Cara Membangun Pipeline Data Adaptif Untuk Analisis yang Mudah di Masa Depan

Dalam era di mana data menjadi landasan utama bagi pengambilan keputusan di berbagai organisasi, penting bagi tim data untuk memiliki solusi yang dapat memberikan pandangan yang jelas tentang kinerja seluruh klien organisasi dalam satu tempat terpusat. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang bagaimana membangun sebuah pipeline data adaptif yang dapat menjawab pertanyaan ini. Dengan konsep yang melibatkan data lake, data warehouse, serta pemanfaatan microservices, artikel ini akan membimbing Anda melalui langkah-langkah dari pengumpulan data hingga analisis yang scalable, dengan tujuan utama untuk membuka potensi besar dalam mengoptimalkan penggunaan data dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif dan efisien di masa depan.

Pertimbangan Utama

Kami telah menguraikan beberapa konsep utama yang akan kita bahas dalam artikel ini, yakni diantaranya:

1. Data Lake

Data lake adalah tempat penyimpanan data yang luas dan terpusat yang mampu menampung berbagai jenis data, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, tanpa ada batasan skala tertentu. Keistimewaan utama dari Data Lake adalah fleksibilitasnya yang tinggi, karena tidak memerlukan pemodelan data di awal atau penerapan skema yang ketat. Dengan demikian, data dapat disimpan dalam bentuk aslinya tanpa perlu diubah terlebih dahulu. Hal ini memungkinkan data mentah tersebut untuk kemudian diproses, dianalisis, dan diubah sesuai kebutuhan, menjadikannya sumber daya yang berharga untuk pengambilan keputusan berbasis data dan analisis tingkat lanjut. Pahami lebih lanjut apa itu data lake beserta kelebihan dan kekurangannya disini.

2 Data Warehouse

Data warehouse adalah sebuah gudang data yang besar dan terpusat yang digunakan untuk menyimpan dan mengelola data yang terstruktur. Tujuannya adalah untuk mendukung kegiatan bisnis intelijen, pelaporan, dan analisis data. Data Warehouse mengkonsolidasikan data dari berbagai database, aplikasi, dan sistem lainnya, kemudian mengubahnya menjadi format yang seragam dan konsisten untuk memungkinkan pengambilan data dan analisis yang efisien.

3. Microservices

Microservices adalah pendekatan arsitektur dan organisasi dalam pengembangan perangkat lunak di mana perangkat lunak dibangun dari sejumlah kecil layanan independen yang berkomunikasi melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang terdefinisi dengan baik. Setiap layanan ini dimiliki oleh tim kecil yang mandiri. Arsitektur Microservices memudahkan skalabilitas aplikasi dan mempercepat pengembangan, memungkinkan inovasi dan percepatan waktu peluncuran fitur-fitur baru.

Membangun Pipeline Data Adaptif

Pendekatan ini terdiri dari beberapa langkah mulai dari pengumpulan data, penyimpanan, pemrosesan, membangun tampilan, dan menghasilkan analisis dalam skala besar.

1. Langkah 1: Pengumpulan Data dan Prasyarat

Penting untuk mengidentifikasi dari mana data berasal dan bagaimana data tersebut disimpan. Ini melibatkan peninjauan menyeluruh terhadap sumber data untuk memahami karakteristiknya.

• Perencanaan Strategi Efektif: Setelah sumber data teridentifikasi, langkah selanjutnya adalah merancang strategi yang efektif untuk membuat data yang terkumpul menjadi berguna dan siap untuk dianalisis. Hal ini termasuk dalam hal apa data akan digunakan dan bagaimana cara memprosesnya agar data tersebut dapat memberikan wawasan yang bermanfaat.
• Data Wrangling: Data wrangling merupakan tahap penting dalam mempersiapkan data. Ini mencakup membersihkan data dari potensi masalah seperti data yang hilang, duplikat, atau kesalahan input. Data juga bisa diubah ke dalam format yang lebih mudah digunakan.
• Integrasi Data dari Klien Berbeda: Jika data berasal dari berbagai klien atau sumber yang berbeda, tahap ini menekankan pentingnya mengintegrasikan data dari semua klien tersebut ke dalam satu tempat tanpa mengorbankan keamanan dan integritas data. Ini memungkinkan organisasi untuk memiliki pandangan yang komprehensif dan terpusat tentang data dari berbagai sumber.

Dengan pemahaman yang baik tentang sumber data dan perencanaan yang efektif, data dapat disiapkan dengan baik untuk analisis yang mendalam dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

2. Langkah 2: Data Lake dan Data Warehouse

Pada tahap ini, data dikumpulkan dari berbagai klien dan dikonsolidasikan dalam S3 Buckets, yang merupakan lokasi penyimpanan di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Ini membentuk Data Lake yang digunakan untuk menyimpan berbagai informasi dalam bentuk mentahnya.

Selanjutnya, melibatkan penggunaan proses Extract, Transform, Load (ETL) untuk mengubah data yang telah dikumpulkan menjadi dataset yang terstruktur sehingga dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam Data Warehouse. Hasilnya, Data Warehouse menjadi tempat penyimpanan data yang berisi skema dan data yang terstruktur dengan cermat. Namun, perlu diingat bahwa data dari setiap klien tetap dipisahkan dan berada dalam silo individu mereka sendiri di dalam Data Warehouse.

Dengan kata lain, Data Lake berfungsi sebagai wadah awal yang menyimpan data dalam bentuk asalnya, sementara Data Warehouse menjadi tempat dimana data tersebut diorganisir dengan rapi dan diubah menjadi format yang lebih mudah diakses untuk analisis dan pengambilan keputusan. Pemisahan data antara klien-klien tetap dipertahankan di dalam Data Warehouse untuk menjaga privasi dan keamanan data yang sensitif.

3. Langkah 3: Tampilan Staging (Inti dari Operasi Ini)

Dalam tahap ini, tampilan-tampilan staging dibangun dengan memanfaatkan hubungan antara skema, tabel, dan kolom dalam data warehouse. Hasilnya adalah pandangan bisnis yang disederhanakan yang menyembunyikan kompleksitas dan memastikan pemahaman yang konsisten tentang dimensi dan fakta untuk analisis.

Bagian inti dari pendekatan ini adalah proses teknis dalam menciptakan tampilan-tampilan staging. Tampilan-tampilan ini berisi perhitungan dan atribut yang diperlukan untuk pelaporan dan analisis, menjadikan seluruh ekosistem dapat ditingkatkan secara scalable. Setiap logika perhitungan baru atau perubahan diimplementasikan pada tampilan-tampilan staging ini.

Untuk memfasilitasi perbaikan efektif, tampilan-tampilan staging dibuat untuk setiap klien dan setiap indikator kinerja, memungkinkan untuk dengan tepat menentukan masalah dan mengatasinya dengan efisien. Pendekatan ini berbeda dengan menggunakan prosedur penyimpanan tunggal yang besar, yang dapat membuat identifikasi masalah menjadi proses yang memakan waktu dan sulit dipahami.

Melalui teknik segmentasi dan agregasi, indikator kinerja tingkat tinggi/diagregasi dihasilkan dengan menganalisis data transaksional dan menggabungkannya dengan cermat. Setiap tampilan staging memasukkan logika perhitungan dan dimensi untuk menghasilkan nilai keluaran yang diinginkan. Proses ini diulang untuk setiap klien, untuk menghasilkan tampilan staging yang terpisah pada setiap indikator kinerja per klien sambil menjaga keamanan informasi yang sensitif. Dengan cara ini, data dapat diakses dengan mudah oleh semua pengguna organisasi, memungkinkan wawasan berharga tentang kinerja dalam berbagai dimensi.

4. Langkah 4: Pemodelan Data

Pada tahap sebelumnya, data telah dikonsolidasikan menjadi satu tampilan utama. Tampilan utama ini menjadi dasar untuk membuat tampilan khusus klien dengan menerapkan filter berdasarkan atribut-atribut khusus yang dibutuhkan klien.

Selain itu, tampilan utama ini dapat menyimpan data selama beberapa tahun, tetapi dengan mudah dapat dibatasi untuk hanya mencakup beberapa bulan data yang sesuai dengan kebutuhan khusus setiap klien. Fleksibilitas ini memungkinkan untuk menyediakan data secara tepat sesuai dengan kebutuhan klien, meningkatkan relevansi dan efisiensi analisis.

Model skema bintang (sebuah model data multidimensi yang digunakan untuk mengorganisir data) digunakan sebagai model data dalam tahap ini. Model ini efektif memecah data menjadi dua komponen utama yakni tabel fakta dan tabel dimensi.

Data numerik dalam tabel fakta terhubung dengan lancar ke tabel dimensi melalui kunci utama, membentuk hubungan yang mudah dipahami. Penyiapan ini membantu pengguna melakukan kueri dengan cepat dan mudah dengan memfilter dan menggabungkan data berdasarkan berbagai dimensi. Analisis data menjadi lebih mudah karena pengguna dapat menjelajahi titik data tertentu tanpa harus berurusan dengan gabungan data yang kompleks di antara banyak tabel.

Struktur denormalisasi yang cemerlang dari skema bintang memastikan bahwa tabel dimensi independen, menghasilkan kinerja kueri yang sangat cepat. Mesin basis data dapat dengan mudah mengambil data tanpa pemrosesan yang rumit, memberikan waktu respons yang lebih baik bahkan untuk kueri analitis yang paling kompleks.

Secara ringkas, Skema Bintang adalah alat yang sangat kuat yang membuat analisis data menjadi sederhana dan efisien. Mengorganisir data ke dalam tabel fakta dan tabel dimensi mempercepat pengaksesan data, menyederhanakan eksplorasi, dan membuka dunia wawasan untuk pengambilan keputusan yang informatif.

Efisiensi dan Fleksibilitas

Kehebatan sejati dari pendekatan ini terletak pada efisiensinya yang luar biasa dan fleksibilitasnya yang tak tertandingi. Inilah tempat dimana konsep mikroservises dimanfaatkan.

Ketika perubahan diperlukan, baik itu perhitungan ulang atau penanganan masalah data, kita hanya perlu memperbarui logika indikator kinerja dalam skrip staging. Selain itu, proses ini juga mengubah perbaikan dan modifikasi menjadi tugas yang lancar dan sangat cepat, dengan drastis mengurangi potensi waktu henti.

Untuk benar-benar memahami kekuatan pendekatan ini, bayangkan skenario dimana indikator kinerja klien tertentu menunjukkan titik data yang tidak sesuai. Dalam metode pemecahan masalah tradisional, kita harus melalui proses yang panjang untuk melacak akar penyebab, melibatkan beberapa langkah seperti perhitungan ulang, eksekusi kode, dan validasi data.

Dengan pendekatan saat ini, tingkat efisiensi yang luar biasa dan penyederhanaan proses pemecahan masalah dicapai. Sekarang, kita dapat dengan cepat menentukan dengan tepat indikator kinerja yang bertanggung jawab atas ketidaksesuaian apapun, secara menyeluruh memeriksa logikanya, dan segera melakukan validasi tabel terkait untuk perhitungan. Akibatnya, mengidentifikasi asal kesalahan menjadi lebih mudah, dan penerapan perbaikan yang diperlukan berlangsung dengan kecepatan yang luar biasa. Berkat pendekatan ini, waktu pemecahan masalah secara dramatis berkurang, karena kita lebih fokus pada penanganan masalah dengan cepat daripada terjebak dalam langkah-langkah yang panjang dan membosankan.

Aplikasi dan Pelaporan

Untuk menilai tingkat kinerja itu memerlukan perbaikan atau tidak, Anda bisa bergantung pada tujuan yang ingin dicapai. Untuk mencapai hal ini, dapat dikembangkan antarmuka aplikasi yang terhubung ke tabel master. Antarmuka yang ramah pengguna ini menangkap masukan tujuan tingkat atribut dari pengguna, yang disimpan dalam tabel khusus. Dengan mengintegrasikan tabel master dengan aplikasi yang menerima masukan langsung dari data yang tersedia dalam tabel gudang data, kita menunjukkan potensi dasar dari pendekatan ini untuk membangun solusi.

Tabel tujuan kemudian digabungkan dengan tabel master kinerja, menciptakan pandangan yang jelas tentang indikator kinerja bersama dengan tujuan mereka masing-masing. Integrasi ini memungkinkan Anda untuk memahami secara komprehensif sejauh mana tujuan-tujuan tersebut tercapai.

Intinya adalah bahwa kita dapat mengembangkan aplikasi yang memanfaatkan data yang telah diproses untuk mengukur kinerja, serta memungkinkan pelaporan yang lebih efisien dan efektif. Dengan cara ini, organisasi dapat memahami dengan lebih baik sejauh mana tujuan-tujuan mereka tercapai dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk perbaikan.

Kesimpulan

Membangun pipeline data adaptif adalah pendekatan yang menarik dan fleksibel untuk mengelola dan menganalisis data dalam organisasi. Dengan memadukan konsep data lake, data warehouse, dan pemanfaatan microservices, pendekatan ini memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data dengan efisien. Langkah-langkah yang terstruktur mulai dari pengumpulan data hingga pemodelan data memastikan bahwa data siap digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Pendekatan ini juga menawarkan efisiensi yang luar biasa dalam penanganan perubahan dan perbaikan, serta memungkinkan aplikasi dan pelaporan yang lebih efisien. Dengan demikian, pipeline data adaptif membuka potensi besar dalam mengoptimalkan penggunaan data untuk pengambilan keputusan yang lebih efektif dan efisien di masa depan.

Jika Anda tertarik untuk mendalami dunia Data Science dan ingin memahami bagaimana membangun solusi data yang adaptif seperti yang dibahas dalam artikel diatas, Algoritma Data Science School adalah tempat yang tepat untuk memulainya. Kami menyediakan kursus-kursus yang komprehensif dalam ilmu data, dengan kurikulum yang sudah diakui banyak alumni mudah untuk bisa dipelajari. Dengan instruktur berpengalaman, Anda akan memiliki kesempatan untuk menguasai keterampilan yang dibutuhkan untuk sukses di dunia Data Science. Bergabunglah dengan kami dan mulailah perjalanan Anda dalam memahami dan mengoptimalkan penggunaan data untuk pengambilan keputusan yang lebih efektif dan efisien di masa depan. Ayo, mulailah belajar di Algoritma Data Science dan #JadiTalentaData sekarang!

AHMAD FAUZI

Jika Anda tertarik dengan artikel seputar Insight Data Science dan beragam topik menarik lainnya, jadilah orang pertama yang membacanya dengan melakukan subscribe blog dibawah ini!