merangkum aktivitas harian pengguna seperti jumlah sesi dan total waktu yang mereka habiskan di halaman situs

Penggunaan data pipeline dalam perusahaan

Data pipeline dapat menunjang integrasi data dalam bisnis - EKRUT

Biasanya data pipeline akan diperlukan hanya jika perusahaan kamu berencana untuk menggunakan data untuk tujuan yang berbeda sehingga memerlukan adanya integrasi data. 

Misalnya untuk meningkatkan fungsionalitas data dalam memperoleh insight tentang berbagai bidang dalam bisnis seperti perilaku pelanggan, otomatisasi proses, buyer journey dan customer experience. 

Baca juga: Pentingnya customer experience bagi keberhasilan bisnis

Data pipeline membawa data dalam porsi yang ditujukan untuk kebutuhan organisasi tertentu tersebut sehingga perusahaan kamu dapat meningkatkan business intelligence dan analitiknya dengan mendapatkan wawasan tentang tren dan info secara cepat. 

Selain itu, manfaat lainnya dari penggunaan data pipeline adalah untuk meningkatkan keamanan data dengan membatasi akses ke informasi. Kamu juga dapat memungkinkan tim internal atau tim tertentu untuk hanya mengakses data yang penting untuk tujuan mereka.

Lantas, apakah perusahaan kamu sudah menggunakan data pipeline untuk berbagai kebutuhan ini? 

Sumber:

• altexsoft.com
• stichdata.com
• towardsdatascience.com
• ​​​​​​​astera.com